Tausende Unternehmen sammeln und speichern heute umfangreiche Daten über das Verbraucherverhalten, ihr Sortiment, den Produktionsstatus und andere geschäftsrelevante Aspekte. Um fundierte Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten treffen zu können, reicht es jedoch nicht aus, sie einfach nur zu sammeln - man braucht auch eine kompetente Analyse. Werfen wir einen Blick darauf, was die Big-Data-Analyse beinhaltet und welche Tools zu diesem Zweck eingesetzt werden können. 

Was ist Big Data-Analyse? 

Es gibt keine klare Definition dafür, welche Daten als groß gelten. Es gibt keine Grenze für die Datenmenge, ab der gewöhnliche Daten zu Big Data werden. In der Regel sprechen wir jedoch von mindestens Hunderten von Gigabyte und Hunderttausenden von Zeilen in Datenbanken.  

Noch größere Datenmengen werden in der Regel regelmäßig aktualisiert und verändert, d. h. sie werden nicht nur gespeichert, sondern auch aktiv gesammelt. In dieser Form sind sie jedoch nur eine Ansammlung von Informationen, die nicht von Nutzen sein können. Damit sie hilfreich sind, müssen wir Big Data analysieren - sie strukturieren und mit speziellen Algorithmen verarbeiten, um bestimmte Schlussfolgerungen zu ziehen. Big-Data-Analyse bedeutet, Informationen über Produkte zu untersuchen, um Ergebnisse zu erhalten, die einem Unternehmen bei seiner Entwicklung helfen können. 

Sammlung und Speicherung von Big Data 

Es gibt viele Quellen von Big Data für weitere Analysen. Zum Beispiel:  

● Statistiken zum Nutzerverhalten auf der Website und in der App. Welche Seiten die Nutzer besuchen, wie lange es dauert, bis sie sich für ein Produkt entscheiden, welche Bereiche sie am aufmerksamsten studieren.  

● Verkaufsdaten aus Kassen und CRM. Welche Produkte zu welchem Preis die Kunden kaufen.  

● Informationen von Sensoren an Geräten. Wie die Maschinen in der Werkstatt arbeiten, welche Temperatur im Raum herrscht, welche Kanäle eine Person auf einem Smart-TV einschaltet.  

● Soziale Erhebungen. Daten über Familienstand, Alter, Essensvorlieben usw.  

● Daten aus Krankenakten. Informationen über den Gesundheitszustand von Patienten.  

● Videoaufnahmen von Überwachungskameras. Alter und Geschlecht der Personen, ihre ungefähre Bewegung zu verschiedenen Tageszeiten, Wege im Verkaufsraum.  

● Zusammengestellte Informationen aus verschiedenen Datenbanken. Wir nehmen mehrere Datenbanken mit "kleinen" Daten und sammeln alles an einem Ort, wodurch die Daten zu Big Data werden. 

Wo werden die Daten gespeichert? 

Sobald die Daten erfasst sind, müssen sie für eine spätere Analyse irgendwo abgelegt werden. Es gibt drei Gruppen von Speicherorten.  

• Datenbanken  

Sie werden zur Speicherung kleiner und großer Daten verwendet. Datenbanken speichern klar strukturierte Daten, die in Tabellen organisiert sind. Daten aus Datenbanken lassen sich leichter analysieren, aber für die Speicherung müssen sie zuvor bereinigt und strukturiert werden. Dies ist zeitaufwändig und kann zum Verlust von Daten führen, die im Moment bedeutungslos erscheinen, aber in der Zukunft nützlich sein könnten. Für die Speicherung von Big Data werden üblicherweise folgende Systeme verwendet: MySQL, PostgreSQL, Oracle.   

• Data Warehouse  

Hierbei handelt es sich um ein komplexes Speichersystem mit mehreren Datenquellen und zusätzlich Werkzeugen zur Daten-Verarbeitung und Strukturierung. Es umfasst oft auch Dienste zur Datenanalyse und -visualisierung für die Benutzer.   

• Data Lake 

Hierbei handelt es sich um einen großen Speicher, in dem viele unstrukturierte Daten gespeichert sind. Alle Daten können dorthin hochgeladen werden, um sie zu extrahieren, zu analysieren und im Unternehmen zu verwenden. Es ist schwieriger, sie später zu analysieren, aber beim Hochladen ist keine Analyse und Strukturierung erforderlich.  

Häufig werden Data Lakes zusammen mit Data Warehouse verwendet. Zunächst werden alle Daten in den Lake gekippt und dann nach bestimmten Kriterien extrahiert, strukturiert und in den Speicher oder die Datenbank gestellt. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Big-Data-Analyse in der modernen Geschäftswelt eine Schlüsselrolle spielt, da sie den Unternehmen wertvolle Erkenntnisse liefert, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch das Sammeln von Informationen aus verschiedenen Quellen erzeugen Unternehmen riesige Datenmengen, die eine kompetente Analyse erfordern. Durch die Strukturierung und Verarbeitung dieser Daten mithilfe spezieller Algorithmen können sie Trends erkennen, die Geschäftsentwicklung vorhersagen und Strategien verbessern. Big-Data-Analytik wird somit zu einem integralen Bestandteil erfolgreicher Unternehmen in der digitalen Zeit.