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Big Data: Zahlen gegen Bauchgefühl

Unsere Lebensbereiche digitalisieren sich vorschreitend, wir produzieren täglich unzählige Daten und die Menge wächst ununterbrochen. Die Erzeugung, Erfassung und Übermittlung dieser Daten ist dabei für uns heutzutage kein Problem mehr. Die systematische Anwendung statistischer Methoden hat weitreichende Folgen für die Wirtschaft sowie das gesellschaftliche Zusammenleben. Die Bandbreite an technischen Lösungen hat sich dabei in den letzten Jahren enorm verändert und vergrößert.

Der IT-Trend: Big Data

Big Data – ein abstrakter Begriff, der einen IT-Trend beschreibt, und dem keine vollkommen klare Definition zugewiesen werden kann. Einfach gesagt sind „Big Data“ große Datenmengen, die komplex, schnelllebig und unstrukturiert sind. Diese großen Datenmengen müssen erfasst, gespeichert, durchsucht, verteilt und analysiert werden. Damit haben herkömmliche Methoden der Datenverarbeitung und Standarddatenbanken allerdings große Probleme.
Ursache für diese schwierig zu bewältigenden Datenmengen ist der Anstieg des weltweiten Datenvolumens. Dabei sind nicht nur die großen Datenmengen ein Problem, sondern auch die unterschiedlichen Formate der unstrukturierten Daten, denn damit kann eine herkömmliche Software nur schwierig umgehen.
Hier kommt Big Data Analytics in Spiel: Die systematische Auswertung und Analyse von großen Datenmengen mit Hilfe von neu entwickelter Software ist hier Grundlage. Die Verknüpfung und Analyse von unstrukturierten Daten bietet vielen Geschäftsfeldern die Chance, detaillierte und schnelle Analysen als Entscheidungsgrundlage zu bekommen und damit den Kundenservice zu verbessern.

Die Zukunft vorhersagen mit Predictive Analytics

In Zusammenhang mit Big Data spielt „Predictive Analytics“ eine wichtige Rolle. Es ist einer der wichtigsten Trends in Big Data und wird von vielen Branchen schon mit Erfolg eingesetzt. Wie der Name schon sagt, geht es um eine vorhersagende Analyse, die wahrscheinliche Trends der Zukunft vorhersagt. So erhalten Unternehmen treffende Prognosen für die Zukunft, aufgrund dieser dann Entscheidungen getroffen werden können. Das ist vor allem im Einkauf, Marketing oder der Chefetage wichtig, wo häufig Entscheidungen aufgrund von Annahmen über die Zukunft getroffen werden. Diese Bereiche können die Daten nutzen, um wertschöpfende Informationen zu erhalten.

Die klassischen Prognoseverfahren beruhen dabei meist auf Absatzzahlen oder Einkaufspreisen, die intern erhoben werden. Bei neueren Verfahren wird eine Kombinationen von internen und externen Informationen genutzt. Dabei werden als externe Daten auch Wettervorhersagen, demografische Entwicklung, Verkehrsströme und Social Media-Daten einbezogen. Je mehr Informationsquellen zur Verfügung stehen, desto besser das Ergebnis und desto klarer wird das Bild vom Kunden.

Predictive Analytics analysiert nicht nur bestehende Situationen, sondern versucht Vorhersagen über Ereignisse in der Zukunft zu treffen: So können komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge vorhergesagt und als Grundlage für bessere Entscheidungen genutzt werden. Die Analyse erkennt aussagekräftige Muster und Abhängigkeiten in Datenbanken und bietet den Unternehmen durch die Vorhersage möglicher Ereignisse und Bewertung potentieller Handlungsmöglichkeiten ein leistungsstarkes Werkzeug, um den gestiegenen Anforderungen im internationalen Markt gerecht zu werden. Für Unternehmen entstehen Wettbewerbsvorteile dadurch, dass Entwicklungen besser eingeschätzt und dadurch fundiertere Entscheidungen getroffen werden. Da diese Analysemethoden immer verbreiteter eingesetzt werden, verbessern sie sich kontinuierlich, so dass die Vorhersagen werden immer genauer werden. Das alleinige Erkennen, was passieren wird, bringt Unternehmen allerdings nicht weiter: Wichtig ist, wie mit dem vorhergesagten Szenario umgegangen wird.

Predictive Analytics in der Praxis

Und wie funktioniert sowas? Diese Frage stellt sich wohl jedem bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Zunächst müssen verfügbare Datenquellen entdeckt, ausgewertet und zusammengeführt werden; dabei ist es umso besser, je mehr Daten zur Verfügung stehen. Mit einer größeren Menge an Daten können bessere Algorithmen erstellt und exaktere Vorhersagen und Handlungsempfehlungen gegeben werden. Neben klassischen statistischen Verfahren kommen analytische Prognosemodelle zum Einsatz, die auf maschinelles Lernen mit Hilfe neuronaler Netze setzen. Auf Basis von Trainingsdaten erkennt das System Gesetzmäßigkeiten und leitet daraus einen Algorithmus ab, welcher an Testdaten überprüft und optimiert wird. Nach ein paar Durchgängen kann das Verfahren dann auch auf Daten mit unbekannter Klassifikation angewandt werden.Digitalisierung des Leadmanagements

Banken schätzen mit solchen Systemen z.B. beim Kredit-Scoring das Risiko ab, mit dem ein Kunde die zukünftigen Ratenzahlungen nicht gewähren kann. Stark profitiert vor allem der Handel von Predictive Analytics. Amazon zum Beispiel erwirtschaftet einen Großteil des Umsatzes durch Produktempfehlungen, die dem Kunden beim Einloggen auf der Webseite angezeigt werden. Bei der Auswahl der Produktempfehlungen werden individuelles Kaufverhalten, aktueller Warenkorb, Preisentwicklung und Erwähnungen in Social Media-Kanälen einbezogen. So genießt der Handel bessere Absatzprognosen, eine einfachere Sortimentsgestaltung und die Möglichkeit, Verhaltensmuster zu simulieren und so Erfolg oder Misserfolg von Kampagnen im Vorfeld abzuschätzen.

Fazit

Schlussendlich führen Zukunftsprognosen zu Optimierungen in allen erdenklichen Bereichen, denn vor allem für die Wirtschaft ist es sehr wichtig, zuverlässige Daten bezüglich zukünftiger Verhaltensweisen und daraus resultierenden Marktentwicklungen zu haben. Wenn es Unternehmen somit gelingt, diese Systeme effizient einzusetzen, können gute Entscheidungen aufgrund einer soliden Basis getroffen werden. Insgesamt wird für diesen Trend ein starkes Wachstum prognostiziert, es entstehen sogar ganz neue Geschäftsmodelle auf Basis der Analysemethoden: Der Erfolg von Uber, der Taxi-Alternative, hängt zum Beispiel stark davon ab zu wissen, wann und wo der größte Bedarf an Mitfahrgelegenheiten entsteht und wohin die Fahrgäste gebracht werden möchten.

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