Big Data ist ein Teilbereich der BusinessIntelligence<\/i> und befasst sich mit der Analyse grosser Datenmengen, die in der Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit der Unternehmen anfallen und mit herk\u00f6mmlichem Datenmanagement kaum auszuwerten sind. Unternehmen speichern alle Arten von Daten, k\u00f6nnen sp\u00e4ter aber nichts mehr damit anfangen. Mit Big Data kommt die Wende. Im Kern geht es darum, die vorhandenen Informationen so zu verdichten, dass daraus Wissen entsteht: \u00fcber den Markt, die Kunden, die Mitbewerber. Die Erkenntnis aus den 1980er-Jahren \u00abWenn Unternehmen w\u00fcssten, was sie wissen\u00bb ist immer noch g\u00fcltig.
<\/p>\nDatenberg: Mehrwert statt Ballast<\/h2>\n
\nBig Data betrachtet die Gegenwart im Idealfall in Echtzeit und erlaubt so eine schnelle und richtige Reaktion auf Markterfordernisse. Nehmen wir als Beispiel die Verbindung von Cloud-Dienstleistungen und Smartphones. Eine anonymisierte Auswertung von Handy-Bewegungsdaten kann etwa zeigen, wo sich Nutzer im Pulk bewegen. Durch die Auswertung dieser Daten k\u00f6nnten spezialisierte Unternehmen sogar in St\u00e4dten in Echtzeit Stauinformationen zur Verf\u00fcgung stellen. Mit Big Data entsteht so Mehrwert. Grund daf\u00fcr sind neue Werkzeuge, die es erm\u00f6glichen, fr\u00fchzeitig zu agieren und Leistungen bereitzustellen, bevor die Kunden dies selbst erkannt haben. Zu diesen neuen Techniken z\u00e4hlen neue Datenbankprinzipien sowie die M\u00f6glichkeit, IT-Infrastruktur mittels Cloud-Computing flexibel dem jeweiligen Anwendungszweck anzupassen.
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\nIm Wesentlichen stellen sich den Unternehmen n\u00e4mlich zwei Fragen: Wie k\u00f6nnen wir die Zeit verk\u00fcrzen, um mit innovativen Produkten auf den Markt zu kommen? Und: Wie k\u00f6nnen wir besser verstehen, was unsere Kunden brauchen? Bei beiden Fragestellungen helfen Big-Data-Analysen.Ein Beispiel ist der vorausschauende Kundendienst. Hier hilft Technologie: Wenn etwa Drucker ihren Betriebszustand regelm\u00e4ssig zur\u00fcckmelden, r\u00fcckt der Kundendienst proaktiv aus und hat den Toner nachgef\u00fcllt, bevor der Nutzer \u00fcberhaupt den Fehler bemerkt.
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\nUnternehmen, die angesichts der wachsenden Datenmengen im Big-Data-Segment erfolgreich sein wollen, ben\u00f6tigen eine leistungsf\u00e4hige Netzinfrastruktur. Hier kommt die Cloud ins Spiel. Denn nur sie erm\u00f6glicht auch jenen Unternehmen einen Zugang zu Big Data, die nicht in eigene L\u00f6sungen investieren wollen. Mittels Cloud-Computing lassen sich schnell grosse Infrastrukturen aufbauen, die f\u00fcr die Analyse grosser Datenmengen ben\u00f6tigt werden. Abh\u00e4ngig von der Problemstellung nutzen \u2013 und bezahlen \u2013 Unternehmen diese Infrastrukturen f\u00fcr eine begrenzte Zeit. Unternehmen werden \u00fcber kurz oder lang auch gesch\u00e4ftskritische Anwendungen in die Cloud legen respektive aus der Cloud heraus betreiben. Das setzt jedoch eine sichere Plattform voraus bez\u00fcglich der Aspekte Verf\u00fcgbarkeit, Datenschutz und Datensicherheit. Vor allem die Anonymit\u00e4t vieler internationaler Anbieter und Unklarheiten bez\u00fcglich des Speicherorts von Daten sorgen bei vielen Leitern des Informatikbereichs f\u00fcr Unbehagen. Wer etwa in der iCloud seine Bilder abspeichert, hat keine M\u00f6glichkeit, herauszufinden, wo diese liegen und welche rechtlichen Grundlagen gelten. Der Nutzer weiss nicht einmal, ob die Bilder \u00fcberhaupt noch ihm selbst geh\u00f6ren.
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\nNebst den Tools und der Cloud ben\u00f6tigen Unternehmen f\u00fcr die Datenanalyse Spezialisten, deren Berufsbilder heute noch nicht existieren. Dies sind haupts\u00e4chlich der Chief Data Officer sowie der Data Scientist, welche die Korrelation der Daten untersuchen. Letzterer ist in der Regel Mathematiker oder Statistiker mit Spezial-Know-how in der Verarbeitung und Analyse grosser Datenmengen. Sie halten den Schl\u00fcssel f\u00fcr die digitale Zukunft in der Hand.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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