Big Data bezieht sich auf Datenmengen, die so groß, komplex oder schnelllebig sind, dass sie mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechnologien nicht effektiv erfasst, gespeichert, verwaltet und analysiert werden können. Es handelt sich in der Regel um Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise sozialen Netzwerken, Mobilgeräten, Sensoren, Weblogs, Transaktionen, Video- und Audiodateien sowie anderen digitalen Quellen.
Das „Big“ von Big Data bezieht sich auf 4 Dimensionen, die 4 V’s: Volume (Umfang), Variety (verschiedenste Datentypen), Veracity (Echtheit der Daten) und Velocity (Geschwindigkeit von Datengeneration und – transformation). Oft werden diese 4 V’s noch um 2 erweitert: Value (unternehmerischer Mehrwert) und Validity (Sicherstellung der Datenqualität).
Die Analyse von Big Data kann Unternehmen dabei helfen, Muster und Trends in ihren Daten zu erkennen, um bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Dazu werden in der Regel Technologien wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Datenanalyse-Algorithmen eingesetzt.
Big Data Vorteile
Die Analyse von Big Data bietet folgende Vorteile:
- Verbesserte Entscheidungsfindung:
Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen Muster und Trends erkennen und fundierte Entscheidungen treffen. - Erkennung neuer Geschäftsmöglichkeiten:
Big Data kann Unternehmen helfen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren und zu erschließen, indem es Einblicke in Verbraucherbedürfnisse und Markttrends bietet. - Personalisierte Marketingkampagnen:
Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen personalisierte Marketingkampagnen erstellen, die auf individuelle Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind. - Verbesserte Kundenbindung:
Big Data kann Unternehmen dabei helfen, die Bedürfnisse und Anforderungen ihrer Kunden besser zu verstehen und so ihre Kundenbindung zu verbessern. - Effizienzsteigerung:
Big Data kann dazu beitragen, Geschäftsprozesse und Abläufe zu optimieren und zu automatisieren, was zu einer höheren Effizienz und Produktivität führt. - Kostenreduzierung:
Durch die Optimierung von Geschäftsprozessen und die Reduzierung von Abfall können Unternehmen Kosten einsparen. - Besseres Risikomanagement:
Big Data kann Unternehmen dabei helfen, Risiken zu identifizieren und zu minimieren, indem es Einblicke in potenzielle Bedrohungen und Schwachstellen bietet.
Big Data Funktionen
01
Bis zum Jahr 2025 werden Experten zufolge täglich mehr als 463 Exabyte (1 Exabyte = 1 Trillion Byte) an Daten erzeugt werden, was etwa 212.765.957 DVDs entspricht.
02
97.2 % der Unternehmen geben an, dass sie jetzt in AI und Big Data investieren.
03
Ein Bericht über Big Data ergab, dass der größte Grund, warum Unternehmen nicht in Big Data investieren, ein Mangel an IT-Budget ist.
Wie kann Big Data im Bereich der Softwareentwicklung genutzt werden, um Unternehmen Wettbewerbsfähiger zu machen?
- Verbesserung der Produktqualität:
Durch die Analyse von Benutzerdaten und Feedback können Softwareentwickler Einblicke in die Nutzungsmuster und Bedürfnisse der Benutzer gewinnen. Diese Erkenntnisse können zur Verbesserung der Produktqualität und zur Schaffung einer positiven Benutzererfahrung genutzt werden. - Optimierung der Entwicklung:
Big Data kann verwendet werden, um die Softwareentwicklung zu optimieren und zu beschleunigen, indem es Einblicke in den Entwicklungsprozess bietet. Durch die Analyse von Daten können Entwickler Engpässe und Ineffizienzen im Entwicklungsprozess identifizieren und beheben. - Proaktive Fehlerbehebung:
Big Data kann dazu beitragen, Probleme in der Software frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu größeren Problemen führen. Durch die Überwachung von Daten und Log-Dateien können Entwickler Probleme in der Software schnell identifizieren und beheben. - Personalisierte Software:
Durch die Analyse von Benutzerdaten und Verhaltensmustern können Entwickler personalisierte Software erstellen, die auf die Bedürfnisse und Vorlieben der Benutzer zugeschnitten ist. - Kosteneinsparungen:
Big Data kann dazu beitragen, Kosten in der Softwareentwicklung zu reduzieren, indem es Entwickler*innen Einblicke in den Ressourcenverbrauch und die Effizienz des Entwicklungsprozesses gibt. Durch die Optimierung des Entwicklungsprozesses können Unternehmen Kosten einsparen und ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern.
Ein Beispiel:
Ein Online-Magazin produziert eine große Menge an Inhalten und die Leserschaft wächst stetig. Geplant ist ein neues CMS-System (Content Management System), um effektiver zu arbeiten und sich nachhaltig und zukunftssicher aufzustellen.
Vorher:
Vor der Neu-Entwicklung seines CMS-Systems hat das Unternehmen Schwierigkeiten, Inhalte effektiv zu organisieren, zu kategorisieren und zu präsentieren. Die Inhalte sind nicht gut miteinander verknüpft und die Navigation auf der Website ist unübersichtlich und schwierig.
Das Unternehmen kann auch keine detaillierten Analysen über das Nutzerverhalten und die Interaktionen mit dem Inhalt durchführen.
Nachher:
Nach der Neu-Entwicklung seines CMS-Systems kann das Unternehmen Inhalte effektiver organisieren, kategorisieren und präsentieren. Das neue System ermöglicht es dem Unternehmen auch, Inhalte automatisch zu empfehlen und personalisierte Benutzererfahrungen zu schaffen. Durch die Implementierung von Big-Data-Analyse-Tools kann das Unternehmen detaillierte Analysen über das Nutzerverhalten und die Interaktionen mit dem Inhalt durchführen.
Insgesamt hat die Neu-Entwicklung des CMS-Systems dazu beigetragen, dass das Unternehmen seine Inhalte besser organisieren und präsentieren kann, eine personalisierte Benutzererfahrung schafft und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Nutzerdaten treffen kann. Dies hat zur Verbesserung der Benutzererfahrung, Erhöhung der Seitenaufrufe und längeren Aufenthaltsdauer der Nutzer auf der Website beigetragen.
