Big Data Beispiele

Beispiele für große Datenmengen

Für diese Seite sind keine Informationen verfügbar, entdecken Sie, warum Big Data Analytics ein sich ständig weiterentwickelndes Datenanalysetool ist. Hier finden Sie alle wichtigen Informationen zu Softwaretools und Anwendungsbeispielen. Mit welchen Anwendungsszenarien ist im Big Data Umfeld zu rechnen?

Großdatenanalyse und praktische Einsatzbeispiele

Aufgrund der starken Verdrängung der vergangenen Dekaden sind Firmen und Anlagen mit der Verarbeitung immer größer werdender Mengen an Informationen und Informationenfrontiert. Bei der Betrachtung großer Datendurchsätze werden die herkömmlichen BI-Strukturen überlastet, was den Zugang und die Bewertung von internen und externen Informationen für den Betrieb schwierig macht. Im Rahmen klassischer BI-Lösungen dienen Data Warehouse auf Basis relationaler Datenbestände als Speicher.

Relationale Daten in BI-Anwendungen stößt angesichts des großen Datenaufkommens in Big Data immer mehr an die Grenze der Wirtschaftlichkeit - teilweise mit sehr schlechter Auslastung. Eine ungebrochene Tendenz in der BI-Branche ist daher die Neuentwicklung von Programmen, die die Auswertung großer Mengen an Daten ermöglichen und optimieren. Die leistungsstarke Big Data ist in der Regel in derstande, verschiedene Datenbestände parallel zu bearbeiten, erlaubt den Datenimport großer Mengen und eröffnet die Möglichkeiten, verschiedene Arten von Informationen zu interpretieren.

Gerade bei der Bewertung von unstrukturierten Dateien (z.B. aus Social Networks) ist dies ein großer Vorzug. Abhängig von den Erfordernissen gibt es unterschiedliche Softwareangebote auf dem Markt: Der Schwerpunkt liegt auf der Bewertung von qualitativen Merkmalen und deren Umsetzung in quantitative Nutzinformationen für die grafische oder tabellarische Berichtserstellung.

Ungestrukturierte oder mehrfach strukturierte Informationen machen einen erheblichen Teil des allgemeinen Datenvolumens aus. Allerdings stellt sich heraus, dass viele Firmen noch nicht über das notwendige Know-how verfügt, um vernünftig mit nicht strukturierten großen Dateninformationen zu werden. Dazu zählen sowohl Text- als auch Sprachaufnahmen, die durch die Auswertung linguistischer und semantischer Sprachmuster aufbereitet werden können.

Sie garantieren sowohl den Zugang zum Netz als auch zu Akten oder Datenbeständen. Je nach Herkunft müssen die gesammelten Werte auch für die weitere Bearbeitung konvertiert werden. Ein quelloffenes Framework für den Datenimport, die Distribution und den Datenzugriff auf große Datenmengen ist SMILA. Mit diesen Systemen können unstrukturierte Unternehmensdaten verarbeitet werden, um die Vorteile der neuen Informationsangebote von Big Data optimal zu nutzen.

Bei den traditionellen BI-Architekturen wird die Auswertung durch die Voranstellung der Auswahl und Gliederung der zu analysierenden Informationen erheblich eingeschränkt. Durch den Einsatz von Map-Reduce-Ansätzen wird eine rasche Bearbeitung von Big Data ermöglicht. So steht z. B. HDFS (Hadoop Distributed File System) als Filesystem zur Ablage der Messdaten und zur Weiterverarbeitung mit Hilfe von Karteneduce zur Verfügun.... Es gibt verschiedene Datenbestände für die Verwendung von Big Data.

Erstens gibt es SQL-Systeme für Beziehungsdaten. Sie eignen sich für die Aufbereitung traditioneller BI-Informationen, d.h. für die Aufbereitung von strukturierten Informationen. Sie orientieren sich an den neuen strukturierten Merkmalen, d.h. der Bewertung von Inhalten, Audiodateien oder Video. Beispielhafte Dokumentdatenbanken sind MongoDB oder Couch DB. Es gibt verschiedene Data-Mining-Produkte auf dem Minenmarkt für Big Data Analytics.

Zu den gängigen Tools gehören SPSS und SAS. Applikationsbeispiele für Big Data Analytics: Big Data kann für Firmen einen entscheidenden Vorteil bringen: Der ökonomische Einsatz von Big Data ist extrem vielfältig und kann in verschiedenen Industrien genutzt werden: Mit Big Data können Sie Ihr Produkt- und Serviceangebot noch gezielter auf Ihre Bedürfnisse abstimmen.

Zum Beispiel können Umsatzzuwächse durch Marketing-Maßnahmen messbar gemacht werden. Aber auch die Betrachtung von Verkaufsprozessen kann dazu beitragen, dass sich der Umsatz erhöht. Bei der Big Data Auswertung werden alle verfügbaren Kundeninformationen, einschließlich Transaktionsdaten, Standortinformationen, demographische Angaben oder Vorlieben, kombiniert und bewertet. Auch die Überwachung des Wettbewerbs wird durch Big Data vereinfacht. Big Data Software ist in der glücklichen Situation, alle wichtigen Fakten aus den Medien, Wettbewerberstandorten und beliebigen Social Networks zu gewinnen und in statistische Auswertungen umzusetzen.

Dazu werden z.B. Bildschirme gelesen oder subtile Bedeutungen in die Textverarbeitung aufgenommen. Auch die Suchmaschinenoptimierung wird in die Auswertung einbezogen. Die erhobenen Erkenntnisse können zur Erstellung von Berichten über die relevanten Absatzmärkte und Konkurrenten genutzt werden und sind damit die Grundlage für effektiveres Handeln von Unternehmen und Marketingstrategien. Zu diesem Zweck können insbesondere bei Online-Geräten Hinweise auf eventuelle Netzwerk- oder Qualitätschwierigkeiten eingeholt und frühzeitig mit zielgerichteten Rabattkampagnen oder Vorteilen begegnet werden.

Die Verwaltung des Kundenkontaktes per E-Mail kann auch durch die Analysierung der Response-Raten und die Adaption von Verteilern optimiert werden. Big Data hilft so dem CRM an wichtigen Punkten und stärkt die Bindung und Gewinnung von Kunden. Big Data kann in den Konstruktionsabteilungen von Firmen bei der Sammlung und Bewertung von Kundenauswertungen helfen.

Darüber hinaus gibt es Hinweise aus Opinionsforen oder Social Media Plattformen. Hier können sich Firmen über Produktmängel oder Entwicklungsprojekte informieren. Durch diesen Informationsvorteil können sich Firmen in der Anlaufphase eines Produkts einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und so ihre Absatzmöglichkeiten steigern. Große Datenmengen können zur Produktionsoptimierung beizutragen. In vielen hochtechnisierten Verfahren in den Herstellungsketten, wie z. B. der Ölproduktion, werden zum Beispiel an allen kritischen Anlagen Sensorik eingesetzt, die eine sofortige Erkennung von Fehlern in den Mechaniken des technologischen Überwachungssystems ermöglicht.

So gewährleistet die Erfassung von Big Data eine vorbeugende Wartung und kann Verzögerungen in der Produktion oder Stillstandszeiten vermeiden. Im Rahmen der Lieferkettenanalyse fliessen verschiedene Erkenntnisse aus Produktionsstätten, Zwischenlagern und Transportwegen zu einer verwirrenden Datenmenge zusammen. Big Data Software trägt an dieser Position dazu bei, Ordnung in das Durcheinander zu schaffen und den Zugang zu Messdaten von außen zu verbessern.

Auf diese Weise kann das Auto Auskunft über die Verbrauchs-, Abnutzungs- und Lagedaten geben und wird im Gegenzug über Alternativrouten oder Laständerungen aufklärt. Dies bietet Unternehmern den entscheidenden Wettbewerbsvorteil, indem sie Leerkilometer reduzieren, Reisezeiten verkürzen oder die Wartung von Fahrzeugen planen. Auf diese Weise können Flugzeugtriebwerke an die Leitstelle übertragen und Fehlfunktionen rechtzeitig erkennen.

Aber auch die Finanzbranche kann von Big Data profitieren. Der Einsatz von Big Data ist besonders populär bei der Simulierung von Vorhersagemodellen, um den Entscheidungsprozess zu erleichtern. Big Data ist auch für Kreditinstitute im Rahmen der Risikoberechnung besonders attraktiv. Durch den Einsatz von Big Data kann auch die Auswertung von Einflussgrößen bei der Vergabe von Krediten erheblich verbessert werden.

In der Versicherungsbranche können sowohl Maschinendaten als auch Personendaten dazu verwendet werden, den Versicherungsdienst auf der einen Seite an die Gegebenheiten und auf der anderen Seite an die möglichen Gefahren für Versicherungsunternehmen anzugleichen. Zum Beispiel können Angaben zum gesundheitlichen Zustand der Patientinnen und Patientinnen aufgezeichnet werden. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass der Einsatz von Big Data eine Vielzahl von Vorteilen bietet, die viele Firmen noch nicht voll ausschöpfen.

Noch immer beklagen sich viele Firmen über die Qualitäten der neu gewonnenen Informationen. Big Data Software hat nach wie vor Schwierigkeiten bei der technologischen Implementierung von Datenmanagement und Software. Bei der Verbindung von nicht strukturierten Fremddaten und firmeninternen Unternehmensdaten entstehen oft Schwierigkeiten. Datenschutzfragen sind auch eine große Aufgabe für die Nutzung von Big Data.

Es ist nicht ohne Grund, dass bei der Analyse der neu entwickelten Messdaten von "transparenten Kunden" die Rede ist. Die Innovationsgeschwindigkeit sollte erhöht werden, da die Anlagen an die geschäftlichen Anforderungen angepasst sind. Detaillierte Angaben zu Big Data Analytics und den neuesten Werkzeugen für die Implementierung in Ihrem Betrieb erhalten Sie im folgenden Beitrag auf unserer Website: What is Big Data?

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