Big Data & Business Intelligence

Aus Datenbergen lernen

Weltweit entstehen jeden Tag 2,5 Trillionen Bytes an Daten – nur was fängt man damit an. Riesige Datenmengen allein sind kein Allheilmittel. Erst mit intelligenter Analyse lassen sich gewinnbringende Erkenntnisse erzielen. Wo wird Smart Data heute schon eingesetzt?

29.02.2016
Big Data

Unternehmen wollen immer mehr wissen. Über ihre Kunden, Maschinen und Mitarbeiter. Sie häufen wachsende Datenberge an, die ihnen helfen sollen, besser und effizienter zu werden. Insgesamt entstehen laut IBM schätzungsweise 2,5 Trillionen Bytes an Daten, 80 Prozent davon übrigens total unstrukturiert und chaotisch. Aber dieser gigantische Berg ist nicht entscheidend. Es kommt auf Masse und Klasse an.

Erst wenn aus vielen Informationen intelligente Daten werden, sind sie wirklich von Nutzen. Welche Informationen helfen, eine konkrete Frage zu klären oder ein bestimmtes Problem zu lösen? Für Smart Data werden nur genau die Daten erhoben, die für eine vorab festgelegte Analyse relevant sind. Im Gegensatz dazu sind Big-Data-Verfahren allein auf das Sammeln angelegt. Erst im zweiten Schritt geht es darum, welche Analyse aus den vorliegenden Informationen welche Erkenntnisse filtern kann.

Anlagen vorausschauend warten

Unter dem Begriff "Predictive Maintenance" hat Smart Data bereits Einzug in einige Branchen gehalten: So unterstützen Sensoren und mathematische Algorithmen beispielsweise die Betreiber von Windkraftanlagen dabei, technische Mängel schon vor dem Stillstand zu erkennen. Ausfallzeiten und damit verbundene Kosten lassen sich reduzieren und Wartungen besser planen. Der Einsatz von Personal ist besser planbar. Einige Handelsketten nutzen unterschiedlichste Datenquellen, wie Wetterdaten, Baustellen in den Straßen, Ferienkalender und Veranstaltungen im Umfeld der Filialen, um Personaleinsatz und Warendisposition zu optimieren. Auch die Automobilindustrie macht sich die vorausschauende Wartung und Überwachung zunutze. Anhand der gewonnen Daten kann sie beispielsweise Schwachstellen im Produktionsprozess erkennen, Fertigungsabläufe optimieren und so die Produktivität steigern.

Auch im E-Commerce erhofft man sich einiges von Smart Data. Betreiber von Onlineshops möchten so das Kaufverhalten von Kunden vorhersehen und ihnen Produkte noch passgenauer vorschlagen können. Ihre Intention: Stammkunden gewinnen und Umsätze erhöhen.

Betrugsfällen vorbeugen

Selbst Betrugsfällen kann man mithilfe von "Predictive Analytics" zuvorkommen. Anhand definierter Regeln und Algorithmen untersucht eine Software transaktionale und historische Daten in Echtzeit auf Indizien und Betrugsmuster. Verdächtige Aktivitäten zeigt sie sofort als Warnmeldung an. Unternehmen können so wirtschaftliche Ausfälle durch Cybercrime erheblich senken. Ähnliches gilt für Versicherungen und Finanzinstitute: Sie minimieren finanzielle Einbußen, die durch Versicherungsbetrug oder Diebstahl entstehen.

Wird Smart Data künftig auch dazu beitragen können, Hackerangriffe oder Datendiebstähle vorherzusehen und abzuwenden? Erfahren Sie im Ausstellungsthema Big Data & Cloud der CeBIT 2016, welche neuen Entwicklungen die großen Player im Gepäck haben. Im innovativen Konferenzforum future talk diskutieren Experten über Smart Services/Smart Data/Smart Everything ?. Erfahren Sie hier mehr über die neuesten Entwicklungen, Chancen und Lösungen.

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