Big Data

Zalety dużych zbiorów danych dla firm

Für Unternehmen liegt in der Auswertung von Big Data der Schlüssel, um ihre Prozesse, Entscheidungen und ihr Geschäftsmodell zu optimieren. So können sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Big Data ist die Basis für eine datengetriebene Unternehmenssteuerung und Voraussetzung, um neueste Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) effektiv einzusetzen.

Big data jest zatem czasami określane również jako całość technologii wykorzystywanych do analizy dużych ilości danych.

Dalsze whitepaper

Przedstawiamy najważniejsze trendy AI w obszarach sprzedaży, zarządzania towarami i obsługi.

Zamów teraz bezpłatnie

4 wady Big Data

Sama ilość danych nie kwalifikuje ich jako big data. Firma Gartner opracowała koncepcję 3V w 2001 roku, która została później rozszerzona do 4V. Koncepcja ta została ustanowiona w celu sklasyfikowania dużych zbiorów danych jako takich.

1. objętość (ilość danych)

Główną cechą charakterystyczną big data jest ogromna ilość danych. Masy danych są wytwarzane każdego dnia. Firmy często muszą zarządzać danymi w zakresie terabajtów, co doprowadza tradycyjne technologie do granic ich możliwości.

2. prędkość (szybkość)

Aby duże zbiory danych mogły w pełni wykorzystać swoją wartość, dane muszą być generowane i przetwarzane szybko. W dzisiejszym świecie biznesu analizy w czasie rzeczywistym mogą mieć kluczowe znaczenie, na przykład w celu natychmiastowej odpowiedzi na zapytania klientów, optymalizacji łańcuchów dostaw w czasie rzeczywistym lub zarządzania cenami.

3. różnorodność

Big Data umfasst verschiedene Arten von Daten, darunter strukturierte (z. B. Tabellen), semi-strukturierte (z. B. JSON-Dateien) und unstrukturierte Daten (z.B. Videos oder Texte). ERP-Systeme integrieren Daten aus den unterschiedlichsten Quellen und sind damit ein wichtiges Werkzeug für Unternehmen, um maximalen Mehrwert aus ihren Daten zu schöpfen.

4. prawdziwość (dokładność)

Big data jest przydatna tylko wtedy, gdy jakość informacji jest wysoka. Niedokładne lub niekompletne dane mogą prowadzić do błędnych wniosków. Profesjonalne zarządzanie danymi i ukierunkowane wykorzystanie narzędzi analitycznych mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia spójności i dokładności wyników.

Nowsze podejścia dostrzegają dodatkowe cechy, które muszą spełniać duże zbiory danych. Dwa V, które są często dodawane:

Wariancja (fluktuacja)

Co do zasady, duże zbiory danych są dynamiczne. Wyniki analizy różnią się w zależności od punktu w czasie, ponieważ odzwierciedlają na przykład trendy sezonowe, zmieniające się preferencje klientów lub zmiany rynkowe. Właśnie dlatego analizy w czasie rzeczywistym i analityka predykcyjna są tak pomocne: uwidaczniają wahania i uwzględniają je w swoich ocenach.

Wartość

Niektórzy analitycy danych mówią o big data tylko wtedy, gdy firmy mogą uzyskać wartość dodaną z analizy danych. Nacisk kładziony jest na analizę wartości dodanej wolumenów danych.

Ważne źródła danych dla big data

W dzisiejszym cyfrowo połączonym świecie firmy mają dostęp do danych z różnych źródeł wewnętrznych i zewnętrznych, które zapewniają im wgląd w zachowania klientów, procesy i trendy rynkowe. Znaczenie poszczególnych źródeł różni się w zależności od branży, wielkości firmy i orientacji (B2C, B2B, D2C).

Strony internetowe i sklepy online

Firmy wykorzystują narzędzia do śledzenia i analizy w celu generowania danych na temat zachowań użytkowników odwiedzających ich strony internetowe. Gromadzą one informacje na temat ich zachowań zakupowych i koszyków zakupowych. Informacje te stanowią podstawę spersonalizowanych kampanii marketingowych i optymalizacji konwersji.

Oprogramowanie i aplikacje

Dane dotyczące użytkowania pochodzące z aplikacji i oprogramowania firmowego zapewniają wgląd w preferencje klientów i wydajność procesów. Które funkcje nie są akceptowane? Gdzie procesy utknęły w martwym punkcie? Dane umożliwiają wprowadzanie precyzyjnych ulepszeń – bez długotrwałych prób i błędów.

Sieci społecznościowe

Platformy mediów społecznościowych, takie jak LinkedIn, Instagram i TikTok, pomagają firmom analizować nastroje i trendy oraz dostosowywać strategię marki na wczesnym etapie.

Wyszukiwarki

Narzędzia słów kluczowych dają firmom wgląd w to, jakich terminów używają użytkownicy, aby znaleźć informacje na określone tematy w Google i innych wyszukiwarkach. Dzięki tej wiedzy mogą formułować swoje treści w taki sposób, aby osiągnąć większą widoczność online wśród swojej grupy docelowej.

Samochody i transport

Nowoczesne pojazdy i systemy ruchu drogowego generują ogromne ilości danych z czujników, które są wykorzystywane do zarządzania ruchem, kontroli floty lub rozwoju pojazdów autonomicznych.

Urządzenia do noszenia

Fitness trackery i smartwatche są cennym źródłem danych dla branży medycznej i ubezpieczeniowej. Urządzenia te rejestrują dane dotyczące zdrowia i aktywności, które firmy mogą wykorzystywać do opracowywania spersonalizowanych ofert.

Roboty i urządzenia IoT

Maszyny w produkcji lub inteligentne urządzenia domowe dostarczają cennych danych operacyjnych. Firmy mogą wykorzystywać te dane do optymalizacji procesów lub tworzenia nowych modeli biznesowych opartych na danych, które uwzględniają na przykład zużycie maszyn.

Chatboty AI

Czy to na stronie internetowej, czy w systemach wewnętrznych – chatboty AI zapewniają cenny wgląd w życzenia i problemy użytkowników. Informacje te pomagają ulepszyć usługi wsparcia, takie jak FAQ lub dokumentacja, w ukierunkowany sposób.

Dalsze whitepaper

Przedstawiamy najważniejsze trendy AI w obszarach sprzedaży, zarządzania towarami i obsługi.

Zamów teraz bezpłatnie

Big data: przykłady zastosowań korporacyjnych

Analityka big data kryje w sobie ogromny potencjał dla firm. Analizy statystyczne nie są już przeprowadzane wybiórczo. Zamiast tego, wolumeny danych mogą być analizowane kompleksowo. Narzędzia big data znajdują korelacje i wzorce w setkach tysięcy punktów danych, których ludzcy analitycy często nie są w stanie rozpoznać lub rozpoznają je dopiero przy znacznie większej inwestycji czasu. Sprawia to, że aplikacje te są idealne do skutecznego ulepszania decyzji i procesów w wielu obszarach firmy – a tym samym przyczyniają się do przyszłej rentowności organizacji.

1. produkcja: wydajność dzięki optymalizacji danych

W produkcji narzędzie do analizy dużych zbiorów danych może pomóc zharmonizować i przynajmniej częściowo zautomatyzować procesy.

Jednym z przykładów jest konserwacja zapobiegawcza. Czujniki w maszynach stale zbierają i analizują dane, takie jak temperatura, wibracje i czas pracy. Jeśli pojawią się oznaki możliwych usterek, system zapewnia wskazanie, dzięki czemu można wcześnie przeprowadzić naprawy i uniknąć poważnych uszkodzeń. Jednocześnie w ten sposób można wydłużyć żywotność maszyn, co pozwala firmom osiągnąć znaczne korzyści finansowe.

Inne zastosowania big data w produkcji obejmują analizę jakości produktów, a także monitorowanie i automatyzację zarządzania magazynem. Umożliwia to efektywną kosztowo i szybką produkcję.

2. marketing: personalizacja dzięki danym klientów

Na przykład w marketingu analizy big data umożliwiają tworzenie anonimowych profili klientów. Firmy zyskują szczegółowe zrozumienie swoich klientów i mogą tworzyć spersonalizowane oferty i rekomendacje . Prawidłowe wykorzystanie danych przekłada się również na skuteczność kampanii reklamowych.

Przykładowo, internetowy sprzedawca detaliczny wykorzystuje analitykę dużych zbiorów danych do identyfikacji sezonowych trendów i indywidualnych preferencji. Następnie oferuje swoim klientom spersonalizowane kampanie rabatowe. Rezultat: wzrost współczynnika konwersji i wzmocnienie lojalności klientów.

3. finanse: zarządzanie ryzykiem i wykrywanie oszustw

Działy finansowe mogą identyfikować anomalie w strumieniach danych, analizując dane księgowe i transakcyjne. Mogą to być nietypowe płatności lub zduplikowane faktury. Dzięki analizom anomalie mogą być badane na wczesnym etapie i można zapobiec potencjalnie większym szkodom spowodowanym przez oszustwa. Firmy mogą również wykorzystywać analizy dużych zbiorów danych do odkrywania luk w systemach kontroli wewnętrznej, aby od samego początku zapobiegać oszustwom.

Obok zapobiegania oszustwom, prognozy wspierane przez sztuczną intelig encję są najważniejszym przypadkiem wykorzystania big data w finansach. Analizując dane historyczne i ruchy rynkowe, systemy są w stanie wiarygodnie przewidywać przyszły rozwój sytuacji. Na tej podstawie firmy mogą lepiej ocenić swoje ryzyko finansowe i wykorzystać wcześniej niewykorzystane możliwości rynkowe.

4. Logistyka: optymalizacja łańcuchów dostaw

Welches Produkt ist wann wo angekommen? Big Data und Echtzeitanalysen revolutionieren die Logistik. Die Supply Chain wird plötzlich vollständig transparent. Verzögerungen und Störungen können klar zugeordnet und zügig behoben werden. 

Przykładowo, firmy mogą zoptymalizować swoje trasy pod kątem krótkiego czasu dostawy i niskiego poziomu emisji, analizując dane o ruchu drogowym, warunkach pogodowych i poziomach zapasów. Oba te rozwiązania korzystnie wpływają na bilans kosztów.

Technologie Big Data w skrócie

Jeśli chcesz przechowywać i analizować duże zbiory danych, potrzebujesz zaawansowanych technologii – we wszystkich obszarach IT. Od hostingu i baz danych po technologie interfejsów i oprogramowanie analityczne.

Hadoop: podstawa rozproszonego przetwarzania danych

Apache Hadoop to kluczowa technologia przetwarzania dużych zbiorów danych. Framework open source przechowuje duże ilości danych na wielu serwerach. Umożliwia to przetwarzanie równoległe, które jest znacznie szybsze niż w przypadku komputera centralnego. Hadoop jest szczególnie przydatny w przypadku konieczności przetwarzania danych pochodzących z różnych źródeł, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych.

Bazy danych NoSQL: elastyczność w przechowywaniu danych

W przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych, bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB lub Cassandra, są specjalnie zaprojektowane dla dużych zbiorów danych. Oferują one wysoki stopień elastyczności, ponieważ nie są powiązane ze sztywnymi strukturami tabel. Dzięki temu idealnie nadają się do przechowywania nieustrukturyzowanych danych, takich jak dokumenty tekstowe lub dane z czujników. Są również wysoce skalowalne, co czyni je niezbędnymi dla aplikacji intensywnie przetwarzających dane.

Obliczenia w pamięci: szybkość w czasie rzeczywistym

In-memory computing to kluczowa technologia dla firm, które chcą analizować dane w czasie rzeczywistym. Dane są przechowywane w pamięci zamiast na dyskach twardych, co znacznie zwiększa szybkość przetwarzania. Technologia ta jest często wykorzystywana w obszarach takich jak analityka predykcyjna, gdzie przy podejmowaniu decyzji opartych na danych liczą się milisekundy.

Narzędzia do analizy dużych zbiorów danych i integracja ERP

Oprócz tych podstawowych technologii wykorzystywane są również narzędzia do analizy dużych zbiorów danych. Do znanych aplikacji tego typu należą Tableau, Microsoft Power BI i Qlik. Narzędzia te umożliwiają wizualizację ocen danych i ułatwiają ich zrozumienie.

Narzędzia analityczne są szczególnie skuteczne, gdy są połączone z systemem ERP. Pozwala to na przykład na wzbogacenie analiz danych o dane podstawowe, co ułatwia interpretację wartości dodanej. Ponadto, po osiągnięciu określonych wartości, w procesach mogą być uruchamiane zautomatyzowane działania następcze.

Wiele nowoczesnych systemów ERP oferuje interfejsy do rozwiązań Big Data w celu łatwej integracji.

Typowe wyzwania i rozwiązania

Chociaż big data oferuje ogromne możliwości, niesie ze sobą również szereg wyzwań. Firmy powinny wziąć je pod uwagę, aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii.

Ochrona danych i kwestie etyczne

W wielu przypadkach duże zbiory danych zawierają wrażliwe dane o klientach lub pracownikach. Firmy muszą zatem spełniać wysokie wymogi prawne w zakresie ochrony danych. W przeciwnym razie istnieje ryzyko konsekwencji prawnych, szkód finansowych i utraty reputacji w przypadku ujawnienia naruszeń prawa.

Niezależnie od oceny prawnej, firmy powinny rozważyć kwestie etyczne: W końcu spersonalizowane środki i zautomatyzowane decyzje oparte na algorytmach zawsze niosą ze sobą ryzyko dyskryminacji i stronniczości.

Zalecenia:

• Integracja środków bezpieczeństwa danych, takich jak szyfrowanie, kontrola dostępu i anonimizacja, z procesami Big Data od samego początku.
• Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO für den Schutz sensibler Daten und den langfristigen Erfolg von Big Data Analytics
• Opracowanie misji etycznej, która daje pracownikom pewność w obchodzeniu się z danymi.

Jakość danych i zarządzanie nimi

Big data jest tak wartościowa, jak jakość danych leżących u jej podstaw. Nieprawidłowe lub niekompletne dane mogą prowadzić do błędnych wyników analizy, a w konsekwencji do podejmowania złych decyzji. W tym miejscu do gry wkracza zarządzanie danymi: firmy muszą zapewnić, że ich dane są spójne, aktualne i poprawne. Systemy ERP mogą w tym pomóc, konsolidując dane z różnych źródeł i monitorując ich jakość.

Zalecenia:

• Wprowadzenie ram zarządzania danymi, które definiują jasne standardy gromadzenia, walidacji i utrzymywania danych.
• Wykorzystanie systemów ERP do konsolidacji danych z różnych źródeł
• Regularne kontrole danych i monitorowanie oparte na sztucznej inteligencji, które automatycznie koryguje błędy.

Bariery związane z kosztami i wiedzą

Wdrożenie analityki dużych zbiorów danych często wiąże się z wysokimi kosztami. Oprócz wysokowydajnego sprzętu i oprogramowania, firmy potrzebują również specjalistów z odpowiednią wiedzą, aby skutecznie korzystać z tych technologii. Zapewnienie takich zasobów może być szczególnie trudne dla małych i średnich firm.

Zalecenia:

• Wykorzystanie opartych na chmurze platform Big Data, które są elastycznie skalowalne i oferują opłacalne stawki początkowe.
• Szkolenia pracowników i współpraca z zewnętrznymi ekspertami w celu budowania niezbędnej wiedzy wewnątrz firmy.
• Inwestycja w przyjazne dla użytkownika narzędzia do analizy dużych zbiorów danych, z których można korzystać bez dogłębnej wiedzy technicznej.

Również interesujące: Ryzyko silosu wiedzy – jak firmy zabezpieczają krytyczną wiedzę

Połączenie z systemami ERP

Systemy ERP mogą złagodzić wiele wyzwań związanych z obsługą dużych zbiorów danych, służąc jako centralna platforma do zarządzania danymi. Dzięki połączeniu z analityką big data, dane operacyjne są strukturyzowane, monitorowane i przygotowywane do analizy. Nie tylko poprawia to jakość danych, ale także zmniejsza przeszkody techniczne dzięki ustandaryzowanym interfejsom.

Zalecenia:

• Łączenie systemów ERP z narzędziami Big Data w celu płynnej integracji danych operacyjnych z analizami
• Korzystanie z interfejsów API i oprogramowania pośredniczącego w celu połączenia istniejących systemów, a tym samym uniknięcia silosów danych.

Zanurz się głębiej: Big Data i ERP – Dlaczego połączenie pozwala lepiej wykorzystać dane?

Perspektywy na przyszłość: Analityka dużych zbiorów danych staje się kluczową dyscypliną strategiczną

Przyszłość big data będzie charakteryzować się nowymi technologiami, rosnącą ilością danych i coraz większą integracją sztucznej inteligencji.

Przechodzimy od czystej analizy danych do inteligentnych systemów analitycznych, które uczą się samodzielnie i rozpoznają wzorce w danych. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie są coraz częściej integrowane z narzędziami Big Data. Pozwala to na bardziej precyzyjne przewidywanie i analizowanie złożonych danych, takich jak dane strumieniowe, w czasie rzeczywistym.

Technologie Edge Computing, w których dane są przetwarzane bezpośrednio u źródła, zamiast być najpierw przesyłane do centralnych serwerów, będą zyskiwać na znaczeniu. Jest to szczególnie istotne w przypadku urządzeń IoT, które generują ogromne ilości danych, na przykład w produkcji lub transporcie. Edge computing skraca czasy opóźnień, a tym samym umożliwia szybsze analizy danych i podejmowanie decyzji – co jest decydującą zaletą w przypadku zastosowań takich jak autonomiczna jazda czy Przemysł 4.0.

Dane z mediów społecznościowych, plików wideo i audio stanowią obecnie dużą część globalnie generowanych danych. Zarządzanie tymi nieustrukturyzowanymi danymi staje się coraz ważniejsze. Nowe algorytmy sztucznej inteligencji i specjalne narzędzia pomagają wydobywać cenne informacje z dużych ilości danych na potrzeby zarządzania przedsiębiorstwem.

Praca oparta na danych będzie w przyszłości standardem w firmach – zarówno z AI, jak i bez niej. Jak dotąd wciąż jesteśmy na wczesnym etapie tego rozwoju. Jednak w ciągu najbliższych kilku lat platformy low-code i no-code zapewnią, że analiza dużych zbiorów danych będzie mogła być przeprowadzana bez dogłębnej wiedzy technicznej. Otworzy to przed organizacjami możliwość kompleksowego wykorzystania analizy danych.

Big data nie jest już tematem niszowym. Jest to kluczowa technologia strategiczna. Wszyscy menedżerowie i pracownicy powinni mieć podstawową wiedzę na ten temat (umiejętność korzystania z danych), aby w przyszłości wykonywać swoje zadania w sposób kompetentny i oparty na danych, a tym samym przyczyniać się do rozwoju swojej firmy.

Dalsze whitepaper

Przedstawiamy najważniejsze trendy AI w obszarach sprzedaży, zarządzania towarami i obsługi.

Zamów teraz bezpłatnie

Interesujące fakty z bloga:

https://www.applus-erp.de/wissen/unternehmensentwicklung/blog-synergie-erp-und-data-warehouse/

https://www.applus-erp.de/wissen/erp-technologie/blog-big-data-und-erp-worin-besteht-der-zusammenhang/