Big Data

Die Vorteile von Big Data für Unternehmen

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.

Teilweise wird als Big Data daher auch die Gesamtheit der Technologien bezeichnet, die für die Auswertung großer Datenmengen verwendet werden. 

Die 4 V von Big Data

Allein die schiere Menge von Daten qualifiziert diese nicht als Big Data. Gartner entwickelte bereits 2001 das Konzept der 3 V, das später auf 4 V erweitert wurde. Das Konzept hat sich etabliert, um Big Data als solche zu klassifizieren.

1. Volume (Datenmenge)

Das Hauptmerkmal von Big Data ist die extreme Datenmenge. Jeden Tag werden Massen an Daten produziert. Häufig haben Unternehmen Daten im Terabyte-Bereich zu managen, was traditionelle Technologien an ihre Grenzen bringt. 

2. Velocity (Geschwindigkeit)

Damit Big Data ihren Wert entfaltet, müssen die Daten schnell generiert und verarbeitet werden. In der heutigen Geschäftswelt können Echtzeitanalysen entscheidend sein, etwa um Kundenanfragen sofort zu beantworten, Lieferketten in Echtzeit zu optimieren oder Preise zu steuern. 

3. Variety (Vielfalt)

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. Veracity (Genauigkeit)

Big Data nützt nur, wenn die Qualität der Informationen hoch ist. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen. Ein professionelles Datenmanagement und der gezielte Einsatz von Analytic Tools sind entscheidend, um Konsistenz und Genauigkeit der Ergebnisse sicherzustellen. 

Neuere Ansätze sehen zusätzliche Eigenschaften, die Big Data erfüllen muss. Zwei V, die häufig ergänzt werden: 

Variance (Schwankung)

In der Regel ist Big Data dynamisch. Die Ergebnisse einer Analyse variieren je nach Zeitpunkt, da sie beispielsweise saisonale Trends, veränderte Kundenpräferenzen oder Marktverschiebungen widerspiegeln. Genau deshalb sind Echtzeit-Analysen und vorausschauende Analysen (Predictive Analytics) so hilfreich: Sie machen Schwankungen sichtbar und berücksichtigen sie bei ihren Auswertungen.

Value (Wert) 

Einige Datenwissenschaftler sprechen nur von Big Data, wenn Unternehmen einen Mehrwert aus der Analyse der Daten ziehen können. Der Fokus liegt auf der wertschöpfenden Analyse der Datenmengen. 

Wichtige Datenquellen für Big Data 

In der heutigen digital vernetzten Welt stehen Unternehmen Daten aus einer Vielzahl von internen und externen Quellen zur Verfügung., Diese ermöglichen ihnen Einblicke in Kundenverhalten, Prozesse und Markttrends. Die Bedeutung der einzelnen Quellen variiert je nach Branche, Unternehmensgröße und Ausrichtung (B2C, B2B, D2C). 

Websites und Online-Shops

Über Tracking- und Analysetools generieren Unternehmen Daten zum Nutzungsverhalten ihrer Website-Besucher*innen. Sie sammeln Erkenntnisse zu ihrem Kaufverhalten und ihren Warenkörben. Diese Informationen schaffen das Fundament für personalisierte Marketing-Kampagnen und Conversion-Optimierungen.

Software und Apps

Nutzungsdaten aus Apps sowie Unternehmenssoftware liefern Erkenntnisse zu Kundenpräferenzen und Prozesseffizienz. Welche Features werden nicht angenommen? Wo geraten Prozesse ins Stocken? Die Daten erlauben es, punktgenaue Verbesserungen vorzunehmen – ohne langes Trial and Error.

Soziale Netzwerke

Social-Media-Plattformen wie LinkedIn, Instagram oder TikTok helfen Unternehmen, Stimmungen und Trends zu analysieren und ihre Markenstrategie frühzeitig zu adaptieren. 

Suchmaschinen

Keywordtools geben Unternehmen Einblicke, mit welchen Begriffen sich Nutzende bei Google und anderen Suchmaschinen über bestimmte Themen informieren. Mit diesem Wissen können sie ihre Inhalte so formulieren, dass sie im Netz eine größere Sichtbarkeit bei ihrer Zielgruppe erreichen. 

Automobile und Verkehr

Moderne Fahrzeuge und Verkehrssysteme erzeugen riesige Mengen an Sensordaten, die für das Verkehrsmanagement, die Flottensteuerung oder die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt werden.

Wearables

Für die Gesundheits- und Versicherungsbranche sind Fitness-Tracker oder Smartwatches eine wertvolle Datenquelle. Die Geräte erfassen Gesundheits- und Aktivitätsdaten, die Unternehmen verwenden können, um personalisierte Angebote zu entwickeln.

Roboter und IoT-Geräte

Maschinen in der Produktion oder Smart-Home-Geräte liefern wertvolle Betriebsdaten. Unternehmen können diese verwenden, um Prozesse zu optimieren oder neue datengestützte Geschäftsmodelle zu etablieren, die beispielsweise die Abnutzung von Maschinen berücksichtigen.

KI-Chatbots 

Ob auf der Website oder in internen Systemen – KI-Chatbots liefern wertvolle Einblicke in die Wünsche und Probleme der Nutzer*innen. Diese Informationen helfen dabei, Support-Angebote wie FAQs oder Dokumentationen gezielt zu verbessern.

Big Data: Beispiele für den Unternehmenseinsatz

Für Unternehmen liegt enormes Potenzial in Big Data Analytics. Statistische Auswertungen erfolgen nicht mehr nur punktuell. Stattdessen können Datenmengen umfassend analysiert werden. Big-Data-Tools finden in hunderttausenden Datenpunkten Zusammenhänge und Muster, die menschliche Analysten oft nicht oder nur mit wesentlich mehr Zeiteinsatz erkennen. Damit sind die Anwendungen ideal, um Entscheidungen und Prozesse in vielen Unternehmensbereichen effizient zu verbessern – und so zur Zukunftsfähigkeit einer Organisation beizutragen. 

1. Produktion: Effizienz durch Datenoptimierung

In der Produktion kann ein Big-Data-Analyse-Tool dabei helfen, Prozesse aufeinander abzustimmen und zumindest teilweise zu automatisieren. 

Ein Beispiel ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Sensoren an Maschinen sammeln und analysieren kontinuierlich Daten wie Temperatur, Vibrationen oder Laufzeiten. Bei Anzeichen für mögliche Defekte gibt das System einen Hinweis, sodass Reparaturen früh erfolgen können und größerer Schaden vermieden wird. Gleichzeitig lässt sich die Lebensdauer der Maschinen auf diese Weise verlängern, wodurch Unternehmen deutliche Kostenvorteile erzielen können.  

Andere Use Cases für Big Data in der Fertigung sind die Analyse der Produktqualität sowie das Monitoring und die Automatisierung des Lagermanagements. Dies ermöglicht eine kosteneffiziente und schnelle Produktion. 

2. Marketing: Personalisierung durch Kundendaten

Im Marketing ermöglichen Big-Data-Analysen beispielsweise die Erstellung anonymisierter Kundenprofile. Unternehmen gewinnen ein detailliertes Verständnis ihrer Kund*innen und können personalisierte Angebote und Empfehlungen unterbreiten. Richtig eingesetzt, profitiert auch die Effektivität von Werbekampagnen. 

Ein Beispiel: Ein Online-Händler nutzt Big Data Analytics, um saisonale Trends und individuelle Präferenzen zu erfassen. Anschließend bietet er seinen Kund*innen personalisierte Rabattaktionen. Das Ergebnis: Die Conversion-Rate steigt, die Kundenbindung wird gestärkt.

3. Finanzen: Risikomanagement und Betrugserkennung

Finanzabteilungen können durch die Analyse von Buchhaltungs- und Transaktionsdaten Anomalien in Datenströmen identifizieren. Dabei kann es sich um untypische Zahlungen oder doppelte Rechnungen handeln. Dank der Analyse kann Auffälligkeiten frühzeitig nachgegangen und womöglich größerer Schaden durch Betrug abgewendet werden. Unternehmen können Big-Data-Analysen auch nutzen, um Lücken in internen Kontrollsystemen aufzudecken, sodass Betrug von vornherein verhindert wird. 

Neben der Betrugsprävention sind KI-gestützte Prognosen der wichtigste Anwendungsfall für Big Data im Bereich Finance. Indem die Systeme historische Daten und Marktbewegungen analysieren, sind sie in der Lage, zukünftige Entwicklungen sicher vorherzusagen. Unternehmen können auf dieser Basis ihre Finanzrisiken besser einschätzen und bis dato ungenutzte Marktchancen ergreifen.  

4. Logistik: Optimierung der Lieferketten

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. 

Ein Beispiel: Unternehmen können durch die Analyse von Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und Lagerbeständen ihre Routen auf kurze Lieferzeiten und geringe Emissionen optimieren. Beides kommt ihrer Kostenbilanz zugute. 

Big-Data-Technologien im Überblick 

Wer Big Data speichern und auswerten möchte, braucht leistungsstarke Technologien – in allen Bereichen der IT. Vom Hosting über Datenbanken bis zu Schnittstellentechnologien und Analytics-Software.

Hadoop: Die Basis für verteilte Datenverarbeitung

Eine zentrale Technologie für die Verarbeitung von Big Data ist Apache Hadoop. Das Open-Source-Framework speichert große Datenmengen auf mehreren Servern. Dadurch wird eine parallele Verarbeitung möglich, die wesentlich schneller ist als einem zentralen Computer. Hadoop ist besonders nützlich, wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen verarbeitet werden müssen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte

NoSQL-Datenbanken: Flexibilität bei der Datenspeicherung

Im Gegensatz zu traditionellen relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra speziell für Big Data ausgelegt. Sie bieten eine hohe Flexibilität, da sie nicht an starre Tabellenstrukturen gebunden sind. Das macht sie ideal für die Speicherung von unstrukturierten Daten wie Textdokumenten oder Sensordaten. Zudem sind sie hoch skalierbar, was sie für datenintensive Anwendungen unverzichtbar macht.

In-Memory-Computing: Geschwindigkeit in Echtzeit

Für Unternehmen, die Daten in Echtzeit analysieren möchten, ist In-Memory-Computing eine Schlüsseltechnologie. Daten werden hier im Arbeitsspeicher statt auf Festplatten gespeichert, was die Verarbeitungsgeschwindigkeit erheblich steigert. Diese Technologie wird oft in Bereichen wie Predictive Analytics eingesetzt, wo Millisekunden zählen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Big-Data-Analyse-Tools und ERP-Integration

Neben diesen Basistechnologien kommen Big-Data-Analyse-Tools zum Einsatz. Zu den bekannten Anwendungen dieser Art gehören Tableau, Microsoft Power BI oder Qlik. Die Tools ermöglichen es, Datenauswertungen zu visualisieren und leicht erfassbar zu machen. 

Besonders effektiv sind Analytic Tools, wenn sie mit dem ERP-System verbunden werden. Dadurch können Datenauswertungen beispielsweise mit Stammdaten angereichert werden, was eine wertschöpfende Interpretation erleichtert. Außerdem lassen sich, bei Erreichen bestimmter Werte, automatisierte Folgeaktionen in Prozessen auslösen. 

Viele moderne ERP-Systeme bieten für eine einfache Integration Schnittstellen zu Big-Data-Lösungen an.

Typische Herausforderungen und Lösungsansätze

Obwohl Big Data enorme Chancen bietet, bringt es auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Unternehmen sollten sie berücksichtigen, um das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen.

Datenschutz und ethische Fragen

Big Data enthält in vielen Fällen sensible Daten über Kund*innen oder Mitarbeitende. Unternehmen müssen daher die hohen gesetzlichen Datenschutzanforderungen erfüllen. Andernfalls drohen bei Bekanntwerden von Rechtsüberschreitungen juristische Konsequenzen, finanzielle Schäden und Reputationsverlust. 

Unabhängig von der rechtlichen Bewertung sollten sich Unternehmen mit ethischen Fragestellungen auseinandersetzen: Denn personalisierte Maßnahmen und automatisierte Entscheidungen, die auf Algorithmen basieren, bergen immer das Risiko von Diskriminierungen und Bias.  

Empfehlungen:

• Maßnahmen zur Datensicherheit, wie Verschlüsselung, Zugangskontrollen und Anonymisierung, von Beginn an in Big-Data-Prozesse integrieren
• Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO für den Schutz sensibler Daten und den langfristigen Erfolg von Big Data Analytics
• Entwicklung eines ethischen Leitbilds, das Mitarbeitenden Sicherheit im Umgang mit Daten gibt

Datenqualität und -management

Big Data ist nur so wertvoll wie die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können zu falschen Analyseergebnissen und in der Folge zu schlechten Entscheidungen führen. Hier kommt Datenmanagement ins Spiel: Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten konsistent, aktuell und korrekt sind. ERP-Systeme können dabei helfen, indem sie Daten aus unterschiedlichen Quellen konsolidieren und die Qualität überwachen.

Empfehlungen:

• Einführung eines Data-Governance-Frameworks, das klare Standards für die Datenerfassung, -validierung und -pflege definiert
• Nutzung von ERP-Systemen zur Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Regelmäßige Datenprüfungen und KI-basiertes Monitoring, das Fehler automatisiert bereinigt

Kosten- und Wissensbarrieren 

Die Implementierung von Big Data Analytics ist oft mit hohen Kosten verbunden. Unternehmen benötigen nebenleistungsstarker Hardware und Software auch Fachkräfte mit dem entsprechenden Know-how, um die Technologien effektiv einzusetzen. Insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen kann es herausfordernd sein, diese Ressourcen bereitzustellen.

Empfehlungen:

• Nutzung von cloud-basierten Big-Data-Plattformen, die flexibel skalierbar sind und kostengünstige Einstiegstarife bieten
• Schulung von Mitarbeitenden und Zusammenarbeit mit externen Expert*innen, um das notwendige Wissen intern aufzubauen
• Investition in benutzerfreundliche Big-Data-Analyse-Tools, die ohne tiefgreifende technische Expertise eingesetzt werden können

Auch interessant: Risiko Wissenssilo – So sichern Unternehmen kritisches Wissen

Verbindung zu ERP-Systemen

ERP-Systeme können viele Herausforderungen im Umgang mit Big Data entschärfen, indem sie als zentrale Plattform für das Datenmanagement dienen. Durch die Vernetzung mit Big Data Analytics werden operative Daten strukturiert, überwacht und für die Analyse aufbereitet. Dies verbessert nicht nur die Datenqualität, sondern reduziert auch technische Hürden durch standardisierte Schnittstellen.

Empfehlungen:

• Vernetzung von ERP-Systemen mit Big-Data-Tools, um operative Daten nahtlos in die Analysen einzubinden
• Einsatz von APIs und Middleware, um bestehende Systeme miteinander zu verbinden und so Datensilos zu vermeiden

Tiefer einsteigen: Big Data und ERP – Warum die Kombination mehr aus Ihren Daten macht

Zukunftsperspektiven: Big Data Analytics wird strategische Schlüsseldisziplin

Die Zukunft von Big Data wird von neuen Technologien, wachsenden Datenmengen und einer immer stärkeren Integration von künstlicher Intelligenz geprägt sein. 

Wir befinden uns an einem Übergang von reinen Datenanalysen zu intelligenten Analyse-Systemen, die selbstständig lernen und Muster in Daten erkennen. Machine Learning und Deep Learning werden zunehmend in Big-Data-Tools integriert. Dadurch lassen sich komplexe Daten, wie etwa Streaming-Daten, präziser vorhersagen und in Echtzeit analysieren.

An Bedeutung gewinnen werden Edge-Computing-Technologien, bei denen Daten direkt an der Quelle verarbeitet werden, statt sie erst an zentrale Server zu schicken. Dies ist besonders relevant für IoT-Geräte, die enorme Datenmengen generieren, etwa in der Produktion oder im Verkehr. Edge Computing reduziert Latenzzeiten und ermöglicht damit schnellere Datenanalysen und Entscheidungen – ein entscheidender Vorteil für Anwendungen  wie autonomes Fahren oder Industrie 4.0.

Daten aus sozialen Medien, Videos oder Audiodateien machen inzwischen einen Großteil der globalen Datengenerierung aus. Das Management dieser unstrukturierten Daten wird immer wichtiger. Neue KI-Algorithmen und spezielle Tools unterstützen dabei, wertvolle Informationen aus großen Datenmengen für die Unternehmenssteuerung zu gewinnen.

Datenbasiertes Arbeiten wird in Zukunft der Standard in Unternehmen sein – mit und ohne KI. Bisher sind wir noch in den Anfängen dieser Entwicklung. Doch in den nächsten Jahren werden Low-Code- und No-Code-Plattformen dafür sorgen, dass Big Data Analytics auch ohne tiefes technisches Wissen durchführbar sind. Damit öffnet sich für Organisationen die Möglichkeit, Datenanalysen umfassend einzusetzen.

Big Data ist bereits heute kein Nischenthema mehr. Es ist eine strategische Schlüsseltechnologie. Alle Führungskräfte und Mitarbeitenden sollten sie in ihren Grundzügen verstehen (Data Literacy), um ihre Aufgaben zukünftig kompetent und datengetrieben zu erfüllen und so zum Wachstum ihres Unternehmens beizutragen.

FAQ zu Big Data

• Wie hilft ein ERP-System dabei, Big Data zu nutzen?
  ERP-Systeme erfassen und strukturieren große Datenmengen aus verschiedenen Unternehmensbereichen. Durch Analysetools und KI-gestützte Auswertungen können Unternehmen aus diesen Daten fundierte Entscheidungen ableiten.
• Ist Big Data nur für große Unternehmen relevant?
  Nein, auch mittelständische Unternehmen profitieren von Big Data. Moderne ERP-Systeme bieten skalierbare Lösungen, um Daten gezielt auszuwerten und Prozesse zu optimieren.
• Welche Herausforderungen entstehen beim Einsatz von Big Data in ERP-Systemen?
  Datenqualität, Datenschutz und Integration sind zentrale Herausforderungen. Damit Big Data sinnvoll genutzt werden kann, müssen Daten konsistent, aktuell und sicher in das ERP-System eingebunden werden.
• Wie unterscheidet sich Big Data von klassischen ERP-Daten?
  Klassische ERP-Daten sind meist strukturierte Informationen aus internen Prozessen. Big Data hingegen umfasst zusätzlich unstrukturierte Daten aus externen Quellen, die mit modernen Analysemethoden nutzbar gemacht werden können.
• Wie kann mein Unternehmen mit Big Data starten, ohne direkt große Investitionen zu tätigen?
  Der erste Schritt ist, bestehende Datenquellen zu analysieren und kleine, gezielte Anwendungsfälle zu definieren. Cloud-basierte Analysetools oder Open-Source-Lösungen ermöglichen einen kostengünstigen Einstieg, bevor größere Investitionen nötig werden.

Interessantes aus dem Blog:

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/