Big Data

Big Data
Mit Big Data werden große Datenmengen beschrieben, die mit den bisherigen IT-Systemen nicht mehr verarbeitet werden können und die aus den unterschiedlichsten Bereichen stammen. Die große Herausforderung liegt bei der Verarbeitung und Analyse der Daten. Hier werden neue technologische Lösungen benötigt.

Was ist Big Data?

Der Begriff Big Data stammt aus dem Englischen und ist allgemein nicht eindeutig definiert. Mit Massendaten werden entscheidungsrelevante Erkenntnisse aus qualitativ vielfältigen und unterschiedlich strukturierten Informationen gewonnen und genutzt. Laut Experten umfasst Big Data Konzepte, Methoden, Technologien, IT-Architekturen sowie Tools, mit denen sich die große Flut an Informationen steuern lässt (vgl. dazu Bitkom).

Der Umfang der Daten ist nicht kalkulierbar und herkömmliche Technologien können die Datenmengen nicht mehr speichern. Zudem unterliegen die Daten einem schnellen Wandel. Mithilfe von Datenanalysen können Unternehmen jedoch neue Werte für das Unternehmen generieren.

Allerdings spielt hier Schnelligkeit eine große Rolle, damit die Daten aussagekräftig bleiben: Analysen (nahezu) in Echtzeit sind dafür erforderlich. Die Daten müssen außerdem plausibel sein.

Im Zusammenhang mit Massendaten werden häufig die Charakteristika als fünf V’s thematisiert:

  • Volume (Datenmenge)
  • Velocity (Geschwindigkeit)
  • Value (Werthaltigkeit)
  • Variety (Datenvielfalt)
  • Validity (Widerspruchsfreiheit)

Big Data gilt als Treiber der digitalen Transformation. Unternehmen müssen sich mit der Frage befassen, wie sie Big Data begegnen. Dazu benötigen sie neue technologische Lösungen.

Die 3 Vorteile von Big Data

  1. Durch Big Data kommen neue Technologien zum Einsatz, die beispielsweise tiefgreifende Datenanalysen ermöglichen. Unternehmen können hierdurch Erkenntnisse gewinnen und nutzen, um ihr Geschäftsmodell noch spezifischer auszurichten.
  2. Das Kundenverhalten kann genau untersucht und Produktangebote verbessert werden. Massendaten schafft zudem mehr Transparenz – sowohl für Kunden als auch Unternehmen.
  3. Big Data-Technologien können Daten verarbeiten, Prozesse automatisieren und somit auch personelle Ressourcen und Kosten schonen.

Big Data | Innovative Geschäftsmodelle | 3 Vorteile für Unternehmen

Wie funktioniert Big Data?

Für Unternehmen ist Big Data von großer Bedeutung. Große Datenmengen müssen gespeichert, verarbeitet und analysiert werden. Dabei stehen die fünf „V‘s“, wie bereits vorgestellt, im Fokus. Doch mit den bisherigen Softwarelösungen lässt sich das nicht bewältigen. Insbesondere Unternehmen benötigen also Technologien, die in der Lage sind, mit den großen Datenmengen überhaupt umgehen zu können.

Warum ist Big Data so wichtig?

Daten haben sich bereits zu einer der wichtigsten Ressourcen entwickelt. Massendaten ist nicht nur ein vorübergehendes Phänomen, sondern wird die Unternehmenswelt maßgeblich beeinflussen. So werden fundierte Datenanalysen erfolgsrelevant. Neue Tendenzen lassen sich hierdurch beispielsweise frühzeitig erkennen.

Doch enorme Datenmassen zu verarbeiten und entscheidungsrelevante Informationen zu identifizieren wird eine Herausforderung. Die Technologielandschaft muss sich entsprechend anpassen.

Was ist Big Data Analytics?

Mit Big Data Analytics können große Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen untersucht werden. Die Technologie ermöglicht es, bestimmte Muster (zum Beispiel Kundenverhalten) zu erkennen. So können neue Trends identifiziert und beispielsweise Vertriebsprozesse zielgerichtet optimiert werden.

Anwendungsfälle für Big Data

Massendaten und damit verbundene Technologien sind branchenübergreifend anwendbar. Nicht nur in der Unternehmenswelt, sondern auch in vielen Gesellschaftsbereichen spielen die Datenmengen eine Rolle.

So wird Massendaten beispielsweise bereits in der Zahnmedizin, im Bereich von Social Media oder auch in der Verkehrsplanung eingesetzt.

Auch in der Unternehmenswelt gibt es zahlreiche Möglichkeiten, Massendaten zu nutzen, beispielsweise in den Bereichen

  • Innovation,
  • Produktion,
  • Lieferkettenmanagement,
  • Vertrieb,
  • Marketing,
  • Controlling,
  • Kundensupport u.v.m.

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Woher stammen die Daten für Big Data?

Die Daten können aus zahlreichen, verschiedenen Quellen stammen, zum Beispiel interne Unternehmensdaten, Plattformen, Open Data, Social Media, u.v.m.

Welche Vorteile bringt der Einsatz von Big Data?

Mit neuen Big Data-Technologien können Daten auch in großer Menge und aus verschiedenen Quellen nahezu in Echtzeit verarbeitet werden. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden zum Wettbewerbsvorteil. Ein hoher Grad an Automatisierung entlastet zudem sowohl den Kosten- als auch den Personaleinsatz.

Herausforderungen von Big Data

Die bisherigen Softwarelösungen gelangen mit den Datenmengen, die nun in Unternehmen verarbeitet werden müssen, an ihre Grenzen. Der technologische Fortschritt ist deshalb dringend erforderlich. Big Data-Tools müssen dabei nicht unbedingt besonders kostspielig sein.

Allerdings müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Umstellung gelingt und sich die neuen Tools problemlos integrieren und einsetzen lassen. Von großer Bedeutung sind hierbei auch die Datensicherheit und der Datenschutz. So müssen beispielsweise die DSGVO-Anforderungen eingehalten werden.

Wie fängt man mit Big Data an?

Unternehmen müssen sich mit Big Data auseinandersetzen und eine entsprechende Strategie entwickeln. Bei der Suche nach technologischen Lösungen müssen Rechtssicherheit (Compliance), einfache Integration und hohe Qualitätsstandards im Fokus stehen.

Warum werden Subscription-Based Unternehmen in einer datengetriebenen Welt erfolgreich sein?

Subscription Business Modelle können durch digitale Daten Informationen zum Kundenverhalten gewinnen und die Kundenanforderungen identifizieren. So können die Unternehmen Produkte und Leistungen noch besser auf den Kunden ausrichten und das gesamte Business optimieren.

Bei Abo-Geschäftsmodellen wird nicht nur einfach einmalig eine Ware gekauft. Es handelt sich um eine langfristigere Geschäftsbeziehung auf der Basis wiederkehrender Leistungen, die zu regelmäßigen Zahlungen führen (vgl. Recurring Payment). So können Unternehmen ihre Umsätze erhöhen, die Liquidität stärken und mehr Planungssicherheit

Wie kann Ihr Subscription Business Big Data verwalten?

Damit Subscription Businesses überhaupt große Datenmengen verwalten kann, wird eine Softwarelösung mit hohem Automatisierungsgrad benötigt. Vor allem dieses Geschäftsmodell ist mit zahlreichen Daten und komplexen Prozessen verbunden. Regelmäßige Zahlungen führen dazu, dass eine große Menge an Transaktionen sicher und pünktlich erfolgen muss.

Die Zahlungsabwicklung muss gesteuert und kontrolliert werden. Zudem müssen zahlreiche Rechnungen erstellt und übermittelt werden. Auch Datenanalysen sind hier von großer Bedeutung.

Traditionelle Abrechnungsprogramme können dies kaum noch leisten. Im Subscription Business wird daher ein Subscription Management-System benötigt, das mit den Datenmassen umgehen kann und diese zudem verarbeiten und analysieren kann.

in Wiki: Geschäftsmodell