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Wie Big Data dabei hilft, Unternehmensprozesse zu optimieren
Big Data ermöglicht es Ihnen, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu analysieren. So können Sie Big Data Analytics für Ihr Unternehmen gewinnbringend einsetzen.
Das Thema Big Data hat für Unternehmen in den letzten Jahren stetig an Bedeutung zugenommen. Inzwischen kommen in immer mehr Firmen Big-Data-Lösungen zum Einsatz. Laut einer Studie von Bitkom Research und TSC analysiert inzwischen etwa die Hälfte der deutschen Unternehmen (48 Prozent) Datenmenge mithilfe von Software, bei Großunternehmen sind es sogar bereits 70 Prozent1.
Firmen, die dies noch nicht tun, haben in einem zunehmend vernetzten und globalen Markt einen klaren Wettbewerbsnachteil. Dadurch sind sie von veralteten analogen Prozessen und Systemen abhängig, die unnötig Zeit und Geld kosten und behindert die Entwicklung der eigenen Geschäftseffizienz. Dies ist insbesondere bei Betrieben mit wenigen Mitarbeitern der Fall, die es sich nicht leisten können, Spezialisten einzustellen oder bestimmte Dienstleistungen auszulagern. Mit Business Prime können Unternehmen die KI-gestützten Tools Spend Visibility und Guided Buying nutzen, ohne hohe Kosten oder Aufwand.
Was ist Big Data?
Big-Data-Anwendungen ermöglichen es Ihnen, große Datenmengen effizient und gewinnbringend zu analysieren. Dadurch erhalten Sie detailliertere Informationen zu Ihrer Produktivität, Ausgaben oder Einkaufsprozessen.
Analysierte Daten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein. Bei der strukturierten Form handelt sich um Daten, die nach einem bestimmten Kriterium systematisch organisiert sind, wodurch die darin enthaltenen Informationen leicht analysiert werden können. Diese Form findet sich zum Beispiel in Datenbanken.
Die meisten der durch neue Technologien generierten Daten sind jedoch unstrukturiert. Diese großen Mengen unorganisierter Datensätze wachsen mit hoher Geschwindigkeit und sind sehr unterschiedlich, was eine Analyse mit traditionellen Methoden erschwert. Zu unstrukturierten Daten gehören unter anderem Informationen, die durch soziale Netzwerke, Internet-Recherchen oder Smartphones generiert werden.
Bei KMUs und Selbstständigen können die zu analysierenden Daten aus ihren Einkaufs- und Verkaufsprozessen, Ausgabenübersichten, ihrem Kundenportfolio oder den Navigationspfaden auf ihrer Website entnommen werden.
Arten von Big-Data-Analytics
Es gibt für Unternehmen vier Möglichkeiten, um große Datenmengen mithilfe von Big-Data-Software auszuwerten:
1. Prädiktive Analyse
Wie der Name schon sagt, verwendet prädiktive Analyse (engl.: Predictive Analytics), auch als Data Science bekannt, aktuelle und historische Daten, um Vorhersagen darüber zu treffen, was in einem bestimmten Bereich Ihres Betriebs passieren könnte, zum Beispiel Verkaufsprognosen.
2. Präskriptive Analyse
Diese Form der Big-Data-Auswertung geht noch einen Schritt weiter. In diesem Fall werden Datenmengen untersucht, um mögliche Folgen von ergriffenen Maßnahmen vorherzusagen. Das kann Ihnen bei der Auswahl der besten Strategie helfen.
3. Diagnostische Analyse
Dies ist ein a posteriori-Verfahren. Es ermöglicht Ihnen zu verstehen, warum etwas passiert ist. Analysieren Sie die bestehenden Daten und die Kontextdaten, um Trends und Ursache-Wirkungs-Beziehungen nachzuvollziehen, die zu einer bestimmten Situation geführt haben.
4. Deskriptive Analyse
Diese Art der Big-Data-Analyse für Betriebe sammelt Daten aus der Vergangenheit, um zu beschreiben, was passiert ist. Wie bei der diagnostischen Analyse handelt es sich um ein a posteriori-Verfahren, jedoch werden hier die Daten vereinfacht und zusammengefasst, um einen Überblick zu geben. Dies ist die häufigste Art der Datenanalyse.
Nutzung von Big Data in Unternehmen
Die Auswertung von unstrukturierten Daten hält für Firmen und Selbstständige wertvolle Informationen bereit. Diese objektiven Benchmarks ermöglichen es Ihnen, die Stärken und Schwächen jedes Projekts klar zu identifizieren und unterstützen Sie bei der Entscheidungsfindung sowie dem Management Ihres Unternehmens. Durch die zunehmende Personalisierung tragen Big-Data-Lösungen dazu bei, Kunden besser zu verstehen, was wiederum zu einer Gewinnsteigerung führt.
Zu den Anwendungen von Big Data gehören außerdem die Wettbewerbsanalyse, die Marktanalyse, die Verwaltung von Einkäufen und die Reduzierung von Ausgaben, die Untersuchung der Verbrauchertrends und der verschiedenen Kundentypen Ihres Unternehmens sowie die Entwicklung von neuen Produkten und Dienstleistungen, die darauf basieren.
Big-Data-Technologien bietet Unternehmen viele Vorteile und helfen Ihnen, den Gewinn Ihrer Firma zu steigern. Amazon Business bietet Ihnen digitale Tools zur Datenanalyse. Dadurch können Sie Ihre Ausgaben senken und das Einkaufsmanagement Ihres Betriebs optimieren.
Referenzen
1) Bitkom Research, 2020, Wie Unternehmen digitale Technologien einsetzen, URL: https://www.tcs.com/de-de/trendstudie-digitalisierung/studie-digitalisierung-2020
