Big Data & Data Science:

Denken Sie über einen datengetriebenen Ansatz für Ihr Business nach?

Big Data & Data Science:

Denken Sie über einen datengetriebenen Ansatz für Ihr Business nach?

Big Data & Data Science:

Denken Sie über einen datengetriebenen Ansatz für Ihr Business nach?

Big Data bzw. Data Science gibt nicht nur wichtige Einblicke in Ihr Unternehmen und Ihr Business. Durch die Anwendung der richtigen Modelle auf die richtigen Daten, kann Data Science mit Hilfe von massiven Datenmengen, Muster identifizieren und somit Vorhersagen prognostizieren. Somit können Sie präzisere Unternehmensentscheidungen treffen. Anders ausgedrückt kann Data Science Unternehmen helfen, Kunden besser bzw. individueller zu bedienen und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Was ist Big Data bzw. Data Science?

Data Science ist das Aufdecken von Mustern und Gewinnen von Informationen aus einer riesigen Menge von unstrukturierten Daten. Dies geschieht unter Verwendung von Techniken wie maschinelles Lernen, Data Mining, Predictive Analysis und vielen mehr. Im Gegensatz zu Business Intelligence und verwandten Ansätzen ist Data Science nicht auf strukturierte Daten beschränkt (aus konventionellen Datenbankstrukturen). Vielmehr können Data Science Techniken auf massiven Mengen von halbstrukturierten und unstrukturierten Daten wie textbasierte Daten, Maschinendaten, Sensordaten und Social Media Daten angewendet werden.

Dank dieser weniger restriktiven Vorgehensweise bei der Datenanalyse ermöglicht Data Science, dass Organisationen Antworten auf Fragen finden, die sie nicht einmal kennengelernt haben. Dies führt zu neuen Erkenntnissen, die Wettbewerbsvorteile bringen.

Was kann Big Data & Data Science für Sie tun?

Erkennen Sie den Wert von Big Data für Ihr Unternehmen

Moderne Ansätze für das Datenmanagement, wie Hadoop und Cloud-basierte Speicherung, machen es erschwinglicher als je zuvor, große Mengen an Daten zu speichern. Das Vorhalten von Big Data bietet keinen Wert an sich. Erst die Anwendung von Data Science entriegelt den Wert von Big Data, indem sie umsetzbare Erkenntnisse aufdeckt.

Ergreifen Sie die Chance proaktiv zu sein

Durch die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit des Eintritts von Ereignissen, ermöglicht es Data Science, dass Unternehmen proaktiv sind und Maßnahmen ergreifen, um die Ergebnisse zu optimieren, anstatt auf Ereignisse nach der Tatsache zu reagieren.

Deep Learning

Data Science ist kein einmaliges Ereignis. Werden Data Science Erkenntnisse in der Praxis umgesetzt, führen diese Ergebnisse wieder in das System der Predictive-Modelle und Algorithmen. Das Ergebnis ist ein Deep Learning-System, das sich kontinuierlich verbessert.

Data Science funktioniert in allen Branchen

Data Science findet Anwendung in praktisch alle Branchen. Landwirte nutzen die Data Science, um die besten Zeiten zu ermitteln, Pflanzen zu säen. Einzelhändler nutzen es, um Angebote an Kunden zu personalisieren. Industrieunternehmen nutzen Data Science, um Gerätestörungen zu vermeiden. Von Finanzdienstleistungen und Versicherungen bis hin zu Gesundheit und Energie kann jede Branche durch Data Science profitieren.

Sie denken über Big Data & Data Science nach? Was sie dabei beachten sollten:

Für Big Data ist es erforderlich, Informationen aus massiven Datenmengen zu extrahieren und dies kann und wird zu Veränderungen führen. Doch die Entwicklung hin zu einer data-based Praxis ist nicht trivial. Wenn Ihr Unternehmen beschließt, vorwärts zu gehen, seien Sie sicher, dass Sie die Antworten auf diese Fragen im Voraus wissen:

Wie wollen Sie das Big Data Team in Ihre Unternehmensorganisation integrieren?

In einigen Unternehmen ist das Big Data Team Teil eines zentralisierten und geteilten Services, der die gesamte Organisation unterstützt. In anderen sind Big Data Teams in Geschäftseinheiten eingebettet. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile. Überlegen Sie, welcher Ansatz für Ihre Organisationsstruktur und Kultur besser geeignet ist.

Sind Sie bereit für Big Data Talente zu zahlen?

Data Scientists, die eine Mischung aus statistischen, analytischen und mathematischen Fähigkeiten besitzen, sind sehr gefragt. Unternehmen, die Datenwissenschaftspraktiken starten, müssen bereit sein, eine Prämie für Top-Datenwissenschaftstalent zu zahlen.

Können Sie Ihre Big Data Anwendung skalieren?

Es ist wie so oft, mehr Daten führen auch zu besseren Erkenntnissen. Die gute Nachricht ist, es gibt viele Daten zu analysieren, sowohl innerhalb als auch außerhalb Ihres Unternehmens. Aber das Ausführen von Data Science Algorithmen und Modellen auf massive Datenvolumen ist eine Herausforderung. Sie benötigen die Technik und die Fähigkeiten, um Big Data im Maßstab zu betreiben.

Wie soll Ihre Strategie zur Operationalisierung von Data Science aussehen?

Erkenntnisse aus Data Science haben keinen Wert, wenn sie nicht operationalisiert werden. Dies ist auch ein sicherer Weg, um Datenwissenschaftler zu demoralisieren. Die wollen, dass ihre Arbeit Auswirkungen hat. Stellen Sie sicher, dass Sie einen Plan haben um mit dem Output von Data Science Ihre geschäftlichen Herausforderungen zu lösen.

Wie wollen Sie die Nutzung von Daten regeln?

Unternehmen, die sich mit Data Science befassen, müssen auch Grundregeln für die Verwendung von Daten auf der Grundlage ethischer (unverbindlicher) und rechtlicher (verbindlicher) Standards entwickeln.

Der Unterschied zwischen Big Data & Data Science versus traditionellem Business Intelligence:

Data Science

Exploratorisch

Data Science erforscht Daten überall dort, wo sie hinkommt. Es ist eine iterative Disziplin, die Experimente erfordert

Flexibel

Plattformen, die Data Science unterstützen, können schnell und einfach neue Daten aus verschiedenen Arten von Quellsystemen hinzufügen.

Skalierbar

Plattformen, die Data Science unterstützen, müssen hoch skalierbar sein, sowohl aus einer Datenspeicherungs- als auch aus der Berechnungsperspektive. Algorithmen und Modelle sind am effektivsten, wenn sie über alle Daten laufen und nicht nur über Datenausschnitte.

Nach vorne schauen

Data Science ermöglicht es Unternehmen, die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu prognostizieren.

Proaktiv agierend

Die daraus resultierenden Erkenntnisse, wenn sie über Applikationen operationalisiert werden, ermöglichen es Benutzern, vorausschauende Maßnahmen zu ergreifen, die die Geschäftsergebnisse steuern.

Business Intelligence (BI)

Vorbestimmt

Traditionelle BI-Systeme sind hoch strukturiert und modelliert, um Antworten auf hochwertige, vorgegebene Fragen zu geben.

Eher starr

Änderungen an bestehenden BI-Systemen vorzunehmen, z. B. das Hinzufügen neuer Datenquellen oder neuer Kennzahlen, ist komplex und mitunter sehr zeitaufwendig.

Nicht skalierbar

Traditionelle Data-Warehouse-Lösungen, die Business Intelligence unterstützen, sind oft nicht in der Lage, die anspruchsvollen Speicher- und Verarbeitungsanforderungen von Big Data zu erfüllen.

Zurückschauen

Traditionelle BI Dashboards, Berichte und anderer Output zeigen, was bereits passiert ist.

Reaktiv agierend

Traditionelle BI-Berichte und Visualisierungen bieten auch spannende Einsichten. Aber in der Regel beschreiben diese nicht die besten nächsten Unternehmensaktionen.

Anwendungsbeispiele zur Inspiration

Betrug

Anwenden von Vorhersagemodellen auf Echtzeit-Transaktionsdaten, um betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und zu stoppen

Kundensegmentierung

Identifizieren Sie Muster, die darauf hinweisen, dass ein Kunde wahrscheinlich ein Produkt oder eine Dienstleistung kündigt und entwickeln Sie Maßnahmen, um es zu stoppen.

Kundenverhalten

Industrie 4.0-Betriebsdaten, die schweren Geräte wie Turbinen analysieren, helfen großen Industriebetrieben, voraussichtlich Teilausfälle vorhersagen, damit sie vorbeugende Maßnahmen ergreifen und Ausfallzeiten reduzieren können.

Predictive Maintenance

Vorhersage der Wahrscheinlichkeit eines Teilversagens in Autos, Industrieanlagen und anderen Maschinen, so dass vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden können.

Cyber Security

Identifizieren Sie potenziell bösartige Angriffe und andere Online-Bedrohungen für IT und andere Netzwerke und ergreifen vorbeugende Maßnahmen.

Kaufempfehlungen

Schlagen Sie gezielte Produkte und Dienstleistungen Ihrem Kunden vor, die auf der Analyse des vergangenen Kaufverhaltens und anderer Daten basieren

Nachfragevorhersage

Prognostizieren Sie die Kundennachfrage nach Produkten und Teilen im Voraus, um optimale Lagerbestände zu halten.

Was wir für Sie tun können:

Wir führen gerne in Ihrem Auftrag komplette Projekte von der Bedarfsanalyse über Lösungsentwicklung, Prototyping, Implementierung, Testing bis zum Roll out durch. Das Ergebnis sind komplette Service- oder Produktinnovationen, die maßgeschneidert auf die tatsächlichen Bedürfnisse der Nutzer und Anwender sind.