{"id":1439,"date":"2017-01-31T16:09:34","date_gmt":"2017-01-31T15:09:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.organisator.ch\/?p=1439"},"modified":"2017-01-31T16:09:34","modified_gmt":"2017-01-31T15:09:34","slug":"so-meistern-unternehmen-den-einstieg-in-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/de\/management\/it\/2017-01-31\/so-meistern-unternehmen-den-einstieg-in-big-data\/","title":{"rendered":"So meistern Unternehmen den Einstieg in Big Data"},"content":{"rendered":"
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Big Data: Eine riesige Sammlung an Daten aus den unterschiedlichsten Quellen. (Bild: Fotolia.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Angesichts des aggressiven Wettbewerbs k\u00f6nnen nur Unternehmen \u00fcberleben, die schnell auf das aktuelle Marktgeschehen reagieren. Besonders effizient agieren dabei Unternehmen, die Big Data als Informationsquelle nutzen.<\/p>\n

Datenbanken stossen Grenzen<\/strong><\/p>\n

Big Data umfasst Daten aus unterschiedlichen Quellen, die in verschiedenen Formaten vorliegen sowie permanent aktualisiert werden. Mit konventionellen Mitteln lassen sie sich allerdings kaum zu nutzbaren Ergebnissen verarbeiten: so scheitern relationale Datenbanken am Datenvolumen und ETL-Prozesse sind zu langsam und haben Schwierigkeiten mit den vielf\u00e4ltigen Datenformaten. Die Komplexit\u00e4t der Daten l\u00e4sst sich daher nur mit dem Einsatz von speziellen Big-Data-Technologien effizient bew\u00e4ltigen.<\/p>\n

Daten helfen Gesch\u00e4ftsprozesse zu verbessern<\/strong><\/p>\n

Der Einstieg in die Big-Data-Verarbeitung beginnt immer mit Szenarien, wie Daten helfen k\u00f6nnen, Gesch\u00e4ftsprozesse zu verbessern oder Gesch\u00e4ftsmodelle zu ver\u00e4ndern. Sind die Projekte identifiziert, ist zu kl\u00e4ren, ob alle n\u00f6tigen Informationen vorhanden sind. Ist das nicht der Fall, gilt es, neue Datenquellen anzuzapfen \u2013 etwa Newsletter, Landing-Pages, Social Media, Google Analytics oder Online-Portale und Datenbanken.<\/p>\n

Jetzt lassen sich die Daten mit Tools aufbereiten, analysieren und grafisch darstellen. Ein Werkzeug, das alle Funktionen umfasst, gibt es aber nicht. Erst die Verkn\u00fcpfung verschiedener L\u00f6sungen erlaubt die Abstimmung auf die individuellen Bed\u00fcrfnisse.<\/p>\n

F\u00fcnf Tipps f\u00fcr Big-Data-Projekte:<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Abteilungsleiter und Spezialisten definieren, welche Ergebnisse erreicht werden sollen.<\/li>\n
  2. Daten-Experimente bringen interessante Korrelationen zum Vorschein, wodurch sich neue Erkenntnisse ergeben.<\/li>\n
  3. Die Daten lassen sich mit Metadaten pr\u00e4parieren, ohne die Datenquelle anzupassen.<\/li>\n
  4. Die Nachvollziehbarkeit von Datenmodellen sollte jederzeit gew\u00e4hrleistet sein.<\/li>\n
  5. Verf\u00fcgbare Big-Data-Technologien verwenden, anstatt eigenen L\u00f6sungen zu entwickeln.<\/li>\n<\/ol>\n

    Zum Autor: Cyrill Durrer ist Data Scientist bei Oyatec<\/a> in\u00a0Lommis, Schweiz<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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