Der globale Markt für Big Data wächst rapide. Big-Data-Analysen findet man heute in den unterschiedlichsten Bereichen, in denen große Datenmengen anfallen und verarbeitet werden müssen.
Die Vorteile sind vielseitig: Datenanalysen können zur Optimierung von Geschäftsprozessen, einer besseren Abschätzung von Risiken und höheren Absatzzahlen von Waren beitragen. Channel Partner zeigt Ihnen, wo Sie bereits heute Big-Data-Analysen erfolgreich einsetzen können.
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Im Controlling
Im Controlling ist eine gute Datengrundlage eine unerlässliche Voraussetzung für eine richtige Entscheidung. Hier liefert Big Data neue Werkzeuge und Methoden, um Sachverhalte genauer zu analysieren und zu prognostizieren. Gleichzeitig beschleunigen sich aber auch Controlling-Prozesse.
Intuitiv aufgebaute Cloud-Lösungen, wie beispielsweise IBM-Concert, präsentieren bereits heute den Entscheidungsträgern aus Marketing, Vertrieb, Finanz- oder anderen Abteilungen in Echtzeit aktuelle Daten zu den gegenwärtigen und zukünftigen Entwicklungen. Entscheidungsträger können sich noch im Tool selbst mit anderen abstimmen und reagieren.
Im Retail
Big Data-Analysen könnten künftig auch die Retail-Landschaft massiv verändern. Intel besitzt bereits verschiedene Technologien:
Damit Kunden künftig nicht mehr umsonst ins Geschäft gehen müssen, nur um festzustellen, dass das gewünschte Produkt ausverkauft ist und von dem was sie nicht wollen, zu viel da ist, hat Intel eine Echtzeitüberwachung des Inventars entwickelt. Die enormen Datenmenden präsentiert die Apache Hadoop Software den Einzelhändlern so, dass diese sofort sehen, was die Kunden eigentlich suchen und so flexibler auf die Bedürfnisse der Kunden reagieren können.
Eine weitere Innovation ist Intels "kontextsensitives Marketing", das Werbung dynamisch an die Personen anpasst, die sie betrachten. Nicht nur Alter oder Geschlecht werden in die Analyse integriert. Auch Wettervorhersagen, Social Media und Smartphone-Daten bezieht das Tool in seine Analysen ein und bestimmt, ob den Interessenten ein blauer Wollschal oder ein knapper Bikini angezeigt wird. Das System lässt sich sogar an das Inventarsystem koppeln, um nur im Geschäft verfügbare Waren anzuzeigen.
In der Industrie
Wenn industrielle Anlagen streiken, wird es schnell teuer. "Condition Monitoring" bedeutet, industrielle Anlagen mithilfe moderner IKT-Systeme so zu überwachen, dass sie nicht ausfallen. Big-Data-Analysen helfen Unternehmen, Daten mithilfe spezieller Sensoren zu sammeln. Die gewonnenen Informationen zeigen den Verantwortlichen, wie es um ihre Anlagen steht und wo noch Optimierungsbedarf herrscht. Dabei fallen Datenmengen im Terabyte-Bereich an.
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Ein Anbieter ist beispielsweise das Fraunhofer-Institut, das bereits Verfahren vorgestellt hat, welche die großen Datenmengen analysieren und so die Verfügbarkeit der Anlagen erhöhen.
Auch BMW verwendet Big Data-Analysen zur Produkt-, Reparatur- und Wartungsoptimierung. Fehlerdatenspeicher-Daten von unzähligen Testfahrten der Vorserienmodelle und aktueller Werkstattberichte werden analysiert und helfen bei neuen Modellen Schwachstellen auszuräumen.
In der Forschung
In der Wissenschaft verschaffen Big Data-Analysen Forschern neue Erkenntnisse. Die Anzahl der Anwendungsgebiete ist unendlich: Während sich staatliche Stellen vor allem bessere Ergebnisse bei der Aufklärung von Verbrechen erhoffen, baut beispielsweise SAP im Rahmen des Projekts "International Barcode of Life" eine Datenbank mit den DNA-Barcodes aller Arten des Planeten auf.
Eine zentrale Plattform, SAP HANA, sammelt und wertet alle hochgeladenen Arten aus. Jeder iPhone-Nutzer kann bei dem Projekt selbst mitwirken. Mit der dazugehörigen App "LifeScanner" können eine Gewebeprobe oder ein ganzer Organismus erfasst, zur Analyse versendet und Informationen über die Art, die über DNA-Barcodes identifiziert wurde, abgerufen werden. Über 400.000 Arten sind bereits in der Big Data-Bank.
Im Gesundheitswesen
Große Mengen an Patientendaten ermöglichen aggregiert exaktere medizinische Studien, eine genaueren Beurteilung der Wirkung von Medikamenten und frühzeitige Krankheitsdiagnosen.
Während Big-Data-Analysen im Gesundheitswesen in den USA und UK schon verbreiteter sind, ist Deutschland in diesem Bereich noch zurückhaltender.
Ein Beispiel: Das Wissenschaftliche Institut der AOK liefert Zahlen und Statistiken zum Gesundheitszustand der Deutschen und stützt sich hierfür auf eine Big-Data-Analysetechnologie von IBM. Das Tool analysiert unter anderem Daten zum Arzneimittelmarkt sowie zur stationären und ambulanten medizinischen Versorgung. Anschließend wertet die Software die Datenmengen aus. (tö)