Big Data Analytics: Definitionen, Anwendungsbeispiele & Vorteile

Im Jahr 2018 ist bekannt geworden, dass die Datenanalysefirma Cambridge Analytica die Daten von etwa 87 Millionen Facebook-Nutzern gesammelt und für politische Zwecke genutzt hat - ohne deren Zustimmung. Ein riesiger Skandal.

Die Daten sind unter anderem im Rahmen der US-Präsidentschaftswahlen 2016 genutzt wurden, um gezielte Werbung für Donald Trump zu machen. Darüber hinaus gibt es Berichte, die sagen, dass Cambridge Analytica auch an anderen politischen Kampagnen weltweit beteiligt war. Darunter die Brexit-Kampagne in Großbritannien.

Diese illegale Datennutzung hat zu einer öffentlichen Debatte über Datenschutz geführt und ethische Bedenken bezüglich der Analyse von Daten aufgeworfen. Ist Datenanalyse zu gefährlich? Im Folgenden möchten wir Definitionen, Anwendungsbeispiele, Risiken aber auch viele Vorteile rund um Big Data nennen.

Was bedeutet Big Data?

Big Data beschreibt eine sehr große Menge von strukturierten oder unstrukturierten Daten. Es ist also die Bezeichnung für die Datenmengen an sich. Dabei geht es um:

Volume: Das enorme Datenvolumen aus den verschiedensten Quellen. Es gibt Unternehmen, die mit etlichen Terabytes oder Petabytes von Daten hantieren.

Velocity: Die Geschwindigkeit, mit der Daten entstehen und wie schnell auf sie reagiert wird. Es werden immer mehr Daten in immer kürzeren Zeitabschnitten generiert. Vieles läuft heutzutage in Echtzeit, weil die sofortige Auswertung extrem wichtig ist. Zum Beispiel für Unternehmen, die mit Dynamic Pricing arbeiten.

Variety: Die verschiedenen Datentypen. Daten können nicht nur strukturiert oder unstrukturiert vorliegen, sondern auch in den verschiedensten Formaten. Zum Beispiel in Textform, als Audio oder Video.

Bei all dem geht es erst mal rein um die Menge von Daten. Jetzt schlagen wir die Brücke von Big Data ➥ zu Big Data Analytics.

Big Data Analytics – Definition & Beispiele

Der Begriff Big Data Analytics bezieht sich auf den gesamten Prozess der Verarbeitung riesiger Datenmengen. Von der Sammlung über die Verarbeitung bis hin zur Analyse. In der Regel wird das gemacht, um legal wertvolle Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen. Nicht, um das - oft viel zu blinde und umfangreiche - Vertrauen von Menschen auszunutzen, wie im Fall von Cambridge Analytica.

Die Daten werden im Rahmen von Big Data Analytics mithilfe verschiedenster Tools verarbeitet. Die Technologie wird in sehr vielen Bereichen angewendet, beispielsweise im Gesundheitswesen, im Finanzbereich, im Einzelhandel oder in der Verkehrsplanung.

Wie bereits erwähnt sind die Datenmengen so riesig und so komplex, dass herkömmliche Datenverarbeitungstechnologien und -methoden nicht mehr damit klarkommen. Deshalb erfordern Verarbeitung und Analyse im Sinne von Big Data Analytics spezielle Tools und Technologien.

• NoSQL-Datenbanken machen es zum Beispiel möglich, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten und zu speichern.
• Data Mining-Tools: Eine ganze Reihe von Tools und Technologien, die Muster und Erkenntnisse aus großen Datenmengen extrahieren können.
• Machine Learning-Tools können Modelle erstellen und Vorhersagen auf Grundlage von Daten treffen.
• Cloud-basierte Analyse-Tools, die große Datenmengen in der Cloud verarbeiten und analysieren können.

Bei all dem ist es meist das Ziel, anhand von Wissen durch die Datenanalyse bessere Entscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse zu optimieren und neue Geschäftsfelder zu erschließen.

Welche Risiken gibt es?

Wie bereits dargestellt hat Big Data Analytics nicht nur positive Effekte. Der Fall von Facebook und Cambridge Analytica zeigt, dass Personen stark beeinflusst werden können. Womöglich, ohne es bewusst mitzukriegen. In der Netflix-Doku „The Great Hack“ wurde der Fall aufgegriffen und es wird gezeigt, wie Menschen mithilfe von Big Data Analytics gelenkt und manipuliert werden können.

Solche Fälle sorgen umso mehr dafür, dass darüber diskutiert wird, wie sicher unsere Daten sind. Grundsätzlich gilt: Im Internet ist nichts zu 100 % sicher. Wenn Ihnen jemand zum Beispiel für eine Anwendung eine einhundertprozentige Sicherheit garantiert, lügt der- oder diejenige schlichtweg.

Es gibt aber natürlich Möglichkeiten, um Daten zumindest so gut es geht zu schützen. Unter anderem Gesetze, die beispielsweise im Zuge der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) vor allem für EU-Bürger einen gewissen Schutz garantieren möchten. Das umzusetzen, dafür sind in erster Linie die Unternehmen verantwortlich. Aber auch Sie selbst können ein paar Dinge beachten.

1. Setzen Sie starke Passwörter. Stellen Sie sicher, dass sie möglichst komplex und schwer zu erraten sind. Verwenden Sie im Idealfall eine Kombination aus Groß- und Kleinschreibung, Zahlen und Sonderzeichen.
2. Aktualisieren Sie Softwares regelmäßig. Halten Sie Ihre Betriebssysteme, Anwendungen und Sicherheitssoftware immer auf dem neuesten Stand, um Sicherheitslücken zu schließen.
3. Achten Sie auf Phishing-Angriffe. Immer vorsichtig sein bei E-Mails oder Nachrichten, die Sie dazu auffordern, persönliche Informationen preiszugeben oder auf verdächtige Links zu klicken. Aktuell werden beispielsweise wieder vermehrt Phishing-SMS verschickt.
4. Installieren Sie Firewall und Antivirensoftware. Eine Firewall hilft, den Computer vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Antivirensoftware schützt Ihren Computer vor Viren, Malware und anderen schädlichen Programmen.
5. Schützen Sie Ihre sozialen Medien, indem Sie die Datenschutzeinstellungen anpassen. Sie sollten auch keine Freundschaftsanfragen von Unbekannten annehmen und keine sensiblen Informationen in öffentlichen Beiträgen teilen - idealerweise gar nicht.
6. Verwenden Sie die Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA). Das heißt, dass zum Einloggen in ein Konto zusätzlich zum Passwort noch ein weiterer Authentifizierungsschritt erforderlich ist. Zum Beispiel die Eingabe eines Zahlencodes, der an Ihre Handynummer geschickt wird.
7. Vermeiden Sie es, öffentliches WLAN (Hotspots) zu nutzen. Zumindest, wenn Sie vor haben, sensible Daten zu übertragen oder auf wichtige Konten zuzugreifen. Öffentliche Netzwerke können leicht überwacht oder manipuliert werden.
8. Sichern Sie Ihre Daten, indem Sie regelmäßige Backups erstellen. Sie sollten auf einer externen Festplatte oder in der Cloud gespeichert werden. So können Sie Ihre Daten im Falle eines Angriffs zumindest wiederherstellen.
9. Bleiben Sie informiert! Verfolgen Sie Nachrichten und Entwicklungen zum Thema Datenschutz und Cybersecurity. So bekommen Sie aktuelle Bedrohungen mit und können entsprechend reagieren.

Welche Chancen bietet Big Data Analytics?

Neben den Risiken bringt Big Data Analytics auch eine ganze Reihe von Chancen mit. Unternehmen und Organisationen können heutzutage kaum noch darauf verzichten, Daten zu sammeln. Unter anderem, um ihre Zielgruppe besser kennenlernen und ansprechen zu können.

• Big Data Analytics hilft Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen. Und zwar, indem Muster, Trends und Zusammenhänge in den gesammelten Daten erkannt und zur Optimierung genutzt werden. Das kann zu einer besseren Entscheidungsfindung und einer höheren Erfolgswahrscheinlichkeit führen.
• Effizientere Geschäftsprozesse: Durch die Analyse von Big Data können Unternehmen ineffiziente Abläufe identifizieren und optimieren, die Geschäftsprozesse also effizienter gestalten. So können Kosten gespart und die Produktivität gesteigert werden.
• Big Data Analytics ermöglicht es Unternehmen, das Verhalten der Kund:innen besser zu verstehen und zielgerichtete Marketingstrategien zu entwickeln. Das kann wiederum zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Loyalität führen.
• Die Analyse vieler Daten kann auch dabei helfen, ganz neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Sie basieren dann exakt auf den Bedürfnissen und Wünschen der Kund:innen. Solch eine Produkt- und Serviceinnovation kann die Position am Markt stärken und Wettbewerbsvorteile schaffen.
• In Bezug auf das Risikomanagement kann Big Data Analytics dabei helfen, Risiken frühzeitig zu erkennen und geeignete Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
• Genauso können Betrugsversuche und ungewöhnliche Aktivitäten zuverlässiger identifiziert werden. Je schneller man gegensteuert, desto mehr minimiert man das Risiko finanzieller Verluste.
• In wissenschaftlichen und technischen Bereichen kann die Analyse von Big Data dazu beitragen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und Innovationen voranzutreiben. Beispiele dafür sind die Genomik, die Klimaforschung oder die Entwicklung künstlicher Intelligenz.
• Mithilfe von Big Data Analytics können Lieferketten effizienter gestaltet werden. Je mehr Daten vorhanden sind und analysiert werden, desto bessere Vorhersagen können z. B. über Angebot, Nachfrage oder potenzielle Engpässe getroffen werden.

Insgesamt bietet Big Data Analytics den verschiedensten Branchen diverse Möglichkeiten, um Geschäftsprozesse zu optimieren, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und wettbewerbsfähig zu leiben.

Unternehmer:innen sollte dabei allerdings immer ethische und datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigen. Sensible Daten natürlicher Personen müssen zwingend geschützt und die Privatsphäre der Nutzer:innen gewahrt bleiben.

Wie kann mein Unternehmen davon profitieren?

Bei allen Chancen, die wir gerade genannt haben: Es ist zunächst einmal wichtig, dass Unternehmen eine Strategie entwickeln. Um von Big Data Analytics zu profitieren, sollte sie auf die spezifischen Anforderungen und Ziele zugeschnitten sein.

In einem ersten Schritt sollten Sie die Ziele definieren. Was möchten Sie durch das Sammeln und die Analyse der Daten erreichen? Ihre Produkte oder den Service verbessern? Etwas ganz Neues kreieren? Kosten sparen? Es gibt viele Möglichkeiten dessen, was man anpeilen kann.

In einem zweiten Schritt sollten Sie überlegen, woher die Daten kommen sollen. Sie sollten also die Datenquellen identifizieren. Diese können intern und extern sein. Es können sowohl Verkaufszahlen herangezogen werden als auch Informationen aus dem Internet. Dafür eignen sich unter anderem Tracking-Möglichkeiten über eine Website, Umfragen oder Social Media-Kanäle.

Stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen das Datenmanagement stemmen kann. Sie sollten über die notwendigen Systeme und Prozesse verfügen, um Daten effizient zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten. Inklusive Datenqualität und Datenschutz. Außerdem sollten Sie sich für die richtigen und für Sie passenden Analysewerkzeuge und Technologien entscheiden.

Bilden Sie sich oder Ihre Mitarbeiter:innen fort. Die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse im Bereich Big Data Analytics sollten nicht nur einmal aufgebaut, sondern auch immer weiter ausgebaut werden. Die Fachkompetenzen kann man zum Beispiel durch Schulungen, Workshops oder den Einsatz von externen Expert:innen erlangen und pflegen.

Starten Sie mit Pilotprojekten, um erste Erfahrungen mit Big Data Analytics zu sammeln und Ihre Strategie zu verfeinern. So kann man einerseits testen, wie wirksam die eigenen Ansätze sind und andererseits Anpassungen vornehmen, wenn nötig.

Sorgen Sie dafür, dass die Ergebnisse Ihrer Big Data-Analysen innerhalb des Unternehmens transparent und verständlich kommuniziert werden. Das sorgt für mehr Akzeptanz bei den Angestellten und sichert gleichermaßen die Unterstützung von Entscheidungsträgern und Mitarbeiter:innen.

Ist die Strategie da und ein Pilotprojekt erfolgreich gewesen, sorgen Sie für Skalierung und kontinuierliche Verbesserung. Die Big Data Analytics-Strategie kann auf das gesamte Unternehmen ausgeweitet und optimiert werden. Natürlich sollte alles kontinuierlich überwacht werden.

Fazit

Big Data und in Konsequenz auch Big Data Analytics bieten Unternehmen eine Fülle von Möglichkeiten, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die eigenen Geschäftsprozesse zu optimieren und Vorteile im Wettbewerb mit der Konkurrenz zu erzielen.

Je größer die Datenmenge, die gesammelt und fachgerecht analysiert wird, desto mehr Erkenntnisse kann man gewinnen. Sie sind hilfreich, um entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.

Um das volle Potenzial von Big Data Analytics ausschöpfen zu können, sollte man vorab in eine gute Strategie investieren. Sie muss auf das jeweilige Unternehmen zugeschnitten sein. Und: Es sollten die notwendigen Ressourcen vorhanden sein, um die Strategie umzusetzen.

Fachwissen ist unumgänglich, um vernünftig mit den Big Data Technologien umzugehen und sich im Rahmen aller Bemühungen immer auch an geltendes Recht zu halten und datenschutzkonform zu handeln.

All das möglichst kontinuierlich, weil sich wohl technisch als auch inhaltlich immer wieder Dinge ändern. Wie immer sollte man also stets up to date sein. Nur so können die Chancen genutzt werden und der Erfolg von Dauer sein.

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