5 Big-Data-Analysestrategien für mehr Durchbrüche

Daten gibt es im Überfluss – ob Sie sie nutzen oder nicht. Kunden, Mitarbeiter und Betriebsabläufe generieren ständig Daten, die Unternehmen nutzen können, um ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern – und damit höhere Gewinne zu erzielen.

Mit Big Data können Sie riesige Mengen an reichhaltigen Informationen, die live aus vielen Quellen einströmen, analysieren und nutzen. Ein entscheidender Bereich, in dem Big Data Unternehmen helfen kann, ist die Innovation. „Innovation“ ist nicht nur ein Modewort – es ist das, was erfolgreiche Unternehmen von gescheiterten Unternehmungen unterscheidet.

Aber innovatives Handeln ist keine theoretische Übung. Erfahren Sie, wie Big Data Unternehmen dabei helfen kann, in jeder Phase ihrer Tätigkeiten innovativ zu sein – sei es bei der Marktforschung, der Produktentwicklung oder der Markteinführung eines Produkts –, um sich einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz zu verschaffen.

1. Bessere Marktforschung

Big-Data-Analysen in Echtzeit sind das ultimative Tool für die Marktforschung, da sie Einblicke in die Kundennachfrage sowie die Vorlieben und das Verhalten von Kunden liefern, die mit herkömmlichen Datenanalysen nicht möglich wären.

Märkte verändern sich ständig und innovative Unternehmen entwickeln sich mit ihnen. Big Data kann Ihnen dabei helfen, große Mengen an aktuellen Marktdaten zu analysieren und wichtige Wachstumsbereiche vorherzusagen. Das bedeutet, dass Sie Ihre Entwicklungsbemühungen auf die Marktsegmente mit dem größten und relevantesten Kundenbedarf konzentrieren können.

Big Data ist unstrukturiert und vielfältig und stammt aus allen möglichen Quellen. Es liefert wertvolle Informationen, die Ihre Marktforschung durch schnellere und detailliertere Erkenntnisse unterstützen kann. Das Abrufen von Daten aus Web-Cookies, Interaktionen mit dem Kundenservice, sozialen Medien und anderen Quellen macht es möglich, wirklich zu verstehen, wonach in Ihrem Marktsegment Bedarf herrscht.

Ein Verständnis für die Vorlieben Ihrer einzelnen Kundensegmente in Echtzeit kann Ihnen dabei helfen, innovative Produktideen als Reaktion auf die neuesten Marktsignale zu entwickeln.

2. Optimierte Entscheidungsfindung

Daten unterstützen die Entscheidungsfindung in modernen Organisationen. Die Nutzung von Big-Data-Analysen kann Ihnen dabei helfen, schnelle, wertschöpfende und evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.

Die Analyse herkömmlicher Daten umfasst eine Batch-Verarbeitung, die retrospektiv und auf einen definierten Datensatz beschränkt ist. Sie können wesentlich bessere Erkenntnisse aus der Big-Data-Analyse gewinnen, die in Echtzeit erfolgt und ein dynamisches Schema verwendet, um einen vielfältigen Satz unstrukturierter Daten zu analysieren.

Datenvisualisierungstools wie Prometheus oder Grafana können Ihnen dabei helfen, Daten zu verstehen, während sie entstehen. Anhand dieser Daten können Sie fundierte, souveräne Schlüsse über die Ausrichtung Ihres Unternehmens ziehen.

Big Data hilft Ihnen auch dabei, die Auswirkungen von Entscheidungen zu verfolgen und bei Bedarf zu reagieren. Eine riskante Entscheidung zu treffen ist kein Glücksspiel mehr, wenn Sie die Auswirkungen feststellen und den Kurs gegebenenfalls umkehren können. Das bedeutet, dass Sie mehr Spielraum haben, um unkonventionelle Entscheidungen zu treffen, die Ihre Wettbewerber vielleicht nicht in Betracht ziehen würden.

Dank dieser Vorteile können Sie schnell und entschlossen handeln und schneller innovativ sein als Ihre Wettbewerber.

3. Beschleunigte Produktentwicklung

In der Entwicklungsphase hilft Ihnen Big Data dabei, innovative Produkte auf der Grundlage eines umfassenden Verständnisses der Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden zu entwickeln. Es kann Ihnen auch dabei helfen, den Produktentwicklungsprozess zu beschleunigen – ein Schlüsselfaktor, wenn es darum geht, über Ihre Mitbewerber hinauszuwachsen.

Mit Big-Data-Analysen können Sie Kundenfeedback und Nutzungsdaten in Echtzeit sammeln und auswerten. Forschungs- und Entwicklungsteams können die aus solchen Daten gewonnenen Erkenntnisse in den Produktentwicklungsprozess einbeziehen.

Zum Beispiel kann ein Unternehmen, das mobile Apps entwickelt, auf Erkenntnisse aus einer Software zur Verhaltensanalyse zurückgreifen. Diese Daten können sich auf Hunderte von Prozessen auf vielen tausend Benutzergeräten beziehen und ermöglichen es den Produktentwicklungsteams, sowohl bestehende Produkte schnell anzupassen als auch neue zu entwickeln.

4. Höhere Produktiviät

Bei geschäftlicher Innovation geht es nicht nur um Ideen. Es geht darum, der Erste zu sein, der dem Verbraucher Innovationen anbietet. Big-Data-Analysen können massive Produktivitätssteigerungen bewirken, sodass Unternehmen ihre Produkte schneller auf den Markt bringen können.

Besonders bedeutende Produktivitätssteigerungen können Sie durch den Einsatz von Big-Data-Analysen in Verbindung mit anderen Technologien wie 5G-Konnektivität, KI und dem Internet der Dinge (IoT) erzielen. 

So können Unternehmen beispielsweise hochauflösende Kameras in ihren Workspaces anbringen, um die Bedingungen mithilfe von KI zu untersuchen und im Handumdrehen neue Anwendungsfälle zu identifizieren. Eine Fabrikkamera könnte erkennen, dass das Stapeln von Kisten auf eine bestimmte Art und Weise eher bewirkt, dass sich Mitarbeiter verletzen oder dass Produkte beschädigt werden. Sie können diese Daten dann mit anderen Automatisierungsbereichen verknüpfen und ändern, wie diese Kisten gestapelt werden.

Geringfügige Verbesserungen im Produktionsprozess führen zu enormen Produktivitätssteigerungen im großen Maßstab, so dass Sie Ihre Innovationen schneller und effizienter auf den Markt bringen können.

5. Proaktive IT-Optimierung

Die Maschinen, die Sie an Ihrem Arbeitsplatz einsetzen, erzeugen ständig Protokolldaten. Seit vielen Jahren analysieren Unternehmen diese Protokolldaten, um Einblicke in ihre Abläufe zu gewinnen. Aber die Big-Data-Analyse bietet Ihnen die Möglichkeit, diese Informationen wirklich zu nutzen, um Innovation und Effizienz in Ihrem Unternehmen voranzubringen.

Protokolldaten, die von Containern, Streaming-Quellen, Cloud-Umgebungen und virtuellen Maschinen stammen, bieten Möglichkeiten zur schnellen Behebung von Problemen und zur proaktiven Überwachung von Bereichen mit hoher Gefährdung. Herkömmliche Daten-Storage-Architekturen eignen sich jedoch nicht für die Analyse der reichhaltigen und vielfältigen Informationen, die sich aus modernen Protokolldaten ergeben. Diese erfordern eine moderne, skalierbare und anpassungsfähige Infrastruktur. Protokolldaten entsprechen nicht ohne Weiteres dem relationalen Schema, das für herkömmliche Datenbanken erforderlich ist, und viele Teams versuchen am Ende, „den Ozean einzukochen“, ohne die benötigten Erkenntnisse zu erhalten.

Verbesserte ITOps und KI-gestützte Überwachung können automatisch Protokolldaten aus einer Vielzahl von Quellen scannen und analysieren. Auf diese Weise können Sie Probleme erkennen, die vorher vielleicht nicht entdeckt worden wären, und den Zeitaufwand für die bisher manuelle Datenerfassung und -analyse massiv reduzieren.

Wie Pure Storage® Big-Data-Analysen unterstützen kann

Seien Sie allzeit bereit mit einer Big-Data-Storage-Strategie, die Ihnen dabei helfen kann, Durchbrüche zu erzielen, wenn Sie sie erkennen. Big Data können Ihrem Unternehmen dabei helfen, im Hinblick auf Daten modern zu werden und die Konkurrenz zu überflügeln. Aber Sie können diese Vorteile möglicherweise nicht nutzen, wenn Sie durch eine herkömmliche Architektur zurückgehalten werden. Sie benötigen eine skalierbare, sichere Storage-Lösung, die mit dem Volumen, der Vielfalt und der Geschwindigkeit von Big Data umgehen kann.

Pure as-a-Service™ bietet Ihnen die flexible Modern Data Experience™, die Sie brauchen, um Big Data nutzen und schneller Innovationen entwickeln zu können, und macht es ganz einfach, Ihre Storage-Anforderungen nach Bedarf zu skalieren.

Zusätzliche Kapitel im Big-Data-Leitfaden 

1. Big Data versus herkömmliche Daten
2. Strukturierte Daten versus unstrukturierte Daten
3. Die Beziehung zwischen Big Data und IoT