{"id":7731,"date":"2023-08-11T16:41:48","date_gmt":"2023-08-11T14:41:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/?p=7731"},"modified":"2023-08-11T16:41:48","modified_gmt":"2023-08-11T14:41:48","slug":"was-ist-big-data-in-vier-schritten-zur-eigenen-big-data-strategie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/digital-business\/was-ist-big-data-in-vier-schritten-zur-eigenen-big-data-strategie\/","title":{"rendered":"Was ist Big-Data? \u2013 In vier Schritten zur eigenen Big-Data-Strategie"},"content":{"rendered":"

F\u00fcr mittelst\u00e4ndische und gro\u00dfe Unternehmen stellt die Analyse gro\u00dfer Datenvolumen eine tagt\u00e4gliche Herausforderung dar. Ohne Datenanalyse geht es nicht. Umso wichtiger ist hierbei, eine intelligente und funktionierende Strategie zu entwickeln, um die vorhandenen Daten gekonnt zu organisieren und zu analysieren. Im folgenden Bericht erf\u00e4hrt der werte Leser vier bew\u00e4hrte Schritte, die zu einer zielorientierten Big-Data-Strategie f\u00fchren.<\/p>\n

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Mikko Lemola\/shutterstock.com<\/p><\/div>\n

Big Data \u2013 Die Definition<\/h3>\n

Unter Big Data versteht man in der IT die Verarbeitung eine Datafizierung, die Datenvolumen bezeichnet, welche in ihrem Komplex zu gro\u00df, zu schnelllebig oder aber auch eine zu schwache Struktur aufweisen, um sie manuell von Menschenhand im Zuge einer konventionellen Datenverarbeitung klassifizieren und auswerten zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Warum sich Unternehmen f\u00fcr Big-Data-Strategien entscheiden<\/h3>\n

Die verschiedensten Unternehmen bedienen sich im Zeitalter der Digitalisierung gro\u00dfer Datenmengen, sowie der verschiedenen Gattungen von Daten. Das Ziel dabei ist es, die Buyer Persona besser verstehen zu k\u00f6nnen, ihr Kaufverhalten kategorisieren zu k\u00f6nnen, Best\u00e4nde zu monitorisieren, die Logistik zu koordinieren und Betriebsabl\u00e4ufe zu verwalten. All diese Parameter dienen dazu, fundierte und \u00f6konomische Gesch\u00e4ftsentscheidungen treffen zu k\u00f6nnen. Um dieser gewichtigen Aufgabe Herr zu werden, ist eine intelligente Big-Data-Strategie nebst einer funktionierenden IT-Landschaft wie beispielsweise einem schnellen Computer mit hoher Reaktionszeit<\/a> von unverzichtbarer Wichtigkeit.<\/p>\n

Welche vier Schritte sind f\u00fcr eine aufstrebende Big-Data-Strategie von N\u00f6ten?<\/h3>\n

Grunds\u00e4tzlich ist eine Big-Data-Strategie nichts anderes als eine fundierte Betriebsanleitung, die dem Management eines Unternehmens sagt, wie die zur Verf\u00fcgung stehenden Daten genutzt werden sollen, die zur Unterst\u00fctzung und zur Optimierung s\u00e4mtlicher Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe ben\u00f6tigt werden. So m\u00fcssen die enthaltenen Pl\u00e4ne einer Power BI, also einem Programm zur Unterst\u00fctzung der zu verarbeitenden Datenvolumina umsetzbar sein und auf breit angesiedelter Basis verwendet werden k\u00f6nnen. Als kurzes Fazit kann man sagen, dass es ratsam ist, sich f\u00fcr die Konzipierung einer Vier-Schritte-Big-Data-Strategie mehr Informationen zu Power-Bi<\/a> einzuholen.<\/p>\n

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Schritt 1: Definition von Gesch\u00e4ftszielen<\/h4>\n

In einer Big-Data-Strategie muss zwingend ein Modell der Gesch\u00e4ftsziele definiert werden, die Unternehmer erreichen m\u00f6chten. Da nicht jedes Unternehmen gleich arbeitet, gibt es auf die Frage nach der Art der Gesch\u00e4ftsziele auch keine pauschale Antwort. Die Big-Data-Strategie<\/a> sollte jedoch mit den gesetzten Gesch\u00e4ftszielen konformgehen.<\/p>\n

Schritt 2: Datengr\u00f6\u00dfen definieren<\/h4>\n

In diesem Schritt werden die vorhandenen Daten klassifiziert und alle Gesch\u00e4ftsprozesse, Datenquellen, sowie die Datenbest\u00e4nde, die Technologie-Assets und abschlie\u00dfend die Unternehmensrichtlinien<\/a> ausgewertet.<\/p>\n

Schritt 3: Priorisierung von Big-Data-Anwendungsf\u00e4llen<\/h4>\n

Bei der Konzipierung einer Big-Data-Strategie empfiehlt es sich, klein zu beginnen, jedoch in gro\u00dfen Schritten zu denken. Hilfreich ist, Anwendungsf\u00e4lle durchzuspielen und zu identifizieren. Die \u00dcberlegung, wie die gesteckten Gesch\u00e4ftsziele erreicht werden k\u00f6nnen, ist hierbei sehr hilfreich. Im Schritt 3 erfolgt auch die Priorisierung dieser Anwendungsf\u00e4lle. Dieser Passus erfolgt nach dem folgenden Schema:<\/p>\n

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  • Priorisierung auf Basis der Gesch\u00e4ftsauswirkungen<\/li>\n
  • Priorisierung auf Basis des ben\u00f6tigten Budgets<\/li>\n
  • Priorisierung auf Basis der erforderlichen Ressourcen<\/li>\n<\/ul>\n

    Schritt 4: Roadmap f\u00fcr Big-Data-Projekte<\/h4>\n

    Im Schritt 4 liegen bereits die definierten Gesch\u00e4ftsziele vor und die vorhandenen Daten verschaffen einen fundierten \u00dcberblick \u00fcber den aktuellen Unternehmensstand nebst aller wichtigen Prozesse. Dieser Schritt 4 ist der zeitintensivste Schritt in jedem Unternehmen, welches sich mit Big-Data besch\u00e4ftigt. Die Roadmap, die es zu erstellen gilt, ist lediglich eine tempor\u00e4re Skizze, die Unternehmen im Laufe der Gesch\u00e4ftsjahre stetig \u00fcberarbeiten m\u00fcssen.<\/p>\n

    Zusammenfassung zur Big-Data-Strategie<\/h3>\n

    Der wichtigste Punkt bei der Planung und Umsetzung einer Big-Data-Strategie ist es, dynamisch zu bleiben. Datenquellen und Big-Data-Technologien sind nicht statisch, sondern im stetigen Wandel. Dies verlangt dem Unternehmen ab, flexibel zu sein und sich kontinuierlich und strategisch um das Aufkommen der Daten zu k\u00fcmmern, Datenpflege zu betreiben und Zahlen auszuwerten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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