Big Data Analytics will in großen und heterogenen Datenmengen Zusammenhänge finden und diese nutzen, um Unternehmen und anderen Auftraggebern bessere Handlungspotentiale bereitzustellen. Diese Anforderung ist nicht einfach umzusetzen, denn die Menge und die Vielfalt der Daten steigt ständig an und es bedarf intelligenter Lösungen, um hier den Auftraggebern zu besseren Entscheidungen zu verhelfen.
Bei der Art der Daten benötigt man sehr unterschiedliche Zugangswege. Relevante Informationen können aus Transaktionsdaten mit Kunden, Sensordaten von Produktionsabläufen und Interessenreaktionen in Social-Media-Kommunikationsstrukturen unterstellt werden. Schwierig ist bereits das Herausfinden von Zusammenhängen in den spezifischen Bereichen. Noch schwieriger ist es aber, dies in der Zusammenschau zu organisieren. Dafür sind Methoden der Big Data Analytics zu verwenden und es sind kompetente Experten zu beschäftigen, damit die Datenaussagen zukunftsbezogen und effektiv eingesetzt werden können.
Der Hauptzweck von Big Data Analytics ist es, den Auftraggebern erfolgreichere geschäftliche Handlungsoptionen zu verschaffen. Experten und Endanwender werden dazu gebracht, große Datenmengen auszuwerten und nützliche Korrelationen zu finden, die von konventionellen Programmen der Datenauswertung nicht gefunden werden können. Aus den getrennten Datenbeständen werden Zusammenhänge erschlossen, die neue Perspektiven für erfolgreiches Marketing bieten können. Zugleich werden die gewonnenen Zusammenhänge genutzt, Rationalisierungspotentiale zu erschließen und Prozesse zu effektiveren.
Big Data Analytics wird mit Software-Werkzeugen umgesetzt, die fortgeschrittene Datenauswertungstechniken anbahnen. Data Mining (Neudaten-Gewinnung) wird um Predictive Analytics erweitert, womit Zukunftsszenarien besser erfasst werden können. Die überwiegend noch unstrukturiert vorliegenden Datenquellen werden über das traditionelle Konzept beim Data Warehouse hinaus genutzt, um neue Zusammenhänge zu finden, die besser als bisher für mehr Umsatz und Ertrag dienen können. Typische Elemente der Strategie umfassen Datenbankstrukturen, die über den SQL-Modus hinausgehen müssen.
Big Data wird für modern aufgestellte Unternehmen immer wichtiger, wenn sie im Konkurrenzkampf mithalten wollen. Die Datenmengen in heterogenen Datenquellen wachsen an. Sie spezifisch auszuwerten erfordert viel Know-how, insbesondere wenn es darum geht, die gefundenen Zusammenhänge auf eine andere Datenquelle zu übertragen. Deshalb sind Sie bei uns als anerkannten Spezialisten für Big Data Analytics gut aufgehoben. Wir sorgen dafür, dass Ihre Datenbestände kompetent im Sinne einer besseren Unternehmenszukunft ausgewertet und aufbereitet werden. Wir freuen uns auf eine Zusammenarbeit mit Ihnen.
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