Was ist Big-Data-Analytik? Definition und Beispiele

In diesem Artikel werden wir Folgendes besprechen:

• Definition von Big-Data-Analytik
• Warum Big-Data-Analysen für Unternehmen von entscheidender Bedeutung sein können
• Wie sieht der Workflow der Big-Data-Analyse aus?
• Tools und Technologien zur Big-Data-Erfassung
• Anwendung von Big-Data-Analysen für Wettbewerbsvorteile (inkl. Anwendungsfälle)

Definition von Big-Data-Analytik

Einfach ausgedrückt ist Big-Data-Analytik der Prozess, bei dem große Datenmengen erfasst und im Hinblick auf Kunden- oder Mitbewerberaktivitäten analysiert werden. Bei der Untersuchung dieser Daten in großem Maßstab lassen sich kurzfristige/verblassende Verbrauchertrends und kurzlebige Mitbewerberstrategien eliminieren. Big-Data-Analytik hilft dabei, aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen, die sich in digitalen Interaktionen bestätigen lassen und dann genutzt werden können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Warum Big-Data-Analysen für Unternehmen wichtig sein können

Die Bedeutung von Big-Data-Analysen wird besonders deutlich, wenn es darum geht, Open-Source-Webdaten zu sammeln/zu erfassen. Sie können Aufschluss geben über und führen zu:

• Die Aufnahme eines neuen Produkts in den Katalog eines Unternehmens basiert auf der offensichtlichen Nachfrage der Verbraucher.
• Eine Änderung der Botschaften/Bilder der Marketingkampagne entsprechend der Stimmung der Zielgruppe in den sozialen Medien.
• Verbesserung/Erweiterung des Omnichannel-Einzelhandelserlebnisses eines Unternehmens auf der Grundlage der Point-of-Sale-Architektur (PoS) der Wettbewerber

All diese Beispiele zeigen, wie die Datenerfassung und -analyse in großem Maßstab dazu beitragen kann, den Entscheidungsprozess in Unternehmen zu vereinfachen und gleichzeitig umsetzbare und monetarisierbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Der Workflow der Big-Data-Analyse erklärt

Die Navigation durch das komplexe Terrain der Big-Data-Analyse umfasst einen strukturierten dreistufigen Prozess, der darauf ausgelegt ist, riesige Mengen an Rohdaten in umsetzbare Informationen umzuwandeln:

Schritt eins: Datenerfassung aus mehreren Quellen

Der Weg beginnt mit der Sammlung einer Vielzahl von Open-Source-Daten in verschiedenen Formaten wie JSON, CSV und HTML. Diese Daten werden aus einer Reihe von digitalen Ökosystemen gewonnen, darunter

• Social-Media-Plattformen: Hier werden Verbraucherverhalten und Trends artikuliert und erfasst.
• E-Commerce-Hubs (z. B. eBay, Amazon): Bieten Einblicke in Kaufverhalten und Produktbeliebtheit.
• Spezialisierte Datenbanken (die verschiedene Bereiche von Regierungsstatistiken bis hin zu Investitionszahlen abdecken): Sie liefern eine Grundlage aus Datenpunkten für die Analyse.

Schritt zwei: Datentransformation, -bereinigung und -bereitstellung

Nach der Erfassung werden die unterschiedlichen Daten in ein standardisiertes Format umgewandelt, das für die Analyse geeignet ist. Beispielsweise werden gebrauchsfertige Datensätze in JSON, CSV und HTML häufig in universell zugängliche Formate wie Microsoft Excel konsolidiert, um die anschließende Analyse für Entscheidungsträger zu optimieren.

Diese kritische Phase umfasst auch eine sorgfältige Datenbereinigung, um redundante Einträge zu entfernen, beschädigte Dateien zu löschen und inkonsistente Datensätze zu korrigieren – damit die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten gewährleistet ist, bevor sie in die Analyse-Engines eingespeist werden.

Schritt drei: Analytische Synthese und Gewinnung von Erkenntnissen

Nachdem die Daten nun bereinigt und systemfähig sind, gelangen sie in den analytischen Schmelztiegel, wo sie folgenden Verfahren unterzogen werden:

• Manuelle Analyse: Diese wird von Fachexperten oder Finanzstrategen durchgeführt, die die Daten mit vertrauten Tools wie Microsoft Excel analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen oder finanzielle Entscheidungen zu treffen.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Hier interpretieren Maschinen textuelle und gesprochene Eingaben und extrahieren nuancierte Erkenntnisse – wie beispielsweise die Kundenstimmung aus Produktbewertungen –, die zur Verfeinerung von Serviceangeboten oder Marketingstrategien genutzt werden können.
• Algorithmisches Lernen (KI/ML): Daten sind das Lebenselixier für Algorithmen während ihrer „Lernphase” und ihrer operativen Anwendung. Sie ermöglichen es ihnen, Muster zu erkennen und Vorhersagen auf der Grundlage historischer und Echtzeit-Datenströme zu treffen – im Wesentlichen der Grundstein für datengestützte Entscheidungsfindung.

Durch diesen systematischen Ansatz geht die Big-Data-Analyse über den Bereich der reinen Zahlen hinaus und entwickelt sich zu einem zentralen Instrument im strategischen Arsenal moderner Unternehmen.

Innovative Tools zur Datenerfassung und fortschrittliche Technologien

Im Bereich der Big-Data-Analyse ist die Effizienz der Datenerfassung von größter Bedeutung. Ein ausgeklügeltes Web-Scraping-Tool bildet den Grundstein für dieses Unterfangen und ermöglicht es Unternehmen, die Extraktion umfangreicher Datensätze aus dem Internet zu automatisieren. Durch den Einsatz einer vollständig autonomen Web-Scraping-Lösung können Unternehmen mühelos die ersten Phasen der Datenerfassung und -umwandlung durchlaufen. Solche Tools, wie die Web Scraper API von Bright Data, bieten einen nahtlosen Betrieb, ohne dass zusätzliche Hardware, komplexe Programmierung oder spezielles technisches Personal erforderlich sind.

Um die Leistungsfähigkeit dieser fortschrittlichen Technologien zu nutzen, müssen Unternehmen ein einfaches dreistufiges Protokoll befolgen:

1. Identifizierung der Datenquelle: Wählen Sie die Zielwebsiteaus , von der Daten extrahiert werden sollen, und stellen Sie so einen fokussierten Ansatz für die Datenerfassung sicher.
2. Anpassung der Datenabfrage: Legen Sie die Parameter für die Datenlieferungfest , einschließlich des Zeitpunkts und des gewünschten Datenformats, und passen Sie den Prozess an die analytischen Anforderungen an. Vergessen Sie nicht, einen Proxy-Dienst zu wählen, der zu Ihrem Projekt passt.
3. Direkte Datenintegration: Entscheiden Sie sich für die direkte Lieferung der strukturierten Daten an ihren endgültigen Bestimmungsort, sei es über Webhooks, E-Mail oder Cloud-Plattformen wie Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, über SFTP oder API-Endpunkte, sodass sie sofort für die Analyse bereitstehen.

Dieser Prozess vereinfacht nicht nur den Arbeitsablauf, sondern stellt auch sicher, dass die extrahierten Daten aktuell und relevant sind und für die nachfolgenden Analyseprozesse vorbereitet sind, wodurch die Entscheidungsfähigkeit von „Geschäftskunden” wie Teamleitern und Algorithmusentwicklern verbessert wird.

Big-Data-Analysen für Wettbewerbsvorteile: Fallstudien

Hier sind die fünf wichtigsten Big-Data-Analysen, die seine Verwendung und Anwendungen veranschaulichen können:

Verbesserung des E-Commerce mit Big-Data-Analysen

Im wettbewerbsintensiven Bereich des E-Commerce erweist sich die Big-Data-Analyse als wegweisend, insbesondere im Lieferkettenmanagement und bei Preisstrategien. Einzelhändler sind mittlerweile versiert darin, Big Data zu nutzen, um die Lagerbestände auf dem gesamten Markt zu überwachen, Engpässe zu identifizieren und diese zu ihrem Vorteil zu nutzen, indem sie ihre eigenen Lagerbestände anpassen, um schnell auf die Nachfrage der Verbraucher reagieren zu können.

Dynamische Preismodelle sind ein weiterer Bereich, in dem E-Commerce-Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erzielen. Durch die Nutzung branchenweiter Preisdaten können Unternehmen ihre Preise in Echtzeit anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und ihre Gewinnmargen zu steigern. Darüber hinaus wird die Logistikoptimierung revolutioniert, da Unternehmen dank Datenanalyse die Bewegungsmuster von Produkten verfolgen können. Diese Informationen erleichtern die strategische Platzierung von Lagerbeständen, reduzieren Versandzeiten und -kosten, indem Produkte näher an Gebieten mit hoher Nachfrage positioniert werden, und sorgen für ein überragendes Kundenerlebnis bei gleichzeitiger Rationalisierung der Betriebskosten.

Nutzung von Big-Data-Analysen zur Risikominderung in der Versicherungsbranche

Im Versicherungssektor ist die Big-Data-Analyse zu einem unverzichtbaren Instrument für die Bewertung und Minderung von Risiken geworden. Durch die Auswertung umfangreicher Kriminalitätsstatistiken können Versicherer wichtige Erkenntnisse über die Risikoprofile verschiedener Gebiete gewinnen und so die Versicherungsprämien genauer anpassen. Beispielsweise liefert eine detaillierte Analyse der lokalen Kriminalitätsraten Informationen über potenzielle Risikofaktoren, die den Underwriting-Prozess für einen bestimmten Versicherungsbereich beeinflussen können. In ähnlicher Weise dienen historische Klimadaten als Vorhersagemodell, das die Fähigkeit eines Versicherers verbessert, die Wahrscheinlichkeit wetterbedingter Schäden zu prognostizieren und zu bewerten, was letztlich die versicherungsmathematische Genauigkeit bei der Entwicklung von Policen erhöht.

Innovative Marketingstrategien auf Basis von Big Data

Marketingteams greifen zunehmend auf Big-Data-Analysen zurück, um gezielte Kampagnen zu entwickeln und ihre Zielgruppen effektiver anzusprechen. Durch die Analyse von Suchmaschinentrends können sie erkennen, wonach Verbraucher aktiv suchen, beispielsweise das wachsende Interesse an Vintage-Sneakers. Diese Erkenntnisse werden durch die Beobachtung der Werbestrategien von Wettbewerbern und die Auswertung von Kundenreaktionen in sozialen Medien weiter vertieft. Wenn ein Schuhhändler ein hohes Interesse an Anzeigen von Wettbewerbern für „getragene Schuhe” feststellt, kann er sein Sortiment und seine Werbestrategien entsprechend anpassen. Ein solches datengestütztes Marketing geht über die reine Beobachtung hinaus und ermöglicht es Unternehmen, aufkommende Markttrends strategisch zu erkennen und zu nutzen.

Verbesserte Lösungen im Gesundheitswesen durch Big-Data-Analysen

Im Gesundheitswesen verändert die Integration von Big-Data-Analysen die Patientenversorgung und Produktentwicklung. Der Zustrom von Daten aus Fitness-Wearables und Gesundheitsanwendungen bietet einen beispiellosen Einblick in Trends im Bereich der öffentlichen Gesundheit. Durch die Aggregation von Lobeshymnen in sozialen Medien zu Fitnessleistungen – wie dem Absolvieren eines Marathons im Central Park – können Gesundheitsunternehmen beispielsweise Muster in den Trainingspräferenzen verschiedener Bevölkerungsgruppen erkennen. Diese Erkenntnisse fließen nicht nur in die Entwicklung gezielter Gesundheitsprodukte ein, wie beispielsweise spezielle Kniebandagen für begeisterte Läufer, sondern ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern auch, personalisierte Patientenversorgungsprogramme zu erstellen, die auf den Lebensstil ihrer Kunden abgestimmt sind.

Transformative Big-Data-Analysen im Immobiliensektor

Der Immobiliensektor erlebt mit dem Aufkommen der Big-Data-Analyse eine Revolution, die Bauunternehmen und Immobilieninvestmentgesellschaften (REITs) erhebliche Vorteile bietet. Bauunternehmen nutzen prädiktive Analysen, um Schwankungen bei den Kosten für wichtige Materialien wie Holz und Beton vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Datentrends und Marktprognosen können sie strategisch Ressourcen vor potenziellen Preissteigerungen horten und so ihre Finanzplanung und betriebliche Effizienz optimieren.

Für REITs dienen Big Data als Kristallkugel für die Zukunft von Immobilieninvestitionen. Sie analysieren umfangreiche Datensätze zu Angebots- und Nachfragetrends, Transaktionsvolumina und sogar städtebaulichen Entwicklungen, um vielversprechende Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren. Behördliche Bebauungspläne und Pläne für neue Infrastruktur werden zu wichtigen Indikatoren für die Bewertung des Potenzials einer Immobilienentwicklung und gewährleisten fundierte Entscheidungen, die zu profitablen langfristigen Investitionen führen können.

Fazit

Big-Data-Analysen bieten einen Weg, Märkte tiefgreifend zu verstehen und Geschäftsstrategien zu verfeinern. Effektive Analysen basieren auf hochwertigen Daten, um Marketing, Produktentwicklung und Risikomanagement zu verbessern. Angesichts der Herausforderungen bei der Datenerfassung entscheiden sich viele Unternehmen dafür, diese Aufgabe auszulagern und sich stattdessen auf die Anwendung von Erkenntnissen zu konzentrieren, um die betriebliche Effizienz zu steigern und einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten.

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