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Daten gibt es im ?berfluss ¨C ob Sie sie nutzen oder nicht. Kunden, Mitarbeiter und Betriebsabl?ufe generieren st?ndig Daten, die Unternehmen nutzen k?nnen, um ihre Gesch?ftsergebnisse zu verbessern ¨C und damit h?here Gewinne zu erzielen.

Mit Big Data k?nnen Sie riesige Mengen an reichhaltigen Informationen, die live aus vielen Quellen einstr?men, analysieren und nutzen. Ein entscheidender Bereich, in dem Big Data Unternehmen helfen kann, ist die Innovation. ?Innovation¡° ist nicht nur ein Modewort ¨C es ist das, was erfolgreiche Unternehmen von gescheiterten Unternehmungen unterscheidet.

Aber innovatives Handeln ist keine theoretische ?bung. Erfahren Sie, wie Big Data Unternehmen dabei helfen kann, in jeder Phase ihrer T?tigkeiten innovativ zu sein ¨C sei es bei der Marktforschung, der Produktentwicklung oder der Markteinf¨¹hrung eines Produkts ¨C, um sich einen Vorteil gegen¨¹ber der Konkurrenz zu verschaffen.

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1. Bessere Marktforschung

Big-Data-Analysen in Echtzeit sind das ultimative Tool f¨¹r die Marktforschung, da sie Einblicke in die Kundennachfrage sowie die Vorlieben und das Verhalten von Kunden liefern, die mit herk?mmlichen Datenanalysen nicht m?glich w?ren.

M?rkte ver?ndern sich st?ndig und innovative Unternehmen entwickeln sich mit ihnen. Big Data kann Ihnen dabei helfen, gro?e Mengen an aktuellen Marktdaten zu analysieren und wichtige Wachstumsbereiche vorherzusagen. Das bedeutet, dass Sie Ihre Entwicklungsbem¨¹hungen auf die Marktsegmente mit dem gr??ten und relevantesten Kundenbedarf konzentrieren k?nnen.

Big Data ist unstrukturiert und vielf?ltig und stammt aus allen m?glichen Quellen. Es liefert wertvolle Informationen, die Ihre Marktforschung durch schnellere und detailliertere Erkenntnisse unterst¨¹tzen kann. Das Abrufen von Daten aus Web-Cookies, Interaktionen mit dem Kundenservice, sozialen Medien und anderen Quellen macht es m?glich, wirklich zu verstehen, wonach in Ihrem Marktsegment Bedarf herrscht.

Ein Verst?ndnis f¨¹r die Vorlieben Ihrer einzelnen Kundensegmente in Echtzeit kann Ihnen dabei helfen, innovative Produktideen als Reaktion auf die neuesten Marktsignale zu entwickeln.

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2. Optimierte Entscheidungsfindung

Daten unterst¨¹tzen die Entscheidungsfindung in modernen Organisationen. Die Nutzung von Big-Data-Analysen kann Ihnen dabei helfen, schnelle, wertsch?pfende und evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.

Die Analyse herk?mmlicher Daten umfasst eine Batch-Verarbeitung, die retrospektiv und auf einen definierten Datensatz beschr?nkt ist. Sie k?nnen wesentlich bessere Erkenntnisse aus der Big-Data-Analyse gewinnen, die in Echtzeit erfolgt und ein dynamisches Schema verwendet, um einen vielf?ltigen Satz unstrukturierter Daten zu analysieren.

Datenvisualisierungstools wie Prometheus oder Grafana k?nnen Ihnen dabei helfen, Daten zu verstehen, w?hrend sie entstehen. Anhand dieser Daten k?nnen Sie fundierte, souver?ne Schl¨¹sse ¨¹ber 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 Gl¨¹cksspiel mehr, wenn Sie die Auswirkungen feststellen und den Kurs gegebenenfalls umkehren k?nnen. Das bedeutet, dass Sie mehr Spielraum haben, um unkonventionelle Entscheidungen zu treffen, die Ihre Wettbewerber vielleicht nicht in Betracht ziehen w¨¹rden.

Dank dieser Vorteile k?nnen Sie schnell und entschlossen handeln und schneller innovativ sein als Ihre Wettbewerber.

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3. Beschleunigte Produktentwicklung

In der Entwicklungsphase hilft Ihnen Big Data dabei, innovative Produkte auf der Grundlage eines umfassenden Verst?ndnisses der Bed¨¹rfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden zu entwickeln. Es kann Ihnen auch dabei helfen, den Produktentwicklungsprozess zu beschleunigen ¨C ein Schl¨¹sselfaktor, wenn es darum geht, ¨¹ber Ihre Mitbewerber hinauszuwachsen.

Mit Big-Data-Analysen k?nnen Sie Kundenfeedback und Nutzungsdaten in Echtzeit sammeln und auswerten. Forschungs- und Entwicklungsteams k?nnen 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 zur¨¹ckgreifen. Diese Daten k?nnen sich auf Hunderte von Prozessen auf vielen tausend Benutzerger?ten beziehen und erm?glichen es den Produktentwicklungsteams, sowohl bestehende Produkte schnell anzupassen als auch neue zu entwickeln.

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4. H?here Produktivi?t

Bei gesch?ftlicher Innovation geht es nicht nur um Ideen. Es geht darum, der Erste zu sein, der dem Verbraucher Innovationen anbietet. Big-Data-Analysen k?nnen massive Produktivit?tssteigerungen bewirken, sodass Unternehmen ihre Produkte schneller auf den Markt bringen k?nnen.

Besonders bedeutende Produktivit?tssteigerungen k?nnen Sie durch den Einsatz von Big-Data-Analysen in Verbindung mit anderen Technologien wie 5G-Konnektivit?t, KI und dem Internet der Dinge (IoT) erzielen.?

So k?nnen Unternehmen beispielsweise hochaufl?sende Kameras in ihren Workspaces anbringen, um die Bedingungen mithilfe von KI zu untersuchen und im Handumdrehen neue Anwendungsf?lle zu identifizieren. Eine Fabrikkamera k?nnte erkennen, dass das Stapeln von Kisten auf eine bestimmte Art und Weise eher bewirkt, dass sich Mitarbeiter verletzen oder dass Produkte besch?digt werden. Sie k?nnen diese Daten dann mit anderen Automatisierungsbereichen verkn¨¹pfen und ?ndern, wie diese Kisten gestapelt werden.

Geringf¨¹gige Verbesserungen im Produktionsprozess f¨¹hren zu enormen Produktivit?tssteigerungen im gro?en Ma?stab, so dass Sie Ihre Innovationen schneller und effizienter auf den Markt bringen k?nnen.

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5. Proaktive IT-Optimierung

Die Maschinen, die Sie an Ihrem Arbeitsplatz einsetzen, erzeugen st?ndig Protokolldaten. Seit vielen Jahren analysieren Unternehmen diese Protokolldaten, um Einblicke in ihre Abl?ufe zu gewinnen. Aber die Big-Data-Analyse bietet Ihnen die M?glichkeit, 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 M?glichkeiten zur schnellen Behebung von Problemen und zur proaktiven ?berwachung von Bereichen mit hoher Gef?hrdung. Herk?mmliche Daten-Storage-Architekturen eignen sich jedoch nicht f¨¹r die Analyse der reichhaltigen und vielf?ltigen Informationen, die sich aus modernen Protokolldaten ergeben. Diese erfordern eine moderne, skalierbare und anpassungsf?hige Infrastruktur. Protokolldaten entsprechen nicht ohne Weiteres dem relationalen Schema, das f¨¹r herk?mmliche Datenbanken erforderlich ist, und viele Teams versuchen am Ende, ?den Ozean einzukochen¡°, ohne die ben?tigten Erkenntnisse zu erhalten.

und KI-gest¨¹tzte ?berwachung k?nnen automatisch Protokolldaten aus einer Vielzahl von Quellen scannen und analysieren. Auf diese Weise k?nnen Sie Probleme erkennen, die vorher vielleicht nicht entdeckt worden w?ren, und den Zeitaufwand f¨¹r die bisher manuelle Datenerfassung und -analyse massiv reduzieren.

Wie É«¿Ø´«Ã½? Big-Data-Analysen unterst¨¹tzen kann

Seien Sie allzeit bereit mit einer Big-Data-Storage-Strategie, die Ihnen dabei helfen kann, Durchbr¨¹che zu erzielen, wenn Sie sie erkennen. Big Data k?nnen Ihrem Unternehmen dabei helfen, im Hinblick auf Daten modern zu werden und die Konkurrenz zu ¨¹berfl¨¹geln. Aber Sie k?nnen diese Vorteile m?glicherweise nicht nutzen, wenn Sie durch eine herk?mmliche Architektur zur¨¹ckgehalten werden. Sie ben?tigen eine skalierbare, sichere Storage-L?sung, 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 k?nnen, und macht es ganz einfach, Ihre Storage-Anforderungen nach Bedarf zu skalieren.

Zus?tzliche Kapitel im Big-Data-Leitfaden?

1. Big Data versus herk?mmliche Daten
2. Strukturierte Daten versus unstrukturierte Daten
3. Die Beziehung zwischen Big Data und IoT