New Economy, Digitalisierung und Big Data sind Schlagworte aus der Geschäftswelt, die einiges gemeinsam haben: Sie gelten noch immer als eine große Sache. Sie stehen für eine größtmögliche Veränderung. Jeder kann sich darunter irgendwie etwas vorstellen und doch bleiben die Begriffe allgemein. Auch Big Data Analytics kann weit interpretiert werden. Das ist ein Grund, sich mit dem Thema einmal näher auseinanderzusetzen, um zu verstehen, welche Möglichkeiten darin für Ihr Unternehmen stecken.

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Was geschieht bei einer Big-Data-Analyse?

Big Data Analytics verläuft in drei Schritten:

  • Daten gewinnen

  • Daten optimieren und strukturieren

  • Daten analysieren und verarbeiten

Daten aus Datenquellen gewinnen

Von Webanalyse-Tools über Apps bis hin zu Smart-Home-Anwendungen und Smart Factories: Heutzutage gibt es zahlreiche Quellen, aus denen Sie Daten erhalten können. Die Herausforderung besteht darin, diesen tendenziell unstrukturierten Datensatz zusammenzutragen. Gern wird hierzu auch der Begriff des Data-Minings genutzt. Das bedeutet, Daten liegen wie in einer Mine unbearbeitet vor und müssen hervorgeholt werden, ehe Sie sie zielführend verarbeiten können.

Daten optimieren: Die Datenmenge strukturieren

Nach dem ersten Schritt liegt Ihnen eine große Datenmenge vor, die aber noch kaum nutzbar ist. Hierzu strukturiert die entsprechende Software diese Datenmenge nach Parametern, die Sie mitgestalten.

Daten analysieren und verarbeiten

Dienen die ersten zwei Schritte insbesondere der Aufgabe, mit einem Datensatz arbeiten zu können, entsteht im dritten Schritt der eigentliche Wert: Sie gewinnen Erkenntnisse aus der Analyse der Daten und können sie für Ihre Entscheidungen und Optimierungen im Unternehmen verarbeiten.

Dieser Schritt entspricht tendenziell der Big Data Analysis – ein Begriff, der mitunter mit Big Data Analytics synonym verwendet wird. Er stellt einen Unterbereich der globalen Sichtweise von Big Data Analytics dar.

Einsatzgebiete von Big Data Analytics

Big Data Analytics wird von Unternehmen im Bereich der Business Intelligence genutzt. Durch die Analyse gewinnen Anwender wichtige Erkenntnisse über Zusammenhänge, mit denen sie einen Prozess oder mehrere Prozesse optimieren. Mit diesen Effizienzgewinnen wird es möglich, Vorteile gegenüber Wettbewerbern zu erhalten.

Auch für spezielle Zwecke können Sie die Daten verarbeiten, zum Beispiel in der Digitalisierung des Vertriebs: Durch ein effizientes Vertriebscontrolling steigt die Chance, potenzielle Kunden anzusprechen und nachhaltig zu überzeugen.

Herausforderungen von Big Data Analytics

Die Herausforderungen von Big Data Analytics stecken in den Daten:

  • Sie sind mal mehr und mal weniger aktuell.

  • Sie liegen unstrukturiert an vielen Orten und in vielen Formaten vor.

  • Datenquellen müssen miteinander abgeglichen werden.

Damit Sie effizient und zielführend die Daten verarbeiten, braucht es ein Ziel. Definieren Sie dadurch, was Sie mit Big Data Analytics verfolgen:

  • Wollen Sie Ihre Prozesse global optimieren?

  • Wollen Sie Ihren Kundenservice verbessern?

  • Setzen Sie verstärkt auf Machine Learning in der Produktion?

  • Planen Sie die Digitalisierung des Vertriebs?

Um die Daten zu nutzen, die Ihrem Zweck wirklich dienen, sollten Sie ein Ziel definieren, das Sie durch Big Data Analytics erreichen möchten. Damit das gelingt, sollten die Potenziale in Ihrem Hause ebenso bekannt sein wie das Wissen, wie man diese Analyse implementiert, die richtige Technologie auswählt und schließlich nutzt.

Von diesen Entscheidungen hängt auch ab, was Big Data Analytics letztlich kostet. Für einen hohen Return on Investment (ROI) sollten Sie das Investment von Ihrem verfolgten, möglichst konkretisierten Ziel abhängig machen.

Tools für Big Data Analytics: Eine kurze Übersicht

Es gibt viele verschiedene Technologien für Big Data Analytics. Die hier genannten genießen eine große Bekanntheit und besitzen jeweils einen anderen Schwerpunkt:

Apache Hadoop

Apache Hadoop können Sie in verschiedenen Architekturen und auf unterschiedlicher Hardware einsetzen. Damit gelingt es, riesige Datenmengen vergleichsweise schnell zu einem Cluster zusammenzuführen.

Splunk

Splunk verspricht einen zentralen, systemübergreifenden Zugriff auf historische und aktuelle Echtzeitdaten. Damit ist Splunk eine Datenplattform, mit der Sie Probleme schneller erkennen und lösen.

Tableau

Mit Tableau gewinnen und verarbeiten Sie Daten. Durch die Visualisierung erhalten Sie direkte Erkenntnisse, die Sie in der Optimierung Ihrer Prozesse einsetzen können.

Zoho

Zoho ist eine große Suite mit mehreren Programmen. Dazu gehören unter anderem ein CRM, ein Homeoffice-Toolkit, eine Finanzplattform und eine Datenanalyse.

Big-Data-Analyse: Die richtige Auswertung der Datensätze

Allein diese Übersicht zeigt: Es gibt verschiedene Tools, um mit Big Data zu arbeiten. Damit Sie die richtige Technologie für sich und Ihre Herausforderungen finden, hilft Ihre Zieldefinition. Wenn diese klar ist, dann wird die Analyse von Big Data zielgerichtet genutzt und ist weit mehr als ein Buzzword.

Dann ist Big Data Analytics eine Methode, mit der Sie schneller und effizienter nachvollziehbare Erkenntnisse gewinnen können, Ihre digitale Transformation wesentlich voranbringen und bessere Entscheidungen treffen können, zum Beispiel bei Ihren Vertriebsaktivitäten.

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Titelbild: z_wei / Getty Images

Ursprünglich veröffentlicht am 16. Oktober 2020, aktualisiert am Oktober 16 2020

Themen:

Digitalisierung