{"id":83316,"date":"2024-10-30T09:16:12","date_gmt":"2024-10-30T08:16:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pikon.com\/?p=83316"},"modified":"2026-01-07T11:56:14","modified_gmt":"2026-01-07T10:56:14","slug":"erfolgreicher-einstieg-in-big-data-analytics-fur-ihr-unternehmen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pikon.com\/de\/blog\/erfolgreicher-einstieg-in-big-data-analytics-fur-ihr-unternehmen\/","title":{"rendered":"Erfolgreicher Einstieg in Big Data Analytics f\u00fcr Ihr Unternehmen"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"83316\" class=\"elementor elementor-83316\" data-elementor-settings=\"{&quot;element_pack_global_tooltip_width&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_width_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_width_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_padding&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_padding_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_padding_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true}}\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a284990 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"a284990\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7980c81\" data-id=\"7980c81\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-95bbeef elementor-toc--minimized-on-tablet elementor-widget elementor-widget-global elementor-global-75856 elementor-widget-table-of-contents\" data-id=\"95bbeef\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" 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Laut der Sch\u00e4tzung der International Data Corporation wird das digitale Datenvolumen bis 2027 auf 284 Zettabyte steigen. Zur Erinnerung, ein Zettabyte entspricht hierbei einer Milliarde Terabyte. Wenn solche gro\u00dfen Mengen an Daten gesammelt, gepr\u00fcft und analysiert werden, sprechen wir von Big Data Analytics. Mittels dieses Prozesses k\u00f6nnen Unternehmen Markttrends, Erkenntnisse und Muster aus ihren Daten erkennen, um dann die richtigen Gesch\u00e4ftsentscheidungen treffen zu k\u00f6nnen. Nach der Europ\u00e4ischen Kommission haben allein in Deutschland diejenigen Firmen, die f\u00fcr das Bereitstellen und Herstellen ihrer Produkte, Dienstleistungen und Technologien datengetriebene Gesch\u00e4ftsmodelle nutzten, 26,6 Milliarden Euro Umsatz generiert.<\/p><p>In diesem Artikel erfahren Sie wie Ihr Unternehmen mit Big Data Analytics den Return on Investment (ROI) effizient steigern kann. Beginnend mit einer kurzen Erl\u00e4uterung zur Relevanz von Big Data Analytics, erfolgt anschlie\u00dfend eine Einf\u00fchrung zu Big Data. Sie erfahren neben der Funktionsweise von Big Data Analytics, mit welchen Tools Sie Big Data Analytics betreiben k\u00f6nnen und welche Vorteile, aber auch Herausforderungen sich daraus ergeben k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3fada45 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3fada45\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum ist Big Data Analytics wichtig?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8bc3470 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8bc3470\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Laut dem Autor und Management-Analyst Geoffrey Moore sind Unternehmen ohne die Analyse von Big Data \u201eblind und taub und irren im Internet umher wie Rehe auf einer Autobahn.\u201c Erst durch Big Data Analytics sind Unternehmen in der Lage mit ihrer riesigen Datenmenge Verbesserungs- und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Dies f\u00fchrt nicht nur zur Kostenreduktion, sondern auch zu intelligenteren Operationen, der Entwicklung von verbesserten, kundenspezifischeren Produkten und Dienstleistungen, was auch eine erh\u00f6hte Kundenzufriedenheit und einen h\u00f6heren Umsatz zur Folge hat.<\/p><p>Auch in Zukunft wird Big Data eine essenzielle Rolle in der Gesch\u00e4ftswelt spielen. So erw\u00e4hnen McKinsey &amp; Company in ihrem Bericht \u201eThe data-driven enterprise of 2025\u201d, das Daten einen zunehmend integralen und transformativen Faktor f\u00fcr den t\u00e4glichen Gesch\u00e4ftsbetrieb darstellen werden. Des Weiteren charakterisiert McKinsey &amp; Company datengetriebene Firmen anhand der folgenden Merkmale:<\/p><ul><li>Daten werden in nahezu jeder Entscheidung integriert sein.<\/li><li>Daten werden in Echt-Zeit verarbeitet.<\/li><li>Flexible Datenspeicher stellen \u201eready-to-use\u201c Daten bereit.<\/li><li>Datenbest\u00e4nde werden als Produkte betrachtet.<\/li><li>CDO\u2019s (Chief Data Officer) generieren Mehrwert.<\/li><li>Plattformen zum Datenaustausch werden die Norm sein.<\/li><li>Datenmanagement wird zu den Top Priorit\u00e4ten geh\u00f6ren.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8193887 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8193887\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Big Data?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff9f75c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ff9f75c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Bevor nun auf die Funktionsweise von Big Data Analytics eingegangen wird, folgt in diesem Abschnitt zun\u00e4chst eine Einf\u00fchrung zu Big Data.<\/p><p>Als Big Data werden riesige Datenmengen bezeichnet, die unter anderem von Computern, Smartphones und elektronischen Sensoren generiert werden und von ihrem Umfang her nicht von herk\u00f6mmlichen Datenbanken erfasst, verwaltet und verarbeitet werden k\u00f6nnen. Aber nicht nur durch den Umfang der Daten werden diese als Big Data klassifiziert, auch aufgrund ihrer Komplexit\u00e4t und Vielfalt werden sie als \u201egro\u00df\u201c bezeichnet.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c1e0ce elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9c1e0ce\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Arten und Quellen von Big Data<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba503b9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ba503b9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Generell lassen sich Datens\u00e4tze in drei Typen einteilen \u2013 strukturiert, unstrukturiert und semistrukturiert.<\/p><ul><li>Strukturierte Daten: Diese Art von Daten weisen eine klar definierte Struktur auf und werden in der Regel in Tabellen mit Beziehungen zwischen den Zeilen und Spalten organisiert. So enthalten beispielsweise SQL-Datenbanken oder Excel Files Daten in strukturierter Form. Da dieser Typ von Daten einfach zu organisieren und zu verwalten ist, erf\u00fcllen sie an sich noch nicht die Definitionskriterien von Big Data.<\/li><li>Unstrukturierte Daten: Unstrukturierte Daten haben keine vorgegebene Form oder Struktur und werden deswegen auch als qualitative Daten klassifiziert. In der heutigen Gesch\u00e4ftswelt werden sie in riesigen Mengen erzeugt- als Video, Audio, Text, offene Kundenkommentare und vieles mehr. Herk\u00f6mmliche Relationale Datenbanken w\u00e4ren f\u00fcr die Speicherung und Verwaltung dieser Datenmenge ungeeignet. Stattdessen werden sie in Data Lakes, Data Warehouses und NoSQL-Datenbanken gespeichert.<\/li><li>Semistrukturierte Daten: Hier handelt es sich um eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten. Beispielsweise enthalten Emails oder Ger\u00e4te, die einen Zeitstempel oder Geo-Tagging verwenden, strukturierte sowie unstrukturierte Informationen. Da bei solchen Daten eine funktionale Struktur fehlt, sie aber dennoch bestimmte strukturelle Eigenschaften aufweisen, gestaltet sich ihre Verwaltung und Verarbeitung weitaus komplexer. Aus diesen Daten lassen sich jedoch deutlich detailliertere Erkenntnisse gewinnen.<\/li><\/ul><p>Die Anzahl der Datenquellen aus den Big Data produziert werden, nimmt kontinuierlich und rasant zu. Um dennoch einen \u00dcberblick zu bekommen, kann die Herkunft der Datenmenge in drei Typen unterteilt werden.<\/p><ul><li>Soziale Daten: Hier \u00fcberrascht es nicht, dass gerade Soziale Medien mit Beitr\u00e4gen, Bildern, Videos eine hohe Menge an Daten erzeugen, da sch\u00e4tzungsweise im Jahr 2023 bereits 2,72 Milliarden Menschen auf Sozialen Medien aktiv waren.<\/li><li>Maschinendaten: In Unternehmen sind Maschinen und IoT-Ger\u00e4te typischerweise mit Sensoren ausgestattet, die Daten von Ger\u00e4ten, Anlagen etc. erfassen und verarbeiten. Daneben gibt es auch Wetter- und Verkehrssensoren, die st\u00fcndlich Daten empfangen und senden. Laut einer Sch\u00e4tzung der International Data Corporation werden es bis zum Jahr 2025 \u00fcber 40 Milliarden IoT-Ger\u00e4te geben.<\/li><li>Transaktionsdaten: Gerade die Menge an Transaktionsdaten nimmt weltweit am st\u00e4rksten zu und sind aufgrund ihrer halbstrukturierten Daten wesentlicher komplexer zu verwalten und zu verarbeiten. Ein bekannter, internationaler Einzelh\u00e4ndler verarbeitet bereits st\u00fcndlich \u00fcber eine Million Kundentransaktionen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f6e4ed elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1f6e4ed\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die 5 V\u2018s von Big Data <\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3430342 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3430342\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Der renommierte Datenexperte Doug Laney definiert Big Data \u00fcber die 5 V\u2019s- Volume, Velocity, Variety, Veracity und Value. Auch laut Gartner handelt es sich bei Big Data um Informationsressourcen mit hohem Volumen (Volume), hoher Geschwindigkeit (Velocity) und gro\u00dfer Vielfalt (Variety). Erst wenn die f\u00fcnf Merkmale erf\u00fcllt sind, k\u00f6nnen Daten als Big Data qualifiziert werden.<\/p><ul><li>Volume (Volumen): Das Volumen repr\u00e4sentiert die Menge der gesammelten strukturierten sowie unstrukturierten Daten und weist somit auf die Gr\u00f6\u00dfenordnung der Daten hin. F\u00fcr das Speichern, Verwalten und Abrufen der vielen Terabyte an Daten werden spezielle Datenbanken ben\u00f6tigt, die sich speziell auf die Erfassung von Big Data fokussieren.<\/li><li>Velocity (Geschwindigkeit): Hierunter versteht man die Schnelligkeit, mit der die Daten generiert, empfangen und verarbeitet werden. Mit der richtigen Datenbanktechnologie wird es f\u00fcr Unternehmen m\u00f6glich, auf die Daten in Echtzeit zuzugreifen und zu analysieren. \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/li><li>Variety (Vielfalt): Variety bezieht sich auf die unterschiedlichen Typen von Daten, auf die im vorherigen Kapitel bereits detaillierter eingegangen wurde.<\/li><li>Veracity (Wahrhaftigkeit): Hier bezieht sich Veracity auf Genauigkeit, Qualit\u00e4t, Zuverl\u00e4ssigkeit und Unsicherheit der Daten. Waren es bei strukturierten Daten haupts\u00e4chlich Syntaxfehler und Tippfehler, die die Genauigkeit der Daten beeintr\u00e4chtigen konnten, sind die Herausforderungen bez\u00fcglich unstrukturierten und semistrukturierten Daten deutlich komplexer, da nun auch die Datenherkunft, Social Noise etc. eine Auswirkung auf die Datenqualit\u00e4t haben k\u00f6nnen.<\/li><li>Value (Wert): Der Wert definiert, wie n\u00fctzlich die gesammelten Daten am Ende sind. So erh\u00e4lt Big Data erst nach dessen Analyse einen h\u00f6heren Wert, womit Unternehmen schlie\u00dflich wettbewerbsf\u00e4higer bleiben und Kundenzufriedenheit durch verbesserten Service steigern k\u00f6nnen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7c8251 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b7c8251\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Anwendungsf\u00e4lle von Big Data Analytics <\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d973e5e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d973e5e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nahezu jedes Unternehmen und jede Branche kann von der Durchf\u00fchrung von Big Data Analytics und den daraus gewonnen Erkenntnissen profitieren.<\/p><p>So f\u00fchrt die Analyse von Big Data im Transport und Logistik-Bereich zur Optimierung der Routenplanung und der Ladungskonsolidierung, wodurch eine erh\u00f6hte Versandgeschwindigkeit gew\u00e4hrleistet werden kann. Auch die Energie- und Versorgungsbetriebe profitieren von Big Data Analytics. Mit der Analyse der von den intelligenten Messger\u00e4ten generierten Daten, k\u00f6nnen die Erkenntnisse zu einer effizienteren Energienutzung, Prognose sowie Preisgestaltung beitragen. Laut dem Journal of Big Data spielt die Analyse von Big Data auch im Finanzsektor eine bedeutende Rolle, insbesondere in den Bereichen Handel und Investitionen, Steuerreform, Betrugserkennung und -ermittlung, Risikoanalyse und Automatisierung. Hier k\u00f6nnen unter anderem verbesserte Kundenzufriedenheit und -erfahrung und Datenschutz gew\u00e4hrleistet werden. \u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-354387a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"354387a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert Big Data Analytics?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a3c8fb2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a3c8fb2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nach der Einf\u00fchrung von Big Data erfolgt in diesem Abschnitt nun die Erl\u00e4uterung der Funktionsweise von Big Data Analytics.<\/p><p>Ein bekannter Prozess zur Generierung von neuem Wissen aus Big Data ist der Knowledge Discovery in Databases, kurz KDD &#8211; Prozess. Nach Fayyad, Piatetsky-Shairo und Smith ist der Knowledge Discovery in Databases \u2013 Prozess ein \u201cnicht-trivialer Prozess zur Identifizierung g\u00fcltiger, neuartiger, potenziell n\u00fctzlicher und umfassend verst\u00e4ndlicher Muster in Daten\u201c. Mithilfe des KDD-Prozesses k\u00f6nnen also verborgene Beziehungen, Muster und Trends aus den Daten gewonnen werden und Unternehmen k\u00f6nnen diese gewonnenen Erkenntnisse zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, des Entscheidungsprozesses und zur Optimierung des Betriebs sowie der strategischen Planung einsetzen.\u00a0<\/p><p>Der Prozess besteht hierbei aus sieben Schritten, die in mehreren Iterationen mit R\u00fcckmeldungen und Korrekturen wiederholt werden k\u00f6nnen. Die verschiedenen Schritte garantieren somit Sicherheit und minimieren das Risiko der Entstehung bedeutungsloser und illusorischer Muster. Im Folgenden wird genauer auf die einzelnen Schritte eingegangen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-88a9d6b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"88a9d6b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.pikon.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Blog_Graphiken.png\" data-elementor-open-lightbox=\"yes\" data-elementor-lightbox-title=\"Big Data im Planungsprozess\" data-e-action-hash=\"#elementor-action%3Aaction%3Dlightbox%26settings%3DeyJpZCI6ODMzNTIsInVybCI6Imh0dHBzOlwvXC93d3cucGlrb24uY29tXC93cC1jb250ZW50XC91cGxvYWRzXC8yMDI0XC8xMFwvQmxvZ19HcmFwaGlrZW4ucG5nIn0%3D\">\n\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"750\" height=\"468\" src=\"https:\/\/www.pikon.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Blog_Graphiken.png\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-83352\" alt=\"Big Data im Planungsprozess\" srcset=\"https:\/\/www.pikon.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Blog_Graphiken.png 750w, https:\/\/www.pikon.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Blog_Graphiken-300x187.png 300w, https:\/\/www.pikon.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Blog_Graphiken-600x374.png 600w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a001cca elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a001cca\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Zielfindung<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3361969 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3361969\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Im ersten vorbereitenden Schritt werden Informationen \u00fcber den Problembereich gesammelt. Zudem wird ein detailliertes Verst\u00e4ndnis des Anwendungsgebietes entwickelt sowie relevante Vorkenntnisse angeeignet, um das Ziel des gesamten Prozesses aus der Sicht des Kunden festzulegen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-88cc8cd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"88cc8cd\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Datenselektion<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e68a94 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9e68a94\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Da nicht die gesamte Datenmenge f\u00fcr die Analyse relevant ist, wird in diesem Schritt eine Teilmenge der Daten ausgew\u00e4hlt, die sich auf das festgelegt Ziel bezieht. Damit kann auch die Qualit\u00e4t des Datensatzes gew\u00e4hrleistet werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50cca05 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"50cca05\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Datenaufbereitung<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c425c1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4c425c1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>In diesem Schritt wird die ausgew\u00e4hlte Datenbasis aus den Datenbest\u00e4nden extrahiert und zu einem Bestand zusammengef\u00fchrt. Um das Verf\u00e4lschen der Ergebnisse zu vermeiden und die Wirksamkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit der Daten zu verbessern, werden sie auf Inkonsistenzen, Fehler, Redundanz und Ausrei\u00dfer gepr\u00fcft und bereinigt. Ein weiterer Bereinigungsvorgang ist die Behandlung fehlender Werte in den Daten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34da112 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"34da112\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Datentransformation<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12da5cc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"12da5cc\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Anschlie\u00dfend werden die Daten zusammengefasst, aggregiert und in das gew\u00fcnschte Format transformiert, sodass sie f\u00fcr Algorithmen leicht zug\u00e4nglich, verst\u00e4ndlich und verarbeitbar sind. Meistens wird zus\u00e4tzlich eine Datenreduktion ausgef\u00fchrt, bei der Daten mit wenig Aussagekraft rausgefiltert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-41890b1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"41890b1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Datenanalyse\/ Data Mining (zusammengef\u00fchrt)<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f3e110 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6f3e110\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nun kommt der zentrale Schritt des Prozesses \u2013 Data Mining. Hier werden entsprechend des aus dem ersten Schritt festgelegten Ziels die passende Methode und ein geeigneter Algorithmus angewendet, um Muster, Trends und Beziehungen aus den Daten zu extrahieren. Data Mining dient hier als Oberbegriff f\u00fcr viele unterschiedliche Methoden und kann in verschiedene Analysemethoden unterteilt werden, die verschiedene Data Mining Techniken und Algorithmen verwenden und auf die im Folgenden kurz eingegangen wird.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7dda20b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7dda20b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Predictive Analytics<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e2a4059 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e2a4059\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese Form der Analyse analysiert die gegenw\u00e4rtigen und historischen Daten eines Unternehmens, um zuk\u00fcnftige Ereignisse vorherzusagen und m\u00f6gliche Chancen und Risiken zu identifizieren. Die Analyse erfolgt mit K\u00fcnstlicher Intelligenz wie das maschinelle Lernen und Deep Learning, womit Kundenverhalten, Produktnachfrage und Markttrends vorhergesagt werden k\u00f6nnen. Das f\u00fchrt schlie\u00dflich dazu, dass Organisationen strategische Entscheidungen proaktiv treffen und planen k\u00f6nnen. Beispielsweise k\u00f6nnen Unternehmen im produzierenden Bereich Machine Learning Modelle anwenden, die bereits auf historische Daten trainiert wurden, um vorherzusagen, ob oder wann ein Ger\u00e4t eine Fehlfunktion oder einen Ausfall haben wird.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa17929 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"aa17929\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><em><strong>Deep Learning vs. Machine Learning<\/strong><\/em><\/p><p>Wie im Kapitel 1.2.2. (Die 5 v&#8217;s von Big Data) bereits ausf\u00fchrlich erw\u00e4hnt wurde, zeichnet sich Big Data durch die riesige heterogene Datenmenge aus, die nicht nur in ihrer Beschaffenheit komplex ist, sondern auch in einer rasanten Geschwindigkeit erzeugt wird. F\u00fcr eine effiziente und sinnvolle Bearbeitung und Analyse braucht es den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz. Laut dem Analysten Brandon Purcell von Forrester Research sind \u201eDaten das Lebenselixier der KI. Ein System muss aus Daten lernen, um seine Funktion erf\u00fcllen zu k\u00f6nnen.\u201c Das bedeutet, dass Big Data und KI in wechselseitiger Beziehung zueinanderstehen und sich Erkenntnisse aus Big Data nur durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz gewinnen lassen.<\/p><p>Teilgebiete der K\u00fcnstlichen Intelligenz sind Machine Learning und Deep Learning, die beide Algorithmen zur Datenanalyse verwenden. Beim Machine Learning kommen kleine strukturierte Datenmengen zum Einsatz, die vor der Analyse durch einen menschlichen Experten mit bestimmten Merkmalen definiert werden. Erst anhand dieser Merkmale ist der Algorithmus in der Lage selbstst\u00e4ndig Muster in den Daten zu erkennen. Der Deep Learning Prozess kann als Erweiterung des maschinellen Lernens betrachtet werden. Die Algorithmen, die f\u00fcr die Mustererkennung aus den Daten verwendet werden, basieren auf k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen. Hierbei werden die Merkmale durch den Algorithmus selbst bestimmt, wodurch eine manuelle Datenaufbereitung entf\u00e4llt. Somit ist der Deep Learning Prozess am besten geeignet f\u00fcr gro\u00dfe unstrukturierte Datenmengen und f\u00fcr komplexe Aufgaben wie digitale Assistenten, selbstfahrende Autos oder Erkennung von Kreditkartenbetrug.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d55cab elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4d55cab\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Diagnostic Analytics<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8edc09d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8edc09d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Durch die Anwendung von Diagnostic Analytics k\u00f6nnen Unternehmen die Ursache ihrer Probleme verstehen und nachvollziehen. Mit Big Data Technologien und Tools wird es Benutzen m\u00f6glich, ihre historischen Daten zu extrahieren und wiederherzustellen, um so ein auftretendes Problem zu analysieren und ein nochmaliges Auftreten in Zukunft zu verhindern. H\u00e4ufige Techniken, die zur Anwendung kommen sind wiederum Data mining \u2013 Techniken, Drill-Down &#8211; und Datenexplorationsmethoden. Ein m\u00f6glicher Anwendungsfall k\u00f6nnte der Umsatz eines Bekleidungsunternehmens sein. Mithilfe von Diagnostic Analytics kann festgestellt werden, dass der Umsatz zur\u00fcckging, da die Zahlungsseite einige Wochen lang nicht ordnungsgem\u00e4\u00df funktioniert hatte.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bda2a9f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bda2a9f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Prescriptive Analytics<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d12ae6b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d12ae6b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Prescriptive Analytics baut auf Predictive Analytics auf, indem die Ergebnisse des Predictive Analytics mit Optimierungstechniken, Simulationen oder Regelwerken kombiniert werden, um somit Ma\u00dfnahmen zur Optimierung zuk\u00fcnftiger Ergebnisse zu empfehlen. Hierbei werden verschiedene m\u00f6gliche Aktionen und deren potenzielle Auswirkungen auf das vorhergesagte Ereignis oder Ergebnis ber\u00fccksichtigt. Um beispielsweise den Profit einer Fluggesellschaft zu maximieren, wird mittels Prescriptive Analytics ein Algorithmus erstellt, der die Flugpreise automatisch anhand bestimmter Faktoren, wie Kundennachfrage, Wetter, Reiseziel und \u00d6lpreise, anpasst. \u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0a75707 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0a75707\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Descriptive Analytics <\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57bc3b3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"57bc3b3\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese Art der Analyse fokussiert sich auf die Zusammenfassung historischer Daten. Mittels Aggregation, Data Mining und Visualisierungstechniken werden Trends, Muster und KPI\u2019s identifiziert. Damit k\u00f6nnen Unternehmen ihren aktuellen oder vergangenen Zustand des Systems oder Prozesse besser verstehen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage historischer Informationen treffen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7946515 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7946515\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Dateninterpretation<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d2814ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d2814ad\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nach der Datenanalyse werden die entdeckten Muster im Hinblick auf das im ersten Schritt definierte Ziel und mithilfe verschiedener Visualisierungstools bewertet und interpretiert. Welche Visualisierungstools zum Einsatz kommen k\u00f6nnen, wird unter anderem auch im dritten Kapitel erw\u00e4hnt. Die Ergebnisse der Analyse werden in Form von Diagrammen, Grafiken, Dashboards etc. erstellt. Somit hilft die Visualisierung komplexe Erkenntnisse verst\u00e4ndlich und zug\u00e4nglich im Unternehmen zu kommunizieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36f4044 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"36f4044\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Ergebnisbericht<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43926c7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"43926c7\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Im finalen Schritt des KDD \u2013 Prozesses wird auf der Grundlage des aus diesem Prozess gewonnenen Wissens Ma\u00dfnahmen, wie \u00c4nderungen am System, ergriffen. Somit wird das Wissen in dem Sinne aktiv, dass \u00c4nderungen am System gemessen werden k\u00f6nnen. Des Weiteren k\u00f6nnen Organisationen datengest\u00fctzte Entscheidungen treffen, die sich wiederum auf Gesch\u00e4ftsstrategien, Prozesse und Abl\u00e4ufe auswirken.<\/p><p>Hier ist es nochmal wichtig zu erw\u00e4hnen, dass Big Data Analytics kein linearer, sondern iterativer Prozess ist. Da neue Daten kontinuierlich erzeugt werden, m\u00fcssen diese regelm\u00e4\u00dfig analysiert und die Gesch\u00e4ftsstrategie auf der Grundlage dieser Ergebnisse verfeinert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fcae1be elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fcae1be\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Tools gibt es, um Big Data Analytics zu betreiben?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ebf7308 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ebf7308\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nun sollte die Frage gekl\u00e4rt werden, welche Tools ein Unternehmen zur Durchf\u00fchrung von Big Data Analytics anwenden kann. Da bereits eine umfassende Anzahl solcher Tools auf dem Markt angeboten werden, gehen wir hier auf die wichtigsten Tools ein.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a17eeab elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a17eeab\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">SAP Analytics Cloud<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f474122 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f474122\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Gerade was Predictive Analytics angeht, ist die SAP Anayltics Cloud (SAC) als eine cloudbasierte Software-as-a-Service-Plattform und mit der M\u00f6glichkeit des Einsatzes k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechnologien die richtige Wahl, um Trends vorherzusagen und effiziente Planungsprozesse durchzuf\u00fchren. Die SAC bietet zudem mit der Live-Datenverbindung die M\u00f6glichkeit des Zugriffs auf die Daten, ohne diese in der Cloud replizieren zu m\u00fcssen. Das bedeutet, dass die Daten sicher auf der HANA-Datenbank liegen und nur die Funktionen der SAC befinden sich in der Cloud. Daten k\u00f6nnen in der SAC aus unterschiedlichen SAP-Systemen, wie S\/4HANA, SAP Datasphereoder SAP BW\/4HANA oder aus Nicht-SAP-Datenbanken zur Verf\u00fcgung gestellt werden. Zu den Hauptfunktionen der SAC geh\u00f6ren das Erstellen und Analysieren von Daten (Business Intelligence), Planung und vorausschauende Modellierung sowie Augmented Analytics. Bez\u00fcglich Business Intelligence bietet die SAC Self-Service-Dashboards an, f\u00fcr dessen Anwendung keine Programmierkenntnisse erforderlich sind und mit denen die Daten visuell pr\u00e4sentiert werden k\u00f6nnen. Mit Augmented Analytics lassen sich Echtzeit &#8211; Analyseprozesse automatisieren, die ansonsten von Data Scientists durchgef\u00fchrt werden w\u00fcrden. Zusammengefasst vereint also SAC mit einer einzigen Benutzeroberfl\u00e4che Analyse, Planung und Prognose.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c25c68 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9c25c68\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">SAP HANA<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e542e6b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e542e6b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Bei SAP HANA handelt es sich um eine leistungsstarke In-Memory-Datenbank, bei der die Verarbeitung und Analyse von Big Data im Arbeitsspeicher (RAM) stattfindet. Zudem f\u00fchrt die Nutzung mehrere Prozessoren und Rechenkerne zur Parallelverarbeitung der Daten, was sich deutlich positiv auf die Performance auswirkt. Dank der optionalen spaltenorientierten Datenspeicherung kommt es au\u00dferdem zu einer erheblichen Reduktion des Datenbankvolumens, da der logische Aufbau einzelner Datens\u00e4tze aufgel\u00f6st und der Inhalt spalten \u2013 statt zeilenorientiert abgelegt werden. Diese Form der Datenspeicherung reduziert den Bedarf an Speicherplatz erheblich und f\u00fchrt entsprechend zu einer erh\u00f6hten Verarbeitungsleistung. Des Weiteren bietet die In-Memory-Datenbank Funktionen f\u00fcr die Anwendungsentwicklung, fortschrittliche Analysel\u00f6sungen und eine flexible Datenvirtualisierung an. \u00a0So laufen auf Basis von SAP HANA inzwischen wichtige SAP-Produkte wie SAP S\/4HANA, SAP BW\/4HANA und SAP Datasphere.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-424c399 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"424c399\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">SAP BW\/4HANA<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b2bfec elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b2bfec\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Mit SAP BW\/4HANA haben wir eine flexible, ausgereifte Data-Warehouse-L\u00f6sung, die auf der leistungsstarken In-Memory-Datenbank SAP HANA basiert. Entscheiden sich Unternehmen f\u00fcr den Einsatz dieser Data-Warehouse-Plattform, k\u00f6nnen sie von einer beschleunigten Datenanalyse, optimierte Report-F\u00e4higkeiten und der M\u00f6glichkeit, in Echtzeit auf Daten\u00e4nderungen zu reagieren, profitieren. Au\u00dferdem wird explizit die Integration wie mittels Operational Data Provisioning (ODP) sowie die Verarbeitung und Analyse von Big Data aus unterschiedlichen Datenquellen unterst\u00fctzt. Hierbei kann es sich nicht nur um SAP-Quellen handeln, sondern auch um neuere Quellen wie Soziale Medien oder IoT-Ger\u00e4te mit unstrukturierten Daten. SAP BW\/4HANA zeichnet sich auch durch seine flexible Datenmodellierungsarchitektur aus. Hierbei werden leistungsf\u00e4hige Datenobjekte wie beispielsweise der Composite Provider f\u00fcr die Modellierung und Analyse von Big Data verwendet. F\u00fcr die Integration, Verarbeitung und Analyse von unstrukturierten Daten kann auch das SAP Data Intelligence in das SAP BW\/4HANA System integriert werden. SAP Data Intelligence erm\u00f6glicht zudem auch komplexere Datenverarbeitungsaufgaben, wie die Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfung, Datenaufbereitung und die Datenbereinigung.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3696de elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d3696de\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">SAP Datasphere<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-44f95f0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"44f95f0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Mit SAP Datasphere haben wir ein weiteres Tool, mit dem Big Data Analytics angewendet werden kann. Die auf SAP HANA Cloud basierte Datawarehouse-as-a-Service L\u00f6sung ist die Weiterentwicklung der SAP Data Warehouse Cloud. So wird es auch mit SAP Datasphere m\u00f6glich strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie On-Premise-Systemen, Cloud-Anwendungen, IoT-Sensoren zu extrahieren und in Echtzeit zu verarbeiten, ohne sie physisch in SAP Datasphere abzulegen. Um die Datenqualit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten, bietet die Plattform M\u00f6glichkeiten zur Datenbereinigung und -validierung an. Zus\u00e4tzlich bietet die Plattform eine Open Data Architecture, was bedeutet, dass die Integration von weiteren Big Data Technologien wie NoSQL-Datenbanken, Hadoop, Spark, Tableau und Power BI, aber auch von SAP-Systemen, wie SAP Analytics Cloud, SAP BW\/4HANA und S\/4HANA unterst\u00fctzt werden. Des Weiteren lassen sich datengest\u00fctzte Entscheidungen durch Machine-Learning-Modelle automatisieren und durch fortschrittliche Analysefunktionen k\u00f6nnen verbesserte Einblicke in die Daten gewonnen werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05cb16b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"05cb16b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">NoSQL-Datenbanken<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af50ad6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"af50ad6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Bei NoSQL-Datenbanken wie das HBase von Hadoop handelt es sich um nicht relationale Datenbankmanagementsysteme, die dank ihres flexiblen Schemas f\u00fcr die Verarbeitung von halbstrukturierten und unstrukturierten Daten verwendet werden k\u00f6nnen. Neben der dezentralen Speicherung gro\u00dfer Datenmengen besteht auch die M\u00f6glichkeit von analytischen Abfragen in Echtzeit.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f5fdd74 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f5fdd74\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Apache Hadoop<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46ad62d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"46ad62d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Apache Hadoop ist ein auf Java basiertes Open-Source Framework, das gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde speichert und verwaltet, nicht \u00fcber einen Computer, sondern \u00fcber ein Netzwerk mit vielen verbundenen Computern, auch Cluster genannt. Das f\u00fchrt zur Performancesteigerung, denn die Datenanalyse erfolgt parallel. Das Framework ist frei zug\u00e4nglich und kann gro\u00dfe Menge an verschiedenen Datentypen wie strukturierten und unstrukturierten Daten verarbeiten, wodurch es zu einer wertvollen Grundlage f\u00fcr jede Big Data Operation wird.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cd9a7f9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cd9a7f9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">MapReduce<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59f373c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"59f373c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>MapReduce ist ein von Google entwickeltes Programmiermodell und bildet die zentrale Engine von Apache Hadoop. Mit dem Algorithmus k\u00f6nnen gro\u00dfe Datenmengen koordiniert verarbeitet werden, indem rechenintensive Aufgaben in viele kleine Einzelbereiche auf mehrere Rechner aufgeteilt werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-870185e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"870185e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">YARN<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17e84a8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"17e84a8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>YARN seht f\u00fcr \u201eYet Another Resource Negotiator und ist eines der Hauptmodule von Hadoop und ist auch eine Erg\u00e4nzung zum \u00a0MapReduce Algorithmus. Als Ressourcen-Management Plattform ist es zust\u00e4ndig f\u00fcr die Planung von Auftr\u00e4gen und Aufgaben, die auf verschiedenen Clusterknoten ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28d8f47 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"28d8f47\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Spark<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e7566c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4e7566c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Spark ist ein Open-Source Verarbeitungssystem, das nicht \u00fcber ein eigenes Speichersystem verf\u00fcgt. Daf\u00fcr liegt der Fokus auf Echtzeit-Workloads wie Graphverarbeitung, Machine Learning und interaktive Abfragen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17e964f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"17e964f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Tableau<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58a4d1b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"58a4d1b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Mit Tableau, einer End-to-End Datenanalyseplattform, kann Big Data vorbereitet und analysiert werden. Au\u00dferdem zeichnet sich die Datenanalyseplattform durch eine visuelle Self-Service-Analyse aus, mit der Mitarbeiter die M\u00f6glichkeit haben, Fragen zu gesch\u00fctztem Big Data zu stellen und die in Echtzeit erhaltenen Erkenntnisse im Unternehmen zu teilen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d54128 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5d54128\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Vorteile von Big Data Analytics?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e0ff4e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9e0ff4e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Richtig angewendet bietet Big Data Analytics bedeutende Vorteile f\u00fcr Unternehmen:<\/p><ul><li>Entscheidungsfindung: Big Data Analytics erm\u00f6glicht die Analyse strukturierter bis unstrukturierter Daten. Das f\u00fchrt dazu, dass Unternehmen verbesserte Erkenntnisse bez\u00fcglich Kundenverhalten, Markttrends und anderen kritischen Faktoren gewinnen. Mit diesem neugewonnenen Wissen k\u00f6nnen Unternehmen besser informierte und strategische Entscheidungen treffen.<\/li><li>Kundenerlebnis: Mithilfe datengesteuerter Algorithmen k\u00f6nnen Marketingstrategien gezielter angewendet werden. Das f\u00fchrt schlie\u00dflich zur erh\u00f6hten Kundenzufriedenheit und -erlebnis.<\/li><li>Risikomanagement: Die mit K\u00fcnstlicher Intelligenz durchgef\u00fchrte Analyse von Big Data erm\u00f6glicht die schnelle Entdeckung von Anomalien und ungew\u00f6hnlichen Mustern und Vorbeugung von Risiken wie Betrug oder Sicherheitsverletzungen, die unentdeckt sonst weitreichende und unmittelbare Folgen nach sich ziehen k\u00f6nnen.<\/li><li>Produktentwicklung: Die Entwicklung und Vermarktung neuer Produkte und Dienstleistungen kann um ein Vielfaches vereinfacht werden, wenn Daten zu Kundenbed\u00fcrfnissen und -w\u00fcnschen gesammelt und analysiert werden.<\/li><li>Kostenreduzierung: Die umfangreiche Analyse von Big Data erm\u00f6glicht den Unternehmen, ihre Prozesse zu optimieren, Ineffizienzen zu identifizieren und die Kosten auf ein Niveau zu senken, das mit kleineren Datenbest\u00e4nden sonst nicht m\u00f6glich w\u00e4re. Beispielsweise kann mit Big Data Analytics die Produktion in der Fertigung optimiert werden, in dem die Daten aus den Sensoren in der Fabrikhalle analysiert werden. Damit k\u00f6nnen auch Ausfallzeiten und Wartungskosten reduziert werden.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9261f5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b9261f5\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Herausforderungen von Big Data Analytics?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-849b0e2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"849b0e2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Big Data Analytics bietet neben den oben genannten Vorteilen jedoch auch einige Herausforderungen. Damit Unternehmen dennoch von Big Data Analytics profitieren, sollten sie folgende Punkte ber\u00fccksichtigen:<\/p><ul><li>Zug\u00e4nglichkeit der Daten: Mit der immer weiterwachsenden Menge an Daten, wird das Sammeln und Verarbeiten der Daten zunehmend herausfordernder. Mit einer einheitlichen und zusammenh\u00e4ngenden Dateninfrastruktur kann ein vereinfachter Abruf und Integration der Daten f\u00fcr praktische Analysen gew\u00e4hrleistet werden.<\/li><li>Sicherstellen der Datenqualit\u00e4t: Aufgrund von Big Data verbringen Organisationen mehr Zeit als je zuvor mit der Suche nach Fehlern, Duplikaten, Konflikten und Inkonsistenzen. Hierbei k\u00f6nnen falsche Analysen und Entscheidungen durch Datenbereinigung und Validierung sowie durch eine ordnungsgem\u00e4\u00dfe Datenverwaltung verhindert werden.<\/li><li>Gew\u00e4hrleistung der Datensicherheit: Mit der Zunahme an sensitiven Daten, die gesammelt und analysiert werden, wachsen damit auch Datenschutz- und Sicherheitsbedenken. Vor der Nutzung von Big Data Analytics sollten Unternehmen also den Schutz der Daten vor Verst\u00f6\u00dfen, unbefugtem Zugriff und Cyberbedrohungen sicherstellen, um die Privatsph\u00e4re der Kunden sowie auch die eigene Gesch\u00e4ftsintegrit\u00e4t zu sch\u00fctzen.<\/li><li>Auffinden der richtigen Tools und Plattformen: Da bereits eine gro\u00dfe Anzahl an Big Data Analytics Tools auf den Markt angeboten und weiter neuere Tools entwickelt werden, wird f\u00fcr ein Unternehmen die Entscheidung f\u00fcr ein Tool, das den unternehmensspezifischen Bed\u00fcrfnissen gerecht wird, zunehmend schwieriger. Oftmals ist die richtige L\u00f6sung auch eine flexible, die sich zuk\u00fcnftigen Infrastruktur\u00e4nderungen anpassen kann.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd44cf9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fd44cf9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c2c3c44 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c2c3c44\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie bereits am Anfang dieses Blogs erw\u00e4hnt wurde, sollten Unternehmen in den kommenden Jahren in der Lage sein, wertsch\u00f6pfende Erkenntnisse aus Big Data Analytics gewinnen zu k\u00f6nnen. Nur so bleiben Sie weiterhin wettbewerbsf\u00e4hig und up-to-date mit den Markttrends, besonders im Hinblick auf die rasante Entwicklung von KI. Mit den vorgestellten Big Data Analytics Tools, insbesondere denen von SAP, erhalten Unternehmen wertvolle Einsichten in Ihre Daten und k\u00f6nnen diese Erkenntnisse f\u00fcr datengest\u00fctzte Gesch\u00e4ftsentscheidungen nutzen und ihr Return on Investment effizient steigern. Jedoch sollte erw\u00e4hnt werden, dass nur ein Big Data Analytics Tool f\u00fcr die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens oftmals nicht ausreicht und erst ein Zusammenspiel verschiedener Big Data Analytics Tools f\u00fcr die Erkenntnisgewinnung aus Big Data erforderlich sind.<\/p><p>Wenn Sie wissen wollen, welche Big Data Analytics Tools speziell f\u00fcr die Bed\u00fcrfnisse Ihres Unternehmens geeignet sind, mit denen Sie dann den gr\u00f6\u00dften Mehrwert aus Ihren Daten sch\u00f6pfen k\u00f6nnen, dann kontaktieren Sie uns gerne \u00fcber unsere Website. Wir stehen Ihnen mit kompetentem und erfolgsorientiertem Fachwissen zur Seite.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-96b0f85 elementor-section-height-min-height elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-items-middle\" data-id=\"96b0f85\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-b9e786e\" data-id=\"b9e786e\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-9402497 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"9402497\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-b9c5852\" data-id=\"b9c5852\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48ba32c no-table-of-content elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"48ba32c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Kontaktieren Sie uns!<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d2a2ef elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8d2a2ef\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Haben Sie weitere Fragen zum Thema Big Data Analytics? Vereinbaren Sie ein Webmeeting mit unseren Expert:innen oder stellen Sie uns Ihre Frage im Kommentarbereich.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-951cc4a elementor-section-height-min-height elementor-section-boxed elementor-section-height-default\" data-id=\"951cc4a\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-76c03cd\" data-id=\"76c03cd\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68a88d1 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-pikon-author-box-widget\" data-id=\"68a88d1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"pikon-author-box-widget.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-image-box elementor-position-left elementor-vertical-align-top\"><div class=\"elementor-image-box-wrapper\"><figure class=\"elementor-image-box-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.pikon.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Martina_klein-1-150x150.jpg\" alt=\"Martina Ksinsik\" title=\"Martina Ksinsik\" loading=\"lazy\"\/><\/a><\/figure><div class=\"elementor-image-box-content\"><div class=\"elementor-image-box-title\">Martina Ksinsik<\/div><div class=\"elementor-image-box-position\">Customer Success Manager<\/div><div class=\"elementor-image-box-phone\"><a href=\"tel:+4968137962113\"><i class=\"fas fa-phone\"><\/i> +49 (0) 681 379 62 - 113<\/a><\/div><div class=\"elementor-image-box-mail\"><a href=\"mailto:martina.ksinsik@pikon.com\"><i class=\"fa-fw far fa-envelope\"><\/i> martina.ksinsik@pikon.com<\/a><\/div><div class=\"elementor-image-box-description\"><p><div class=\"activecampaign-inline-container \"><div class=\"activecampaign-inline-form\">[borlabs-cookie id=\"active-campaign-email-marketing-form\" type=\"content-blocker\"]<div class='_form_224'><\/div><script type='text\/javascript' src='https:\/\/pikon.activehosted.com\/f\/embed.php?static=0&id=224&6A7FF77E69705&nostyles=0&preview=0'><\/script>[\/borlabs-cookie]<\/div><div class=\"activecampaign-inline-button\"><a class=\"cta-button\" href=\"#\">Webmeeting vereinbaren<\/a><\/div><\/div><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen erfolgreich mit Big Data Analytics starten und profitieren kann.<\/p>\n","protected":false},"author":81,"featured_media":83418,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[400],"tags":[290,242,455],"class_list":["post-83316","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-alle-beitraege","tag-analytics-de","tag-planung","tag-sap-analytics-cloud-de","no-featured-image-padding"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Erfolgreicher Einstieg in Big Data Analytics f\u00fcr Ihr Unternehmen - PIKON SAP Beratung<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen erfolgreich mit Big Data Analytics starten und profitieren kann. 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