Stellen Sie bedeutsame Verbindungen her

An Big Data führt kein Weg vorbei — doch was genau steckt dahinter? Big Data zeichnet sich durch ein hohes Maß an Vielfalt, Wachstum und natürlich einer immensen Menge aus.

Je mehr Daten Ihnen zur Verfügung stehen, desto besser fallen die Prognosen aus, die auf deren Grundlage getroffen werden. Die Cloud Technologie ist von wesentlicher Bedeutung, wenn es darum geht sicherzustellen, dass ausreichend Geschwindigkeit, Speicherplatz und Rechnerkapazitäten für Echtzeit-Einblicke in Ihre Daten verfügbar sind. Wie viele verschiedene Anwendungen werden in Ihrer Organisation betrieben? Ein ERP-System, ein CRM-System, ein Self Service Portal für Kunden usw. — die Liste ließe sich fortsetzen.

Alle diese Systeme generieren strukturierte Daten, die in einer Datenbank hinterlegt werden. Möglicherweise verfügen Sie auch über halb- oder unstrukturierte Daten. Um alle diese Daten erfolgreich auswerten zu können, ist es wichtig, dass Sie all diese Datentypen auf intelligente Weise zusammenführen, damit Sie überhaupt entscheiden können, wie sich diese Daten sortieren, speichern und möglicherweise standardisieren lassen. Wollen Sie Ihre Daten in einem Data Lake oder in einem Datawarehouse ablegen?
Die Möglichkeiten sind unbegrenzt — genauso wie die Entscheidungsoptionen.

Zuverlässige Einblicke und Vorhersagen

Ganz einfach: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser können Sie anhand dieser Daten Vorhersagen treffen. Um zuverlässige Erkenntnisse zu erhalten, benötigen Sie einen vollständigen Datensatz. Dies ermöglichen Sie durch die Integration und Kombination verschiedener Quellen.

Beispiel
Wenn Sie 2000 weibliche Klienten im Alter zwischen 30 und 35 Jahren mit einem überdurchschnittlichen Einkommen in Ihrem System haben, können Sie eine spezifische Schätzung der durchschnittlichen Ausgaben für diese Gruppe vornehmen. Diese Informationen können dann auch für andere Marketingzwecke wiederverwendet werden.

Live-Daten mit IoT streamen

Wenn Sie alle Daten kombinieren, ist es natürlich auch wichtig, dass Ihre Systeme diese Daten auch verarbeiten können. Ausreichende Geschwindigkeit, Speicherplatz und Rechenleistung sind dabei unerlässlich. Dies wird aufgrund der breiten Verfügbarkeit von Cloud-Technologie immer einfacher möglich.

Beispiel
Aufgrund steigender Rechenleistung können immer größere Datenmengen von Computern verarbeitet werden. Dies bietet viele Möglichkeiten, in Echtzeit auf intelligente und schnelle Weise auf das zu reagieren, was vor sich geht. Denken Sie an abweichende Maße eines Gerätes. Senden Sie direkt einen Techniker, um weitere Probleme zu vermeiden.

Bringen Sie verschiedene Arten von Daten intelligent zusammen

Wie viele verschiedene Anwendungen laufen in Ihrem Unternehmen? Ein ERP-System, ein CRM-System, ein Self-Service-Portal für Ihre Kunden und so weiter. Alle diese Systeme erzeugen strukturierte Daten, die in einer Datenbank gespeichert sind. Um diese Daten erfolgreich analysieren zu können, ist es wichtig, verschiedene Arten von Daten intelligent zusammenzuführen. Wir sprechen über:

  • Strukturierte Daten – Die Daten aus Datenbanken;
  • Semistrukturierte Daten – Zum Beispiel die Informationen in Ihrer Mailbox;
  • Unstrukturierte Daten – Zum Beispiel die Daten von Sensoren.

Beispiel
Es wird erwartet, dass in ein paar Jahren mehr als 25 Milliarden Geräte mit Sensoren ausgestattet werden, die miteinander und mit anderen Quellen kommunizieren können. Durch die Kombination dieser Daten mit Einblicken in aktuelle Bestellungen und Kundendaten werden Kunden niemals falsch verstanden.

Data Lake oder Data Warehouse?

Es gibt zwei gebräuchliche Methoden, um große Datenmengen zusammenzuführen: den Data Lake und das Data Warehouse.

  • In einem Data Lake werden Daten in ihrer ursprünglichen Form gespeichert, unabhängig davon, ob sie strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sind. Das macht einen Data Lake sehr flexibel.
  • In einem Data Warehouse sind die Daten bereits beim Speichern standardisiert. Es ist zwar weniger flexibel ist, dafür sind die Daten aber schneller und eindeutiger verfügbar.

Vorzugsweise verwenden Sie auch eine Kombination dieser beiden Methoden zur vollständigen Kontrolle über Ihre Daten.

Neben Datenintegrationen helfen wir Unternehmen auch mit:

01

Customer Value Analytics

Möchten Sie vorhersagen, wie sich Ihre Kunden in der kommenden Zeit entwickeln werden? Durch die Messung von Customer Value Analytics erhalten Sie einen besseren Einblick in das Verhalten Ihrer Kunden und potenziellen Kunden. Sie sagen zum Beispiel voraus, wie lange sie ein Kunde bleiben oder wie hoch die Umsatzchancen liegen.

02

Predictive Maintenance

Daten von Geräten werden über einen Sensor gesammelt. Sie geben an, bei welchem Wert Ihre Geräte richtig funktionieren, bei welchem Wert ein Defekt auftritt und bei welchem Wert vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden sollten. Über diesen Sensor erhalten Sie ein Signal, wenn dieser Wert fast erreicht ist. Auf diese Weise können Sie das Gerät reparieren lassen, bevor es zum defekt kommt.

03

Analytics Enterprise Architecture

Eine vollständige Datenarchitektur von Business Intelligence zu Advanced Analytics, um die Informationsprobleme zu lösen: dieser Service umfasst die Einrichtung und Wartung verschiedener Tools für Datenintegration, Datenmanagement, Geschäftsanalysen und Advanced Analytics.

04

DNA Framework

Unser HSO-Service: Data aNd Analytics Framework (kurz: DNA-Framework) ermöglichen es, eine komplette Data-Warehouse-Lösung doppelt so schnell aufzubauen und zu implementieren. Dank der intelligenten und offenen Infrastruktur können Daten aus verschiedenen Quellen schneller zusammengeführt werden. Die Daten sind in jedem Format verfügbar.

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