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Die Megatrends im Big Data Sektor 2016

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Aufgabe von Big Data ist es nicht nur, bestehende Geschäftsprozesse zu optimieren, sondern sich zusätzlich auch ständig neu zu erfinden. Will man sich in einer Welt mit sich permanent ändernden Rahmenbedingungen nachhaltig durchsetzen, ist Flexibilität eine der Grundvoraussetzungen, um erfolgreich zu sein. Mittlerweile ist Big Data ein fester Bestandteil von aktuellen IT-Strategien. Mithilfe von Big Data erhalten die Unternehmen Unterstützung dabei, die im Unternehmen verstreuten Datensätze zu verbinden und gezielt einzusetzen. Big Data gewinnt durch die zunehmende Vernetzung immer mehr an Bedeutung. Hierdurch ergeben sich zusätzlich neue Geschäftsideen.

1. Intelligente Systeme integrieren
Selbstlernende intelligente Systeme (Machine Learning) sind immer mehr auf dem Vormarsch. Das Erkennen von semantischen Zusammenhängen und das Verstehen von Informationen gehört zu den großen Vorteilen des Machine Learning. Eine wichtige Rolle beim Thema Machine Learning spielt das Thema Sicherheit. Ein Beispiel kann hier der Schutz von Gebäuden sein. Die TU München hat zusammen mit der Allianz Versicherung ein Projekt entwickelt, wo die Wohnräume und Büros über Sensoren komplett vernetzt worden sind. Das System entwickelt sich ständig weiter und kann sogar einen Einbruch von anderen nicht problematischen Vorfällen unterscheiden. Somit sind Fehlalarme eher eine Seltenheit. Das gleiche System versucht man beim Online-Shopping und den Kreditkarten zu verwirklichen. Per Kreditkarte haben 2012 alle Amerikaner zusammen 26 Milliarden Dollar bezahlt. Durch illegale Transaktionen entstand ein geschätzter Schaden von 6 Milliarden US-Dollar. Machine Learning hilft dabei, Transaktionen zu überwachen, indem es normale Muster von kriminellen Mustern unterscheidet. Und der ganze Prozess geschieht praktisch in Echtzeitmodus. Zudem verbessert sich das System jeden Tag etwas mehr. Aber nicht nur im Security-Bereich spielt Machine Learning eine immer wichtigere Rolle. Insbesondere hilft das System überall dort, wo intellektuelle Fließbandarbeit den Berufsalltag trübt. Beispiele sind hier die Posteingangsklassifikation und die tägliche E-Mail-Flut.

2. Neue Geschäftsmodelle
Zu den Treibern der digitalen Transformation gehört unter anderem Big Data. Zudem fordert der verschärfte Wettbewerb von den Unternehmen ihre Geschäftsprozesse durch die digitale Transformation zu verbessern. Zusätzlich werden in diesem Zuge aber auch neue Geschäftsmodelle entwickelt. Aufgrund der Tatsache, dass Daten in einer großen Masse verfügbar sind, können neue Geschäftsmodelle in einen neuen Kontext gestellt werden und in einer ganz neuen Weise verknüpft werden. Auch die Spielregeln am Markt verändern sich durch intelligente Tools. Das Motto heißt heute nicht mehr „Groß gegen Klein“, sondern „Schnell gegen Langsam“. Innovative Startups können auf diesem Weise sogar die großen der Branche abhängen.

3. Predictive Analytics
Die Möglichkeit auf Grundlage von verfügbaren Daten eine sichere Prognose zu erstellen, wird von den Firmen immer mehr gefordert. Insbesondere aufgrund der Tatsache, dass die Ausrichtungen solcher Analysen immer spezialisierter werden und in bereits bekannte Tätigkeitsfelder integriert werden können. Ein praktisches Beispiel bietet hier der Bereich Predictive Maintenance. Fallen z.B. Lokomotiven aus, kann das hohe Folgekosten verursachen. Aufgrund dieser Entwicklung hat die die Deutsche Bahn alle Züge mit diesen Sensoren ausgestattet. Diese liefern kontinuierlich Daten bezüglich des Zustandes der Züge. Mittels Analysten werden aus diesen Daten Muster abgeleitet. Aus diesen Daten können Verhaltensweisen oder Veränderungen an Sensoren bereits vor einem Schaden abgeleitet werden. Daraufhin lassen sich Fehler- und Schadensbilder deuten. Mittels dieses Echtzeit-Wartungssystem lassen sich Schäden in den Loks frühzeitig vorhersagen. So werden Ausfälle und der Kauf von teuren Ersatzteilen verhindert. Des Weiteren können mit den Business intelligente-Werkzeugen präzise Prognosen erstellt werden. Dafür benötigt man allerdings strukturierte Daten. Der Vorteil von Big Data ist, im Gegensatz zu alten Systemen, dass auch unstrukturierte Daten verarbeitet werden können.

4. Datenintegration leichtgemacht
Ein hoher Informationsgehalt kann im Business-Umfeld nur dann entstehen, wenn die im Unternehmen verfügbaren Informationen allen Mitarbeitern zugänglich gemacht werden. Organisatorische und technische Silos, wo die Informationen gespeichert werden, gehören zu den Hauptproblemen, wenn es um den Weg zu einem intelligenten Gesamtunternehmen geht. Dies erklärt, warum spezielle Big Data-Anwendungen wie Enterprise Search einen immer größeren Raum einnehmen. Enterprise Search-Anwendungen ermöglichen es, Daten und Informationen über alle Abteilungs- und Applikationsgrenzen hinweg sinnvoll zu verbinden. Zudem bleiben die Daten dort, wo sie auch entstanden sind. Aus diesem Grund muss man auch nicht die Unternehmensorganisationen oder die IT-Landschaften neu erfinden. Mittlerweile hat sich eine derartige leichtgewichtige Datenintegration zum absoluten Standard entwickelt und wird vornehmlich in Enterprise-Portalen genutzt.

5. Vollen Überblick dank Datenvisualisierung
Für den Endverbraucher wird die explorative Navigation durch Informationen und deren Visualisierung immer wichtiger. Ohne sie würde die tägliche Wissensarbeit stark leiden. Auch Nichtspezialisten können heutzutage die Werkzeuge dank ihrer anwenderfreundlichen Bedienung nutzen, um ihre Bedürfnisse zu befriedigen. Somit haben die User eine gewissen Unabhängigkeit von den IT-Abteilungen erlangt, denn es ist für die Anpassung der Lösungen kein IT-Fachpersonal mehr zwingend notwendig. Dank einer professionellen Datenvisualisierung können komplexe Themen schneller erfasst werden. Die 360-Grad-Sicht des Enterprise Search ermöglicht es vielen unterschiedliche Daten eine Sicht auf Personen, Produkte und Themen zu ermöglichen. Aus dieser Übersicht lassen sich dann klar strukturierte Aktionspläne in Bezug auf Verkauf, Servicierung oder bei der Problemlösung erarbeiten.

6. Big Data erschließt neue Bereiche
Auch in den neuen Branchen dringt Big Data immer mehr vor. Das Gesundheitswesen zählte im Jahr 2015 insbesondere zu den Gewinnern von Big Data. Erfolgreiche Anwendungsgebiete lagen in der Verwaltung, Diagnose und Forschung. Zusätzlich sind Trends wie Apple Watches, Health Tracking und andere Wearables auf dem Vormarsch. Aber auch das produzierende Gewerbe profitiert immer mehr von Big Data. Smart Factories erfreuen sich immer größerer Beliebtheit, da sie die zur Verfügung stehenden Mittel optimal bündeln und miteinander verknüpfen. Das Ziel, die Realisierung von individuellen Kundenwünschen zu den Kosten einer Großserienproduktion zu schaffen, scheint erreichbar. Besonders die Branchen, in denen schon jetzt viele Daten vorhanden sind oder in denen durch die Integration von Industrie 4.0 oder IoT-Lösungen große Sprünge zu erwarten sind, eignen sich für die Einführung von Big Data. Auch im Jahr 2016 wird stark mit Big Data zu rechnen sein.
Quelle: http://www.itcluster.at/partnerunternehmen-im-itc/unser-nachrichtenportal-ihre-medienpraesenz/detail/?News[mode]=DETAIL&News[item]=320

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