Big Data: Analyse großer Datenmengen, nicht nur zur Bedarfsplanung

Big Data habe ich bereits des Öfteren in meinem Blog erwähnt, Big Data ist eines der Schlüsselwörter in der heutigen Zeit, über welchen man immer häufiger stolpert, doch was verbirgt sich hinter Big Data? Big Data steht zunächst für große Datenmengen, wobei Big Data oft auch im Zusammenhang mit ungeordneten Daten genannt wird, die es zu analysieren und zu ordnen gilt, sodass aus der ursprünglich ungeordneten, mitunter chaotischen Datenmenge, letztlich ein Datenbestand gewonnen wird, mit dessen Hilfe dann konkrete Aussagen und Prognosen für die Zukunft getroffen werden können.

Je nach Datenbestand können diese Daten eine unterschiedliche Bedeutung haben: etwa die Analyse und Prognose des Warenbestandes und erwarteten Absatzes, um den Einkauf zu planen und zu optimieren, umso auf der einen Seite Lieferengpässe zu vermeiden, auf der anderen Seite aber auch Lagerkosten zu minimieren. Ein interessantes Beispiel ist auch die Analyse von Besucherströmen auf einer Webseite oder einem Online-Shop, um diese Angebote besser auf die Interessen und Anforderungen der Besucher zu optimieren. Herkömmliche relationale Datenbanksysteme sind für die Analyse dieser Big Data Datenströme eher ungeeignet, vielmehr bedarf es spezieller Software, wie zum Beispiel einer Predictive Analytics Software, also einer Prognose Software, die Muster in riesigen Datenmengen erkennen kann und so Vorhersagen in Echtzeit erstellen kann. Durch die Analyse und Mustererkennung der Datenströme können dann Fragen beantwortet werden, die der Optimierung von Geschäftsabläufen dienen. Sei es nun die optimale Bestellmenge, die Einsatzplanung von Mitarbeitern, oder gar Fragen, was Ereignisse in einer unsicheren Zukunft bedeuten können und ob in bestimmten Situationen ein sofortiges Handeln erforderlich ist oder ein Ereignis nur temporär auftritt.

Analyse Software für Big Data: spannend und komplex

Wie man leicht erkennen kann, ist eine Analyse Software für Big Data mit Vorhersagequalitäten eine der spannendsten Formen moderner Software (möglicherweise auch einer der komplexesten). Predictive Analytics Software ist nicht nur wegen der enormen Qualität und des notwendigen Wissens, welche in einer solchen Software steckt, spannend (auch aus Entwicklersicht), sondern auch wegen der enormen Bedeutung im Geschäftsleben. Insbesondere für mittelgroße bis große Firmen, mit tausenden von Mitarbeitern und enormen Warenströmen täglich, bei denen die kleinsten Störungen unter Umständen große Auswirkungen haben können, und bei denen die richtige Bedarfsplanung oder Einsatzplanung sich auch konkret in Kundenzufriedenheit und geschäftlichen Erfolg auswirken kann, kann dies letztlich den entscheidenden Unterschied zum Mitbewerber bedeuten.

Bessere Absatz- und Bedarfsplanung

Für einen großen Anbieter vieler Artikel, etwa einem Online-Kaufhaus, mit hunderten oder gar tausenden Artikeln dürfte die Aufgabe festlegen zu können, wie viel von einem bestimmten Artikel angeboten wird, wann nachbestellt werden muss, wann zu viel bestellt wurde, eines der schwierigsten Aufgaben überhaupt sein, wobei Fehlentscheidungen enorme Kosten oder Umsatzverluste bedeuten können. Absatzplanung, genauso wie Bedarfsplanung ist nicht ohne Grund ein zentraler Baustein während eines BWL Studiums. Mit den Möglichkeiten selbstlernender Analyse Software wird eine Absatzplanung auf Basis realistischer Annahmen heute wesentlich erleichtert und Verantwortlichen wird ein leistungsfähiges Hilfsmittel zur Hand gegeben, um frühzeitig die richtigen Maßnahmen ergreifen zu können oder Fehlentwicklungen rechtzeitig entgegen zu wirken.

Analyse Software für Big Data: viele Einsatzmöglichkeiten

Analyse Software für große Datenmengen kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, wie die schon erwähnten Punkte

  • Absatzplanung
  • Einsatzplanung

aber auch für:

  • Risikoanalyse und Risiko – Management, zum Beispiel für Versicherungen zur Optimierung von Tarifen
  • Analyse von Besucherströmen, welche Seiten / Artikel / Produkte interessieren Besucher, wie wirken sich Änderungen aus?
  • Analyse von Social Media Aktivitäten, was interessiert Kunden? Welche Trends zeichnen sich ab?
  • Kundenanalyse, ein Pay-TV Anbieter könnte zum Beispiel diese verwenden, um das Kündigungsrisiko von Kunden zu minimieren.
  • Vorhersagen, etwa zur Laufzeit von Maschinen sowie anfallenden Kosten für Wartungen und zur Erkennung des optimalen Zeitpunktes für Reparaturen

Fazit Predictive Analyse Software für Big Data

In einer zunehmend komplexen Welt mit steigenden Datenmengen und gleichzeitig wachsenden Risiken, einem steigenden Druck auf Kostenminimierung sowie Optimierung von Geschäftsprozessen, sind viele herkömmliche Software- und Datenbanksysteme nur bedingt, eventuell gar nicht geeignet, um die richtigen Antworten zu geben. Hier kommt eine neue Generation von Analyse Software zum Einsatz, die auch ungeordnete Daten so analysieren und aufbereiten kann, dass schnell und in Echtzeit Verantwortlichen das notwendige Datenmaterial zur Hand gegeben wird, um bessere Entscheidungen für die Zukunft treffen zu können und im Bedarfsfall auf auftretende Ereignisse und Störungen reagieren zu können.

Die Analyse, das Erkennen von Mustern und letztlich die Aufbereitung großer Datenströme, sodass am Ende aussagekräftige Daten vorliegen durch geeignete Predictive Analytics Software ist für ein Unternehmen, welches am Markt bestehen möchte, somit ein heute unverzichtbarer Bestandteil in der eigenen IT Struktur.

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