Was ist Big-Data-Analyse?
Bei Big-Data-Analysen werden fortschrittliche Analyseverfahren für sehr große, vielfältige Datensätze genutzt, die bei strukturierten, teilstrukturierten und unstrukturierten Daten aus unterschiedlichen Quellen und in unterschiedlichen Größen (von Terabyte bis Zettabyte) vorkommen.
Big Data ist ein Begriff, der auf Datensätze angewendet wird, deren Größe oder Art über die Fähigkeiten traditioneller relationaler Datenbanken hinausgeht und dadurch keine Erfassung, Verwaltung und Verarbeitung der Daten mit niedrigen Latenzzeiten ermöglicht. Big Data weisen eines oder mehrere der folgenden Merkmale auf: Große Datenvolumen, hohe Geschwindigkeit oder hohe Datenvielfalt. Künstliche Intelligenz (KI), Mobile-Umgebungen, soziale Medien und das Internet der Dinge (IoT) erhöhen die Datenkomplexität durch neue Formate und Datenquellen. So stammen Big Data beispielsweise aus Sensoren, Geräten, Video-/Audio-Streams, Netzwerken, Protokolldateien, transaktionsorientierten Anwendungen, Web und sozialen Medien – ein Großteil der Daten wird in Echtzeit und in großem Umfang generiert.
Durch die Analyse dieser großen Datenmengen und -vielfalt können Analysten, Forscher und Geschäftsbenutzer bessere und schnellere Entscheidungen treffen, indem sie jetzt Daten verwenden können, die bisher unzugänglich oder unbrauchbar waren. Unternehmen können erweiterte Analyseverfahren wie Textanalyse, maschinelles Lernen, Vorhersageanalysen, Data-Mining, Statistiken und Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen. So lassen sich neue Erkenntnisse aus bisher unerschlossenen Datenquellen unabhängig oder zusammen mit den vorhandenen Unternehmensdaten gewinnen.
Anwendungsfälle für Big-Data-Analysen
Kundenintegrationen verbessern
Fassen Sie strukturierte, teilstrukturierte und unstrukturierte Daten von Kontaktpunkten Ihrer Kunden mit dem Unternehmen zusammen, um eine 360-Grad-Ansicht auf das Verhalten und die Motivation Ihrer Kunden zu erhalten. So können Sie Ihr Marketing gezielter auf die Kunden ausrichten. Zu den Datenquellen gehören Social Media, Sensoren, mobile Geräte, Stimmungsdaten und Anrufprotokolldaten.
Betrugsdelikte erkennen und mindern
Überwachen Sie Transaktionen in Echtzeit, indem Sie u. a. proaktive abnormale Muster und Verhaltensweisen proaktiv erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Die Nutzung des Potenzials von Big Data zusammen mit prädiktiven/präskriptiven Analysen und der Vergleich von historischen Daten und Transaktionsdaten helfen Unternehmen, Betrugsabsichten vorherzusagen und abzumildern.
Mehr Effizienz in der Lieferkette
Sammeln und analysieren Sie Big Data, um zu ermitteln, wie Produkte ihr Ziel erreichen, Ineffizienzen zu identifizieren und herauszufinden, wo Kosten und Zeit eingespart werden können. Sensoren, Protokolle und Transaktionsdaten können dazu beitragen, kritische Informationen aus dem Data-Warehouse bis zum Ziel zu verfolgen.
Lösungen
IBM stellt in Zusammenarbeit mit Cloudera die Plattform und die Analyselösungen bereit, die erforderlich sind, um Ihren Hadoop-basierten Data Lake zu erstellen, steuern, verwalten und untersuchen.
Produkte
Bringen Sie mit diesen Produkten Ihre Big-Data-Analysen weiter voran.
Ressourcen für Big-Data-Analysen
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