Grundlagen und Beispiele für eine bessere Datenverarbeitung Big Data im Praxiseinsatz

Fast jedes Unternehmen muss immer größere Datenmengen immer umfassender und schneller bearbeiten können. Nur dadurch lassen sich noch Grundlagen für eine optimale und effiziente Planung erstellen. Wir geben einige Hinweise zu den Möglichkeiten und Hintergründen von Big Data im Unternehmen.

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Big Data sorgt in erster Linie für Transparenz im Unternehmen und kann (nicht nur) den Vertrieb deutlich effizienter unterstützen als die meisten anderen Möglichkeiten zur Datenverarbeitung. Dazu kommt, dass Big Data eine ideale Ergänzung für Business-Intelligence-Lösungen sein kann, doch dazu später mehr.

Im Idealfall werden alle relevanten Daten verarbeitet und in Bezug zueinander gesetzt, sodass Verantwortliche im Unternehmen Informationen nutzen können, die auf auf einer soliden Datenbasis fußen. Unternehmen können spezifischer auf Kunden zugehen und den Kundenkreis genau spezifizieren, um die Produktivität zu erhöhen. Das spart nicht zuletzt auch Geld, da Werbemaßnahmen nicht mehr breit gestreut und zum großen Teil ineffizient sein müssen. Unternehmen können gezielter auf genau die Kunden zugehen, für die das entsprechende Produkt geeignet ist. Entscheidungen lassen sich auf Basis von Big Data also besser und schneller erfassen, als ohne Verarbeitung der wichtigsten Daten.

Besserer Vertrieb mit Big Data

Seine Stärken spielt Big Data vor allem im Vertrieb aus. Umfangreiche Kundendaten lassen sich gezielt erfassen, abfragen und auswerten. Hierbei stehen deutlich mehr Quellen zur Verfügung, als sie Business-Intelligence-Systeme nutzen können, zum Beispiel Daten aus Facebook, Überwachungskameras, RFID-Etiketten und anderen Sensoren. Dadurch lassen sich Kosten senken und Umsätze steigern, da die Zielgruppen viel fokussierter angesprochen werden können.

Zusätzlich lassen sich über Big-Data-Szenarien auch Mitbewerber und deren Vertriebsaktionen und -erfolge analysieren und auswerten. In diesem Zusammenhang spielen vor allem die Verarbeitung von Daten aus Twitter, Facebook und anderen sozialen Netzwerken eine wichtige Rolle. Da hier extrem große Datenmengen anfallen, die in den nächsten Jahren sicher noch weiter ausgebaut werden, lassen sich konkrete Daten nur mithilfe von Big-Data-Techniken erfassen.

Auch das Auswerten von Internetseiten, Blogs, Artikeln externer Autoren und mehr lässt sich effizient bewerkstelligen, um eigene Produkte und die der Mitbewerber zu bewerten. Es gibt auch Möglichkeiten, Texte aus Fotos auszulesen und über Big Data zu analysieren. Ergebnisse von Suchmaschinen lassen sich ebenfalls über diesen Weg sehr zuverlässig erfassen, speichern und analysieren. Das Gute an Big Data ist, dass sich die zuvor erwähnten Möglichkeiten auch gleichzeitig durchführen und miteinander in Bezug setzen lassen.

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