Vorhersagen und Big Data

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Big Data, auch das schwarze Gold des Digitalen genannt, bieten Unternehmen, die sie verarbeiten, neue Perspektiven.

Definitionen und Anwendungsbeispiele

Die tägliche Nutzung des Internets, von Telekommunikationsdiensten, Kreditkarten, Online-Käufen oder Geolokalisierung erzeugt grosse Mengen an Daten, die auch Big Data genannt werden. Diese digitalen Megadaten zeichnen sich durch ihre Menge, ihre Vielfalt, die Geschwindigkeit ihrer Verarbeitung sowie den Mehrwert aus, den man ihnen zuschreibt, wenn sie analysiert werden, beispielsweise durch künstliche Intelligenz.

Big Data werden mit sehr hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit erfasst und gespeichert, um sie für Auswertungen und Analysen verfügbar zu machen. Diese Datenmengen sind jedoch so gross, dass sie die menschlichen Analysefähigkeiten übersteigen und in externen Speichersystemen gespeichert werden müssen. Zudem müssen sie richtig gesichert werden. Denn da sie sämtliche Daten eines Nutzers sammeln, bringen Big Data Risiken mit sich, die vom Verlust der Anonymität bis hin zu Diskriminierung oder dem Weiterverkauf durch Dritte reichen können.

Chancen für Schweizer Firmen

Seit dem Aufkommen von Big Data um das Jahr 2010 herum arbeiten die Unternehmen daran, dieses neue Tool in ihr Geschäftsmodell zu integrieren. Die Megadaten können beispielsweise Hinweise auf die Nutzung und die tatsächliche Zufriedenheit der Kunden liefern, aber auch darauf, was diese vermutlich kaufen würden, indem man ihre Konsumgewohnheiten und Präferenzen analysiert.

Dank dieser Analyse-Tools und der Datenmodellierung können die Unternehmen nämlich Trendanalysen oder Prognosen erhalten, Profile erstellen, Risiken erahnen und Phänomenen in Echtzeit folgen. In der Industrie können Big Data zum Beispiel vorhersagen, wann eine Maschine kaputt gehen wird oder welchen Wartungsbedarf sie hat. Wenn sie iterativ (also in wiederholten, systematischen Prozessen) weiterentwickelt werden, liefern sie den Unternehmen eine andere Form der Wertschöpfung.

Zur Vertiefung

"Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science", Pirmin Lemberger, Marc Batty, Médéric Morel, Jean-Luc Raffaëlli (2019), Editions Dunod.

"Le Big Data", Pierre Delort (2018), Editions "Que Sais-je", Presse Universitaires Françaises.

"BIG DATA", Brian Clegg (2017), Editions Faber & Faber Libri (en anglais)


Informationen

Letzte Änderung 14.11.2019

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