Big Data: Vorteile und Probleme: Trendthema Big Data
Seit Jahrzehnten agieren die Medienmarken von IDG Germany, nämlich CIO Magazin, COMPUTERWOCHE und ChannelPartner, als Partner des IT-Managements mit einer klaren Zielsetzung: Wir wollen die IT-Community vernetzen, glaubwürdige Informationen liefern und Sichtbarkeit für spannende Projekte und ihre Macher:innen schaffen. Den CIOs oder CDOs, den IT-Manager:innen und natürlich den Entscheider:innen im Channel bieten wir mit unserem Eventportfolio 2021 eine Vielfalt an Vernetzungsplattformen, die teilweise schon viele Jahre im Markt etabliert sind und weiter stark wachsen. Aufgrund der weiter anhaltenden Situation rund um die Coronavirus-Pandemie legen wir im kommenden Jahr den Fokus primär auf digitale Veranstaltungsformate und wandeln viele unserer etablierten Veranstaltungen in Online-Events um, ohne jedoch das Ziel der Vernetzung und des fachlichen Austauschs aus den Augen zu verlieren. Einen Ausblick auf das, was Sie auf IDG-Events im Jahr 2021 erwartet, finden Sie hier in unserem neuen Veranstaltungskalender.
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Vorteile von Big Data im E-Commerce-Warehouse
Wird das Potenzial von Big Data richtig genutzt, ist es möglich, proaktiv auf die vielfältigen Bedürfnisse der Kunden einzugehen. Das führt in der Folge zu einem besseren Einkaufserlebnis. Denn eine höhere Lagereffizienz sowie besser geplante und vorbereitete Prozesse wirken sich positiv auf die Kundenerfahrung aus. Durch die Analyse der Daten können Logistikunternehmen auf schwankende Nachfragen und Auftragsspitzen gezielt eingehen. Wie lange dauert beispielsweise die Kommissionierung oder Verpackung einer Bestellung? Auf Grundlage dieser Analyse lassen sich Ressourcen wie Mitarbeiter, Lagerflächen und Infrastruktur sinnvoll einteilen.
Unabhängig von den Prozessen ist es wichtig, dass die Eingangsdaten zuverlässig sind und mit der Realität übereinstimmen. Die Herausforderung besteht darin, ob unabhängig zum Speicherplatz eine direkte Verbindung zur ursprünglichen Datenquelle möglich ist. In Ermangelung einer direkten Verbindung werden CSV-Dateien verwendet, die mehr Speicherplatz benötigen und die Analyseprozesse zusätzlich verlangsamen. Hier bietet es sich an, die größten Datenmodelle nachts nachzuladen, wenn die Serverlast am geringsten ist.
Big Data Analytics und IoT - Zusammenhänge & Vorteile
Big Data Analytics und IoT - Zusammenhänge & Vorteile
Big Data und das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) sind zwei aktuelle Themen, die bei Unternehmensleitern ganz oben auf der Agenda stehen. Zusammen haben sie einen erheblichen Einfluss auf die Fähigkeit von Unternehmen, Daten zu erfassen und zu analysieren, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. In der heutigen Umgebung gibt es viele Situationen, in denen das Internet der Dinge und Big Data Hand in Hand arbeiten. Sie haben sich jedoch als separate Technologien entwickelt und weisen auch einige Unterschiede auf.
Dies wirft die Frage auf, wie genau die beiden miteinander verbunden sind.
Was ist Big Data?
Big Data ist seit Beginn des digitalen Zeitalters ein sich entwickelndes Konzept. Er wird verwendet, um einen riesigen Datensatz zu beschreiben, der durch drei Merkmale definiert ist, die als die drei Vs - Volumen, Geschwindigkeit (Velocity) und Vielfalt - bekannt sind. Big Data unterscheidet sich von anderen Datensätzen durch die Größe (Volumen), die Wachstums-/Veränderungsrate (Geschwindigkeit) und die Vielfalt der strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten innerhalb des Satzes.
Der Vorteil eines umfangreichen Datensatzes besteht darin, dass er verborgene Muster oder Trends enthalten kann, die nur in einem so großen Satz sichtbar sind. Außerdem ermöglicht er einen Gesamtüberblick.
Aufgrund des Umfangs und der Komplexität von Big Data ergibt sich der Wert jedoch aus der Fähigkeit, diese Daten zu analysieren - und nicht aus den Daten selbst -, was sich als Herausforderung erweisen kann. Big Data ist so groß und komplex, dass die Identifizierung des Geschäftswerts aus so vielen Informationen mit herkömmlichen Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Informationen nicht möglich ist.
In der Vergangenheit hätten Unternehmen enorme Mengen an Zeit, Geld und Ressourcen für die Analyse der Daten aufwenden müssen, wenn sie daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen wollten. Glücklicherweise ermöglicht Big Data Analytics dank der Fortschritte in der Datenverarbeitung jetzt die Kombination großer Datensätze mit leistungsstarken Analysen. Das Ergebnis? Vormals unhandliche Datensätze können nun verwertbare Erkenntnisse liefern. Big Data Analytics bündelt riesige Datensätze in einem verständlichen Format, das es Unternehmen ermöglicht, sie zu nutzen. Durch die Einbeziehung von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen können darüber hinaus weitere verwertbare Erkenntnisse zutage gefördert werden. Es gibt viele Quellen für Big Data, eine davon sind Daten aus dem Internet der Dinge (IoT).
Was sind IoT-Daten?
Das Internet der Dinge (IoT) bezieht sich auf physische Objekte, die über gemeinsame Netzwerke verbunden sind. Eine Vielzahl von Sensoren sammelt Informationen und gibt sie an Systeme weiter, die diese Daten speichern, verwalten, filtern und analysieren können. Ein IoT-Gerät kann sich auf alles beziehen, von Wearables über medizinische Geräte bis hin zu Industrieanlagen.
Das IoT ermöglicht Unternehmen einen beispiellosen Einblick in die Vorgänge auf ihren angeschlossenen Geräten in Echtzeit. Von angeschlossenen IoT-Geräten wird eine riesige Menge an Echtzeit-Datenpunkten gesammelt und über das Internet zur Speicherung und Analyse übertragen.
Welche Beziehung besteht zwischen IoT und Big Data?
IoT und Big Data haben viele sich überschneidende Komponenten und das IoT gilt als eine wichtige Quelle für Big Data.
Sie wurden jedoch unabhängig voneinander entwickelt. Da das Volumen der durch das Internet der Dinge erzeugten Daten so stark zunimmt, dass herkömmliche Speicher- und Analysemethoden ineffizient werden, werden Big Data und IoT immer stärker miteinander verknüpft.
In der aktuellen Umgebung können die komplexen Daten und Informationen, die von IoT-Geräten gesammelt werden, als großer Datensatz betrachtet werden, der in Echtzeit gesammelt wird. Big Data Storage und Analytics helfen derzeit dabei, aus der Fülle dieser Echtzeit-Datenpunkte Sinn zu machen und hilfreiche Erkenntnisse zu gewinnen.
Um die Beziehung auf einer hohen Ebene zusammenzufassen: Ein Netzwerk von Geräten, die mit Elektronik und Sensoren ausgestattet sind (Connected Devices), sendet Echtzeitinformationen an das Internet (IoT), wo sie zu riesigen Datensätzen (Big Data) zusammengestellt und gespeichert und analysiert werden, um nützliche Muster zu finden (Big Data Analytics).
Wie wird Big Data im IoT genutzt?
Big Data Analytics helfen dabei, die von IoT-Geräten gesammelten Daten und Informationen sinnvoll zu nutzen. Diese Lösungen nutzen die riesigen, unstrukturierten Daten, die gesammelt wurden, und zeigen Wege auf, sie in kleinere Datensätze zu organisieren, die Unternehmen Einblicke in die Funktionsweise ihrer Prozesse geben und die Entscheidungsfindung verbessern können.
Big Data Analytics kann in Verbindung mit dem IoT verschiedene Arten von Erkenntnissen liefern, nämlich deskriptive Analysen, diagnostische Analysen, prädiktive Analysen und präskriptive Analysen. Die deskriptive Analyse gibt Aufschluss darüber, wie sich ein angeschlossenes Gerät in Echtzeit verhält. Sie kann für alles verwendet werden, von der Lokalisierung eines angeschlossenen Geräts über das Verständnis, wie dieses Gerät von den Kunden genutzt wird, bis hin zur Identifizierung von Anomalien.
Diagnostische Analysen geben Einblicke in das "Warum" hinter der deskriptiven Analyse. Für ein bestimmtes verbundenes Gerät kann sie der Organisation helfen zu verstehen, warum es auf eine bestimmte Weise läuft oder warum es bestimmte Ergebnisse produziert.
Eine sehr brauchbare Anwendung von Big Data im IoT ist die prädiktive Analytik. Bei dieser Art der Analyse wird maschinelles Lernen eingesetzt, indem Daten aus der Vergangenheit analysiert und Wahrscheinlichkeiten für die künftige Funktionsweise des Geräts erstellt werden. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn es um die Wartung von IoT-Geräten geht. Mit dieser Technologie können Unternehmen Ausfälle oder Wartungsbedarf vorhersehen, bevor das Gerät nicht mehr funktioniert.
Und schließlich werden Big Data im IoT für präskriptive Analysen verwendet. Diese Art der Analyse gibt Aufschluss darüber, wie Dinge, die beobachtet oder vorhergesagt wurden, beeinflusst werden können.
Herausforderungen im IoT mit Big Data Analytics
Visualisierung von Daten
Die Datenvisualisierung ist ein wichtiger Aspekt der IoT-Analyse und hilft dabei, wichtige Trends zu erkennen. Die Datenvisualisierung ist erforderlich, um die besten Datenerkenntnisse zu identifizieren und zu vermitteln, die für Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Die von IoT-Geräten erzeugten Daten sind heterogen, d. h. sie liegen in verschiedenen Formaten vor: strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert. Theoretisch sollte die Visualisierung von Daten das Verständnis von Trends erleichtern, doch wenn die Daten in so vielen verschiedenen Formaten vorliegen, wird eine Methode zur Visualisierung schwieriger.
Speicherung und Verwaltung von Daten
Big Data wächst weiterhin mit exponentiell hoher Geschwindigkeit. Die heutigen Big-Data-Speichersysteme verfügen nur über eine begrenzte Speicherkapazität, so dass die Verwaltung und Speicherung einer derart großen Datenmenge zu einer großen Herausforderung wird.
Lösungen für IoT und Big Data Analytics
Big Data und das Internet der Dinge werden sich weiter entwickeln und eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung eines Unternehmens spielen. Informieren Sie sich über die Analyselösungen von PTC, mit denen es ganz einfach ist, Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln.
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