Big Data für EnBop
Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Evaluierung von Methoden zur Anwendung von Big- Data-Analysemethoden auf Daten der Gebäudeautomation zur Identifikation von Potenzialen zur energetischen Betriebsoptimierung im Gebäudebestand.
Der innovative Schwerpunkt liegt in der Anwendung von Analysemethoden für große und komplexe Datenmengen (Big Data) auf die enorme Menge von Betriebsdaten der Gebäude- und Komponentenautomation in modernen Gebäuden. Diese werden heute in der Regel nur für die unmittelbare Betriebsführung der Gebäude und Anlagen genutzt. Lediglich ein minimaler Anteil der Daten wird für Sichtprüfungen, Alarme oder grundlegendste Analysen und Berichte genutzt. Die meisten Daten werden nicht gespeichert oder ausgewertet.
Mit dem hier verfolgten Ansatz sollen leistungsstarke Big Data-Methoden insbesondere durch Visualisierung/Mapping und Algorithmik zur Datenanalyse systematisch auf historisierte und Echtzeit-Daten aus Gebäudeautomationsanlagen und einzelnen gebäudetechnischen Komponenten wie Wärmepumpen, Kesseln, Lüftungsgeräten oder Pumpen angewendet werden, um die Potenziale dieser Daten zu analysieren und Nutzungskonzepte zu entwickeln.
Mögliche Anwendungsszenarien sind unter anderem:
Komponentenspezifische Analysen zur Betriebsoptimierung für ein kostenoptimiertes und vorbeugendes Wartungsmanagement zur Identifikation von Qualitätsdefiziten einzelner Chargen oder Installationsbetrieben
Systemspezifische Analysen der Daten von Gebäuden und Anlagen zur Identifikation und Korrektur von Betriebsfehlern zur Optimierung von Betriebsfehlern
Quartiersspezifische Analysen zur energetisch und wirtschaftlich optimierten Betriebsführung von Anlagen im Stadt- und Netzkontext
Im Projekt werden typische Daten sowohl über Simulationen als auch in der Praxis analysiert und bewertet, um aus diesen Daten Identifikationsmethoden für die oben beschriebenen Anwendungen zu entwickeln. Die Methoden werden anschließend an realen Gebäuden und ihren Anlagen in der Praxis erprobt.
Die angestrebten Methoden werden eine flächendeckende und weitgehend automatisierte Identifikation von Optimierungspotenzialen im Gebäudebestand ermöglichen und so die Grundlage für eine einfachere, beschleunigte und wirtschaftlichere Nutzung dieser Potenziale bilden. Dabei sollen insbesondere Komponenten-Hersteller zur Identifikation von Dienstleistungen und Geschäftsmodellen in die Projektbearbeitung eingebunden werden.
Data Science als Schlüssel der digitalen Transformation
Unternehmen erzeugen und sammeln enorme Mengen an Daten. Jedes Unternehmen, das in einer sich stark wandelnden und beschleunigenden Ökonomie dauerhaft Erfolg haben will, muss diese Daten gewinnbringend einsetzen. Um digitale Transformation zu starten und Daten in wertvolles Wissen zu verwandeln, benötigen sie Data Science.
Bei Data Science handelt es sich um ein äußerst vielfältiges Gebiet, das Expertisen sowohl in den Bereichen IT, Statistik, Mathematik und Big Data aber auch Kenntnisse der betriebswirtschaftlichen und makroökonomischen Abläufe erfordert. Entsprechend vielfältig sind auch die Wege und Möglichkeiten, um Data Scientist zu werden – einem der gefragtesten Berufe des 21. Jahrhunderts.
Was ist Data Science?
Data Science steht für die Datenwissenschaft, wobei es sich um eine interdisziplinäre Wissenschaft zur Gewinnung von Wissen aus Daten handelt. Hierbei werden große Mengen an Informationen aus Daten gewonnen, um auf dieser Grundlage eine Aussage zum optimalen Management im Unternehmen zu erhalten. So wird es möglich, die Qualität der eigenen Entscheidungen zu verbessern und die Effizienz in Hinblick auf die bereits aktiven Arbeitsabläufe zu steigern.
Der Ansatz der Datenwissenschaft stammt aus dem Jahr 1960. Damals wurde der Begriff „Data Science“ als Synonym für „Informatik“ genutzt. Erst 2001 wurde die Datenwissenschaft durch den US-amerikanischen Computerwissenschaftler William S. Cleveland zu einer eigenständigen Fachdisziplin, auf deren Grundlage neue Modelle und wissenschaftliche Methoden zur Analyse und Verwertung von Daten entwickelt wurden.
In der heutigen Phase hat sich die Datenwissenschaft zunehmend weiterentwickeln können. Sie beinhaltet Schwerpunkte der wissenschaftsbasierten Mathematik sowie der modernen Informatik. In Verbindung mit branchenspezifischem Fachwissen lässt sie sich auf jede Branche anwenden, um das Umsatzpotenzial zu steigern und für einen größeren Mehrwert im Management zu sorgen.
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Data Science vs. IT
Dabei unterscheiden sich die Ziele von Data Science deutlich von den herkömmlichen IT-Aufgaben. Data-Science-Projekte stehen an der Schnittstelle zwischen unternehmerischen Daten unterschiedlichster Art und damit verknüpften Fragestellungen, die – konkrete und potenzielle – zukünftige Szenarien, Trends oder Ereignisse betreffen können.
Die zentralen Ziele von Data Science sind:
Eine bessere Grundlage für Geschäftsentscheidungen zu schaffen Prozesse zu steuern, zu optimieren oder zu automatisieren Wettbewerbsvorteile zu erzielen Im Rahmen von Predictive Analytics belastbare Prognosen über zukünftige Ereignisse zu erstellen
Data Science lässt sich insofern als Synonym für eine neue Wahrnehmungsweise verstehen: Datenanalysen ermöglichen es, neue Einsichten in Bereichen zu gewinnen, die sich der Wahrnehmung bislang entzogen. Dadurch entstehen neue Perspektiven für Unternehmen, um sich im Wettbewerb einer digitalen und globalen Ökonomie zu behaupten.
Unterschied Big Data und Data Science
In den letzten Jahren ist die Aufmerksamkeit für das Thema Big Data und Data Science seitens der Forschung und der Industrie sehr stark angestiegen. Big Data ist in diesem Zusammenhang ein machtvolles Instrument, das entsprechend oft ein wichtiger Bestandteil von Data-Science-Lösungen ist.
Zunächst handelt es sich bei Big Data um einen Sammelbegriff, der ähnlich wie Data Sciences vielseitige Aspekte umfasst. Big Data kann folgende Teilbereiche umfassen:
Das umfangreiche Erheben und Sammeln von Daten
Der sicheren und massenhaften Speicherung beispielsweise in einem Data Lake
Der gleichzeitigen, parallelen Verarbeitung großer Datenmengen
Der Analyse von Daten mit speziellen Methoden
Die sinnvolle Verknüpfung mit unternehmerischen Fragestellungen
Die Erkenntnisse, die aus Datenanalysen gezogen werden können, erlauben es, Geschäftsprozesse besser zu verstehen, sie zu optimieren, neue Geschäftsmodelle beziehungsweise eine umfassende Datenstrategie zu entwickeln. Auch aufgrund des Potenzials von Big Data, neue Geschäftszweige zu erschließen, wird Data Science insgesamt mehr und mehr zum unternehmerischen Erfolgsfaktor.
Das Hype-Thema Big Data steht heute vielfach im Zentrum der digitalen Transformation. Darüber hinaus ist es wichtig zu betonen, dass Big Data und Data Science mehr sind als reine IT-Themen.
Tätigkeitsbereiche im Data Science
Innerhalb der Datenwissenschaft gibt es zahlreiche Tätigkeitsbereiche. Hierzu gehören beispielsweise Informatiker, Programmierer, Fachpersonal im Bereich der Softwareentwicklung, Datenbankexperten und viele weitere Fachleute. Die Fachkenntnisse müssen in beinahe allen Bereichen Mathematik und die als Computer-Wissenschaft bezeichnete Informatik beinhalten. Auch Wissen zur spezifischen Branche der Anwendung ist je nach Anstellung elementar und für den Erfolg unverzichtbar.
Neben persönlichen Anforderungen wie aktiver Lösungskompetenz und Kreativität ist häufig ein abgeschlossenes Studium Voraussetzung für eine Tätigkeit als Data Scientist. In dieser Hinsicht gibt es an vielen Fachhochschulen und Universitäten eigenständige Data-Science-Studiengänge, die sich mit Bachelor oder Master in den Bereichen Science oder Engineering abschließen lassen. Das klassische Bachelor-Studium umfasst in der Regel sechs Semester, das anschließende Master-Studium weitere vier Semester. Nach einem erfolgreichen Abschluss des Studiums wird es möglich, als Data Scientist in zahlreichen Branchen zu arbeiten und sich das spezifische Know-how anzueignen. Allerdings kommt im Studium oft noch der Praxisbezug zu kurz. Daher bieten einige Unternehmen für Berufseinsteiger Traineeprogramme für Data Science und Trainee-Programme für Data Engineers an.
Fachliche und technologische Anforderungen
Data-Science-Projekte lassen sich entsprechend nicht als rein technologische Projekte begreifen, obwohl viele Aspekte davon datenbasiert sind. Technisches Know-how allein genügt nicht, um gewinnbringende Data-Science-Lösungen zu erarbeiten. Darin liegt einer der Hauptgründe, warum Data-Science-Experten so rar gesät sind. Ohne spezifische fachliche Kenntnisse zu betriebswirtschaftlichen Abläufen und der jeweiligen Branche, lassen sich schwer sinnvolle Fragestellungen entwickeln.
Der Name Big Data rührt von riesigen Datenmengen, die es im Rahmen von Data Science Projekten oft zu verarbeiten gilt. Bei unseren Lösungen fallen zum Teil täglich Millionen von Einzelmesswerten an, was vielen hundert Gigabyte von Daten entspricht.
Die technischen Voraussetzungen von Big Data sind bis heute groß, wenngleich die Kosten dafür seit vielen Jahren sinken. Um große Mengen von Daten zu speichern und zu verarbeiten, sind große Rechenzentren und zum Teil viele hunderte parallel arbeitende Prozessoren notwendig. Alternativ zur Speicherung und Verarbeitung on premise, bietet sich heute vielfach die Auslagerung der Daten in der Cloud an.
In welchen Branchen wird Data Science angewendet?
Der Einsatz von Data Science kommt besonders bei größeren Unternehmen zum Tragen. Aber auch immer mehr mittelständische Unternehmen nutzen Data Science Lösungen. Beispiele für die Anwendung von Data Science sind Retail- und Handelsunternehmen, Logistikunternehmen, Firmen in der Gesundheitsbranche, Banken, Versicherungen und Industriebetriebe.
Die charakteristischen Merkmale von Data Science
Im Lauf der letzten Jahre hat es sich eingebürgert, Big Data anhand einer variierenden Menge von V-Begriffen – wie Volume, Variety oder Velocity – zu definieren. Über die genau Anzahl der nötigen Begriffe dieser Art lässt sich lange streiten. Ein kleiner Hinweis für Insider: Es müssen am Ende selbstverständlich exakt 42 sein. Wir beschränken uns hier auf die fünf wesentlichen, charakteristischen Merkmale von Big Data:
Wie es das Wort nahe legt, handelt es sich bei Big Data zunächst um eine „große“ Menge an Daten(„Volume“). Da Daten einen kleinen Ausschnitt aus der Realität repräsentieren gilt in der Regel: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto vollständiger ist das Bild, das wir uns damit von der Wirklichkeit machen können.
Big Data besteht in den meisten Fällen aus unterschiedlichsten Datentypen und äußerst komplexen Datensätzen („Variety“) – dadurch werden Zusammenhänge und Muster erkennbar. Die Herausforderung besteht darum oft darin, die Daten miteinander in eine sinnvolle Beziehung zu bringen.
3. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit
Neben der Datenmenge und der Datenvielfalt wird die schnelle Verfügbarkeit von Ergebnissen immer wichtiger. Mit einer entsprechenden Verarbeitungsgeschwindigkeit („Velocity“), die durch viele hundert parallel arbeitende Prozessoren gewährleistet wird, liegen Ergebnisse zum Teil in Echtzeit vor. Wären lediglich herkömmliche Computer am Werk, würde es Tage oder sogar Wochen dauern, bis Ergebnisse von Analysen vorliegen. Die Erkenntnisse wären dann zum großen Teil nutzlos.
Daten werden zum Teil extrem schnell erzeugt – die Turbine eines Windkraftwerks oder eines Flugzeugs, die von Sensoren überwacht wird, liefert pro Stunde bis zu 15 Terabyte an Roh- und Sensordaten. Die Relevanz der Informationen, die aus diesen Daten abgeleitet werden können, verfällt allerdings mit der Zeit („Variability“). Daten müssen darum veränderlich sein bzw. immer wieder neu erhoben werden, um weiterhin relevant zu sein.
Am Ende des Tages müssen Daten interpretiert und in sinnvolle Handlungskonzepte übersetzt werden. Eine ansprechende, übersichtliche und verständnisfördernde Datenvisualisierung ist dabei ein zentraler Erfolgsfaktor für Big-Data-Projekte.
Das letzte Beispiel zeigt auch, warum Big Data auf dem Zusammenspiel der verschiedenen Teilaspekte beruht. Bahnt sich beispielsweise eine Fehlfunktion an, auf die regelmäßig erhöhte Temperaturen eines Bauteils hinweisen, ist diese Information nur hilfreich, wenn die Datengrundlage einerseits möglichst genau ist, und andererseits mit anderen, älteren Datenbeständen verglichen werden kann. Dazu muss gleichzeitig ein Modell zur Erkennung und Bewertung der Daten vorliegen und Ergebnisse wiederum möglichst in Echtzeit.
Die Entscheidung, welche Handlung aus dem Ergebnis von Datenanalysen folgt, trifft nicht der Data Scientist. Darum müssen Daten entsprechend in einer für die Entscheider verständlichen Form dargestellt sein. Erst dann entsteht ein Zeit- und Wissensvorteil, aus dem sich ein Handlungsspielraum ergibt: Der Betreiber weiß frühzeitig von einem sich anbahnenden Schaden und kann noch vor dem tatsächlichen Ausfall Gegenmaßnahmen ergreifen.
Business Intelligence vs. Data Science
Mit der Analyse von Geschäftsdaten beschäftigte sich bislang die klassische Business Intelligence (BI). Diese konzentrierte sich auf die Auswertung von Unternehmensdaten mit dem Ziel, Abläufe besser zu verstehen und Prozesse zu optimieren. Mit Data Science wird dieses Konzept wesentlich modernisiert.
Bei (Advanced) Data Analytics und Predictive Analytics geht es nicht mehr nur darum, bestehende Daten und Prozesse zu analysieren, um die Vergangenheit besser zu verstehen, sondern darum, den Blick in die Zukunft zu richten. Ausgehend von Daten über Kunden, Portfolios, Vertriebs- und Marketingprozessen, Service, Risiken, Compliance, Preisentwicklung- und -bildung und aus der Finanzbuchhaltung lassen sich Aussagen ableiten, die in die Zukunft gerichtete Entscheidungen nachhaltig verbessern.
Die entscheidende Veränderung, die Data Science im Vergleich zur BI durch die Ausrichtung auf die Zukunft mit sich bringt, ist Dynamisierung. Anstatt reaktiv, aus dem Blick in die Vergangenheit Konsequenzen für die Gegenwart zu ziehen, kann der Blick direkt auf zukünftige Szenarien oder Ereignisse gerichtet werden.
Fazit
Data Science ermöglicht proaktives Handeln und wird gerade dadurch zum Treiber für Innovation. Der durch die Digitalisierung ausgelöste Wandel wird durch Data Science beherrschbar und bringt Unternehmen in die Position, die Zukunft aktiv zu gestalten.
Was ist Big Data und wie wird es die Zukunft von Unternehmen verändern? - Professionelle Cloud-Kommunikationslösung
Big Data ist schon jetzt allgegenwärtig.
Jedes Mal, wenn Sie eine Sendung auf Netflix streamen, etwas auf Twitter posten oder ein kurzes Telefongespräch mit einem Unternehmen führen, tragen Sie zu dieser großen Datenmenge bei.
Studien zufolge werden wir bis 2025 täglich 463 Exabytes an Daten erzeugen. Um diese Zahl bildlich darzustellen: Das entspricht ca. 212 Millionen DVDs.
Kein Wunder, dass etwas so Großes sich auf all unsere Lebensbereiche auswirkt. Big Data ist in unserem modernen Umfeld das Herzstück der Planung, der Entscheidungsfindung und der Kundenerfahrungsstrategien von Unternehmen.
In diesem Blogbeitrag beleuchten wir, wie Big Data die Zukunft von Unternehmen beeinflussen wird und was diese schon heute tun können, um die Unmengen an Daten zu ihren Gunsten zu nutzen.
Warum ist Big Data wichtig?
Big Data ist ein Oberbegriff für die großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die wir täglich sammeln und erzeugen. Jede Interaktion mit einem Kunden oder einer Marke ist ebenso eine Datenquelle wie die Inhalte, die Unternehmen auf ihrer Webseite veröffentlichen, und die Aktionen, die Suchmaschinen täglich aufzeichnen.
Dieser konstante Informationsfluss ist mehr als reines Grundrauschen: Er bietet wertvolle Einblicke in die Realität der Welt, in der wir leben. Die Auswertung von Big Data verhilft Unternehmen durch ein besseres Verständnis Ihrer Zielgruppe zu neuen Wachstumschancen. Ihre Daten können Ihnen auch Informationen darüber liefern, welches Ihrer Teammitglieder am produktivsten arbeitet, oder wie Sie Ihr Unternehmen effizienter gestalten können.
Netflix ist ein hervorragendes Beispiel für den Wert von Big Data. Im Oktober 2019 verzeichnete Netflix über 163,5 Millionen Abonnenten. Das Unternehmen verriet, dass es mithilfe von Big Data im Bereich Kundenbindung jedes Jahr bis zu eine Milliarde Dollar einspart, da Netflix so besser in der Lage ist, Sendungen vorzuschlagen, die die Nutzer auch wirklich interessieren.
Ein Whitepaper von SAS offenbarte außerdem, dass sich Unternehmen durch Big Data endlose Wachstumsmöglichkeiten eröffnen, da sie bessere und schnellere Entscheidungen treffen können. Daten können Ihnen dabei helfen, die Produktivität Ihrer Teams zu steigern und Ihre Produkte besser an den Vorlieben Ihrer Kunden auszurichten.
Auch die Business Intelligence – also die Analysen und Erkenntnisse, die Unternehmen zu einer besseren Rendite verhelfen, – profitiert maßgeblich von Big Data. Jede Erkenntnis, die Sie aus Ihren Daten gewinnen, bringt Sie einen Schritt weiter: So vermeiden Sie Marketingkampagnen, die nicht funktionieren, und Strategien, die zu nichts führen. Big Data:
Ermöglicht Ihnen die ganzheitliche Betrachtung der Kundenerfahrung;
Hilft Ihnen zu erkennen, wie Kunden zu Ihrem Unternehmen stehen;
Zeigt Ihnen, wie Sie die Performance Ihrer Mitarbeiter verbessern können;
Erhöht Ihre Chancen, das Potenzial Ihres Produkts zu verbessern;
Deckt Lücken in Ihrer Marketingstrategie auf
Die Auswertung von Big Data verhilft Unternehmen durch ein besseres Verständnis Ihrer Zielgruppe zu neuen Wachstumschancen.
Big-Data-Anwendungen in Unternehmen
Um die Anwendungsmöglichkeiten von Big Data in Unternehmen besser zu verstehen, betrachten wir einmal genauer, wie Unternehmen diese Technologie zu ihrem Vorteil nutzen können.
1. Verbesserung der Kundenerfahrung
Einer der beliebtesten Ansätze für die Nutzung von Big Data ist aktuell die Verbesserung der Kundenerfahrung. Experten sind sich einig, dass heutzutage die Kundenerfahrung der Schlüssel zum Erfolg ist. Es ist jedoch nicht immer einfach herauszufinden, was genau Ihre Kunden von Ihnen benötigen. Die gute Nachricht ist, dass Sie die Antworten auf die wichtigsten Fragen zu Ihren Kunden schon haben; sie verbergen sich in Ihrem Datenbestand.
Dort finden sich alle Informationen zu Stimmung, Vorlieben und Anforderungen Ihrer Kunden, und mit Big Data können Sie dieses Potenzial optimal ausschöpfen. Das amerikanische Unternehmen Target sagte zum Beispiel mithilfe von Datenanalysen Schwangerschaften seiner Kundinnen vorher und konnte ihnen so passendere Werbung anzeigen.
2. Transformation des Einstellungsprozesses
Mitarbeiter sind das wichtigste Kapital eines jeden Unternehmens. Nicht nur die Kunden sind wichtig, sondern auch die Mitarbeiter, die diese Kunden täglich betreuen. Unternehmen tun sich heute oft schwer, das richtige Talent für Ihr Team zu finden. Personalverantwortliche müssen sich normalerweise durch Berge von Bewerbungen kämpfen, bevor sie auf geeignete Kandidaten stoßen.
Leider ist die falsche Personalauswahl ein teures Versehen. Experten zufolge betragen die Kosten eines solchen Fehlers bis zu 30 % des Jahresgehalts des neuen Mitarbeiters. Mit Big Data können Sie aber Analyse-Tools und KI-Algorithmen mit entsprechenden Daten füttern und so genau erfahren, wen Sie auf Basis der benötigten Fähigkeiten einstellen sollten.
3. Bessere Entscheidungen treffen
Big Data kann in fast jedem Bereich Ihres Unternehmens den Entscheidungsprozess verbessern. Denn Daten sind die wichtigste Grundlage für Analyse-Apps und künstliche Intelligenz und verhelfen Führungskräften zu den Erkenntnissen, die sie brauchen, um ihr Unternehmen voranzubringen.
Verbunden mit den richtigen Anwendungen und Cloud-Computing-Services kann die Analyse von Big Data Ihnen Antworten auf einige Ihrer drängendsten Fragen liefern. Zum Beispiel können Sie mit den Daten eines Tools zur Personaloptimierung herausfinden, was Ihre Mitarbeiter brauchen, um optimal arbeiten zu können. Genauso verrät Ihnen die Analyse von Big Data, wo Sie in zusätzliche Produkte für potenzielle Nachfragespitzen investieren sollten. Ihr Daten-Tools können sogar aufgrund vergangener Trends vorhersehen, wann Sie voraussichtlich mehr Personal in Ihrem Contact Center benötigen werden.
Wie Sie die Vorteile von Big Data für sich nutzen
Big-Data-Technologien werden immer zuverlässiger und leistungsstärker.
Während wir immer mehr Informationen ansammeln, entstehen zugleich Anwendungen und Tools, mit denen Unternehmen jeder Größe den Mehrwert von Big Data für sich nutzen können.
Die Frage ist nur, wie Sie diese Informationen optimal nutzen können.
Ein Ziel setzen
Wenn Sie das Potenzial von Big Data ausschöpfen wollen, müssen Sie im ersten Schritt entscheiden, was genau Sie erreichen möchten. Es gibt Unmengen an Informationen da draußen, aber nicht alle sind für Ihre Ziele relevant. Die Entscheidung, was Sie mit Ihren Daten erreichen wollen, hilft Ihnen dabei, den Ausgangspunkt für Ihre Suche nach den richtigen Informationen auszuwählen.
Möchten Sie beispielsweise die Qualität Ihrer Produkte verbessern, dann könnten Sie damit beginnen, Daten aus Kundenfeedback und Zufriedenheitsbewertungen zu erfassen. Wenn Sie hingegen die Leistung Ihrer Teammitglieder verbessern wollen, dann sollten Sie sich auf Dinge wie die Contact-Center-Analysen und die Anzahl der bearbeiteten Anrufe konzentrieren. Außerdem könnten Sie sich mit Tools zur Personaloptimierung befassen.
Die richtigen Tools finden
Big Data ist überall, in ihrer Rohform aber nicht verwertbar. Es würde Hunderte von Jahren und endlose Arbeitskraft brauchen, so viele Informationen zu sortieren. Deshalb brauchen wir Systeme und Tools, die diesen Prozess dramatisch beschleunigen.
Zum Beispiel:
CRM- und Contact-Center-Tools
Customer-Relationship-Management-Tools (CRM-Tools) können Sie dabei unterstützen, Daten über die Customer Journey Ihrer Kunden zu sammeln. Kombiniert mit den Erkenntnissen aus Ihrem Contact Center und der Art und Weise, wie die Mitarbeiter in Ihrem Team Anrufe bearbeiten, können Sie daraus Strategien für eine Verbesserung der Customer Journey entwickeln. Hierbei liegt der Schlüssel zum Erfolg in der richtigen Plattform, mit der Sie die Informationen zu den einzelnen Kontaktpunkten des Kunden an einem Ort zusammenführen können. Bedenken Sie dabei, dass sich die Customer Journey heute über mehr Kanäle denn je erstreckt, von Social Media bis zu Videokonferenzen und darüber hinaus.
Personalanalyse
Wenn Sie mit der Analyse von Big Data die Performance Ihres Teams verbessern wollen, können Tools zur Personaloptimierung die Lösung sein. Diese Softwarelösungen sammeln Informationen über Ihre Mitarbeiter, z. B. die Anzahl der bearbeiteten Anrufe oder die Kundenbewertung. Die Analyse dieser Information zeigt Lücken in Ihrer Strategie auf und identifiziert Mitarbeiter, die zusätzliches Training benötigen.
Business Intelligence
Business Intelligence-Tools (BI-Tools) bieten einen Überblick über kritische Leistungsanalysen, und sollen ihnen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Mithilfe von BI-Technologie stehen Ihnen Echtzeitinformationen über die Performance Ihres Teams, Daten aus der Vergangenheit und vieles mehr zur Verfügung. Sie können auch ein Echtzeit-Dashboard erstellen, an dem alle Teammitglieder Ihre Leistung anhand spezifischer Metriken ablesen können.
Innovation strategisch vorantreiben
In den meisten Fällen möchten Unternehmen mithilfe von Big Data einen strategischen Wandel herbeiführen. Ganz gleich, ob Sie die Kundenerfahrung beobachten oder die Leistung Ihrer Teammitglieder steigern möchten, Ihre Daten helfen Ihnen dabei, Innovation und Entwicklung voranzutreiben.
Wichtig ist hierbei, dass Sie über ein System zur Umsetzung neuer Strategien verfügen. Wenn Sie wissen, was Ihr Unternehmen ausbremst oder wo neue Möglichkeiten bestehen, wie entscheiden Sie über die nächsten Schritte? Welchen Entscheidungsträgern müssen Sie Ihre Ideen vorlegen? Stellen Sie einen Aktionsplan auf, den Sie und Ihre Teammitglieder befolgen können, um die von Ihnen gesammelten Daten zu nutzen.
Big Data und die Cloud: eine perfekte Kombination
Wie bereits erwähnt, können sich Unternehmen vieler Tools bedienen, um die Nutzung von Big Data zu verbessern und sicherzustellen, dass sie das Beste aus den gesammelten Informationen herausholen. Es gibt jedoch nur wenige Dinge, die für den Erfolg einer Big-Data-Strategie wichtiger sind als Cloud Computing.
Wir erzeugen bereits jetzt etwa 2,5 Trillionen Bytes an Daten pro Tag, und die Geschwindigkeit dieses Prozesses nimmt ständig zu. Bei so vielen zu sortierenden Informationen wäre es unmöglich, all diese Daten auf einem traditionellen Speichersystem vorzuhalten.
Um die Vorteile einer ständig wachsenden Datenmenge optimal zu nutzen, benötigen Sie eine flexible Lösung. Hier kommt die Cloud ins Spiel, denn die Cloud-Technologie kennt keine Größenbeschränkungen. In der Cloud können Unternehmen endlose Mengen an Informationen aus Contact Centern, Kommunikationssystemen und weiteren Quellen hosten. So geht Ihrem Unternehmen nicht ständig der Platz für neue Erkenntnisse aus.
Big Data und Cloud Computing bilden die perfekte Kombination. Während Big Data uns den Zugriff auf eine unendliche Menge sich ständig erweiternder Informationen ermöglicht, bietet uns Cloud Computing einen Raum, um diese für uns so wertvollen Daten zu speichern. Darüber hinaus können Unternehmen dank As-a-Service-Angeboten die Funktionalität ihrer Cloud-Umgebung jederzeit erweitern.
Big Data und Cloud Computing bilden die perfekte Kombination.
Tools für eine optimale Big-Data-Verarbeitung in der Cloud
Obwohl die Cloud und Big Data perfekt zusammenpassen, können sie nur dann die richtigen Ergebnisse liefern, wenn sie mit den passenden Tools unterstützt werden. Häufig greifen Unternehmen auf As-a-Service-Lösungen zurück, um sicherzustellen, dass sie Daten in der Cloud korrekt verarbeiten können.
In der heutigen Cloud-Landschaft können Sie beispielsweise auf Contact Center in der Cloud zugreifen. Das ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, ortsunabhängig zu arbeiten und auch unterwegs Daten zu erfassen. Diese Cloud Contact Center verfügen manchmal auch über bereits integrierte Analysefunktionen, um Probleme bei der Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud zu bewältigen.
Ihr As-a-Service-Anbieter kann außerdem sicherstellen, dass Sie über alle nötigen Mittel verfügen, um Ihre Datenstrategie sicher und regelkonform zu gestalten. Dazu gehört auch die Bereitstellung von Verschlüsselungstechnologien, die Kriminellen und externen Parteien den Zugriff auf Ihre gesammelten Daten verwehren. Das bedeutet außerdem, dass persönliche Daten nur dann gespeichert werden, wenn die Einwilligung des Kunden vorliegt, damit Sie die Vorgaben der DSGVO einhalten.
Einige Vorteile der As-a-Service-Technologie im Überblick:
Flexibilität und Skalierbarkeit: Sie können die Bandbreite Ihrer Cloud-Umgebung an die Größe Ihres Unternehmens und Ihrer Datenmengen anpassen. Vereinfachte Infrastruktur: Wenn Sie sich für einen As-a-Service-Provider entscheiden, müssen Sie sich weder über Ihre Cloud-Umgebung noch um komplexe Rechenzentren in Ihrem Unternehmen Gedanken machen. Verbesserte Analysefähigkeit: Cloud-Anbieter bieten Ihnen endlose Möglichkeiten, Ihre Datenlandschaft mit neuen Tools wie KI, maschinellem Lernen und verbesserten Analysen aufzurüsten und zu transformieren.
Die Zukunft von Unternehmen liegt in der Analyse von Big Data
Letztendlich gibt es in einer Welt, in der Erfahrung der Schlüssel zum Erfolg ist und in der Unternehmen ständig um Alleinstellungsmerkmale kämpfen, nichts Wertvolleres als Daten. Big Data liefert Unternehmen den Datenumfang und die Erkenntnisse, die sie benötigen, um einen realistischen Wachstumsplan zu entwickeln. Mit den richtigen Analysen und Tools in der Cloud können Sie mit Big Data all Ihre Ziele erreichen.
Die richtigen Big-Data-Technologien werden Ihnen aufzeigen, wie Sie Ihre Kundenbeziehungen vertiefen und was Sie tun können, um die Effizienz Ihres Teams zu erhöhen. Datenerfassungssysteme ermöglichen es Ihnen außerdem, Ihre Geschäftsabläufe zu optimieren, Ihre Ausgaben zu senken und gleichzeitig Ihren Gewinn zu steigern. In den kommenden Jahren werden Unternehmen, die sich Big Data nicht zunutze machen, endlose Möglichkeiten entgehen.