Aufgrund der zunehmenden Anzahl von Transaktionen haben Unternehmen ein riesiges Repository mit Daten zu diesen Transaktionen erstellt. Folglich sind Geschäftsinformationen, Erkenntnisse und Informationen erforderlich. Unternehmensmanager trafen datengesteuerte, faktenbasierte Entscheidungen und nicht auf der Grundlage von Erfahrung oder Institution. Intelligenz aufbauen rund um die Geschäftsziele und deren operativen Nuancen war erfolgreich.
Unternehmen sind in das digitale Zeitalter eingetreten, indem sie im letzten Jahrzehnt ihre Prozessabläufe automatisiert haben. Big Data-Anwendungen können verborgene Muster und Trends für Unternehmen aufdecken, die das Verhalten ihrer Benutzer und Kunden besser verstehen möchten. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um Innovationsrichtungen zu finden und Wettbewerbsvorteile zu erzielen, indem sie Produkte und Dienstleistungen vor der Konkurrenz anbieten.
In diesem Artikel diskutieren wir Big Data-Beispiele im Allgemeinen und Big Data-Analysen und untersuchen sieben verschiedene Big Data-Anwendungsbeispiele.
Was sind Big Data?
Daten, die eine größere Vielfalt aufweisen, kommen mit größerer Geschwindigkeit an und enthalten ein größeres Volumen, werden als Big Data bezeichnet. Mit anderen Worten sind dies die sogenannten drei Vs. Große und komplexe Datensätze, insbesondere solche aus neuen Quellen, können als Big Data bezeichnet. Die Datensätze sind so groß, dass herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sie nicht verarbeiten kann. Diese enormen Datenmengen können jedoch bisher unlösbare Geschäftsprobleme lösen.
Big Data Analytics
Bei der Big Data-Analyse werden große Datenmengen untersucht, um Informationen aufzudecken, die Unternehmen dabei helfen können, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, wie etwa versteckte Muster, Korrelationen, Markttrends und Kundenpräferenzen.
Mithilfe von Datenanalysetechnologien und -techniken können Organisationen Datensätze analysieren und neue Informationen sammeln. Business Intelligence-Abfragen liefern Antworten auf grundlegende Business Intelligence-Fragen (BI).
Im Kontext der Analytik ist die Big Data-Analyse eine Form der erweiterten Analytik, die komplexe Big Data-Anwendungen einbezieht. Beispiele hierfür sind erweiterte Funktionen wie Vorhersagemodelle, statistische Algorithmen und Was-wäre-wenn-Analysen, die auf erweiterten Analytiksystemen basieren.
Big Data Analytics: Warum ist es wichtig?
Durch den Einsatz von Big Data-Analysesystemen und -Software können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen, die ihre Geschäftsergebnisse verbessern. Daraus können sich mehrere Vorteile ergeben, darunter effektiveres Marketing, neue Umsatzmöglichkeiten, Kundenpersonalisierung und verbesserte Betriebseffizienz. Bei effektiver Nutzung können diese Vorteile einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz bieten.
Vorteile von Big Data Analytics
Auf Big Data basierende Analysen können folgende Vorteile bieten:
• Die Fähigkeit, große Datenmengen analysieren aus vielen verschiedenen Quellen, in verschiedenen Formaten und Typen, in kurzer Zeit.
• Strategische Entscheidungen können durch das Verständnis von Lieferkettensystemen, Abläufen und anderen Aspekten der strategischen Planung verbessert werden.
• Effizienzsteigerungen und Optimierungen der Geschäftsprozesse können zu Kosteneinsparungen führen.
• Es kann zu besseren Marketingerkenntnissen und Informationen zur Produktentwicklung führen, wenn Sie die Bedürfnisse, das Verhalten und die Stimmung der Kunden besser verstehen.
• Mithilfe großer Datenstichproben können neue, fundiertere Strategien zum Risikomanagement entwickelt werden.
Die 7 besten Big Data-Anwendungsbeispiele für 2025
In diesem Artikel listen wir die Top 7 Branchen auf, die Big Data-Anwendungen in ihren jeweiligen Bereichen:
1. Marketing und Werbung mit Big Data
Die Analyse großer Datenmengen kann in mehreren Bereichen des Marketings und der Werbung von großem Nutzen sein, und dies ist einer davon. Sie haben wahrscheinlich die Verwendung großer Datenmengen in einer Anzeige auf Facebook oder Instagram, falls Sie schon einmal eines gesehen haben. Hier sind ein paar spezifischere Beispiele, die wir genauer untersuchen können.
Netflix
Es gibt mehr als 150 Millionen Netflix-Abonnenten und das Unternehmen sammelt Informationen über jeden von ihnen. Benutzer können sehen, was sie sehen, wann sie es sehen, welches Gerät sie verwenden, wenn eine Sendung angehalten wird, und wie schnell sie eine Serie zu Ende schauen. Häufig sehen sich die Leute die gleichen Szenen zweimal an, also machen sie Screenshots davon. Warum ist das so?
Netflix kann auf Grundlage all dieser Informationen individuelle Benutzerprofile erstellen. Ihre Effizienz bei der Auswahl von Filmen und Fernsehsendungen ist beeindruckend, da sie das Erlebnis an die Vorlieben der Benutzer anpassen können. Die von Netflix gesammelten Daten helfen ihnen bei der Entscheidung, welche Sendungen als nächstes in Auftrag gegeben werden, unabhängig davon, was Sie in Artikeln darüber gelesen haben, dass das Unternehmen für neue Sendungen viel Geld ausgibt.
Amazon
Das Unternehmen sammelt viele Informationen über seine Nutzer, ähnlich wie Netflix. Zu den Daten gehört, was die Nutzer kaufen, wie oft (und wie lange) sie surfen und sogar, ob sie Kundenrezensionen hinterlassen (nützlich für Stimmungsanalysen). Anhand der Rechnungsadresse kann Amazon sogar das Einkommen einer Person schätzen.
Amazon kann auf Grundlage all dieser von Millionen von Benutzern gesammelten Daten hochspezialisierte segmentierte Benutzerprofile erstellen. Ihr Marketing kann dann mithilfe prädiktiver Analysen auf Grundlage der Surfgewohnheiten der Benutzer gezielt ausgerichtet werden. Auf dieser Grundlage schlagen wir vor, was Sie als Nächstes kaufen möchten, und gruppieren Produkte, damit Sie effizienter einkaufen können.
2. Bank- und Wertpapierwesen
Die Securities and Exchange Commission (SEC) verwendet einen Big-Data-Ansatz zur Überwachung der Finanzmarktaktivität. Derzeit nutzt sie Netzwerkanalysen und natürliche Sprachverarbeitung, um illegalen Handel auf den Finanzmärkten aufzudecken.
Die „großen Jungs“ auf den Finanzmärkten wie Hochfrequenzhändler, Banken, Hedgefonds, Stimmungsanalysten und Prognosemodelle nutzen Big Data für Handelsanalysen im Hochfrequenzhandel, für entscheidungsunterstützende Analysen vor Handelsbeginn, für Stimmungsmessungen und für Prognoseanalysen.
Risikoanalyse Auch in dieser Branche sind wir stark auf Big Data angewiesen, wie zum Beispiel Geldwäschebekämpfung, Unternehmensrisikomanagement und das „Know Your Customer“-System.
Zur Gewährleistung der Sicherheit und Einhaltung dieser Vorschriften durchlaufen die Kunden zahlreiche Verifizierungsprozesse, darunter biometrische Authentifizierung, Dokumentenüberprüfung, Altersverifikation und Transaktionsüberwachung.
3. Unterhaltung, Medien und Kommunikation
Unternehmen dieser Branche analysieren Kundendaten und Verhaltensdaten gleichzeitig, um detaillierte Kundenprofile zu erstellen, die für folgende Zwecke verwendet werden können:
• Unterschiedliche Zielgruppen erfordern unterschiedliche Arten von Inhalten
• Bereitstellung von Empfehlungen für On-Demand-Inhalte basierend auf Benutzerpräferenzen
• Leistungsmessungen werden verwendet, um die Wirksamkeit der Inhalte
Eines der bemerkenswertesten Beispiele für Stimmungsanalyse in Echtzeit ist das, was Fernseh-, Mobil- und Webnutzern während der Wimbledon Championships zur Verfügung gestellt wird (YouTube-Video). Dabei wird Big Data genutzt, um eine detaillierte Analyse der Benutzerstimmung während der Spiele zu liefern.
Ein Musik-Streaming-Dienst namens Spotify verwendet Hadoop Big Data Analytics, um Daten von Millionen von Benutzern weltweit zu sammeln. Anschließend analysiert er die Daten, um dem Benutzer fundierte Musikempfehlungen zu geben.
Als One-Stop-Shop, der seinen Kunden Musik, Videos und Kindle-Bücher anbietet, ist Amazon Prime stark auf Big Data angewiesen. Infochimps, Splunk, Pervasive Software und Visible Measures sind einige der Big-Data-Unternehmen dieser Branche, die Big-Data-Dienste anbieten.
4. Gesundheitsdienstleister
Das Potenzial von Big Data im Gesundheitswesen erstreckt sich auch auf Pharmaunternehmen und Anbieter medizinischer Produkte. Von der Diagnose und Behandlung von Krankheiten bis hin zur Vorbeugung und Nachverfolgung von Krankheiten stehen enorme Datenmengen zur Verfügung.
Elektronische Gesundheitsakten
In unseren Krankenakten halten wir alles fest, einschließlich unserer demografischen Daten, unserer Familiengeschichte und unserer Ernährung. Es gab eine Zeit, in der diese Informationen auf Papier verfügbar waren, was sie weniger wertvoll machte. Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) werden heute weltweit dank der Digitalisierung dieser Daten erstellt. In EHRs steckt ein großes Potenzial, einschließlich der beste EHR für die Psychiatrie.
Im Alltag helfen sie Ärzten dabei, Erinnerungen oder Warnungen zu Patienten zu erhalten (zum Beispiel zu Medikamentenkontrollen). Darüber hinaus können klinische Forscher mit EHRs auch Zusammenhänge zwischen Dingen wie Krankheit, Lebensstil und Umwelt feststellen. Die Information über neue Interventionen und Änderungen der staatlichen Gesundheitspolitik revolutioniert die Art und Weise, wie wir Krankheiten erkennen, verhindern und behandeln.
Wearable Geräte
Gesundheitsdienstleister sind ständig auf der Suche nach schnelleren, billigeren und wirksameren Behandlungen. Die Wearables sind dabei von entscheidender Bedeutung. Eine Patientenverfolgung in Echtzeit ist möglich. Diese Echtzeitdaten können weiter integriert werden in Cloud-Versicherungssoftware, wodurch die Versicherer besser in der Lage sind, Gesundheitsrisiken einzuschätzen und personalisierte Versicherungsempfehlungen zu geben. Ärzte können den Blutdruck der Patienten zu Hause mithilfe eines Herzmonitors überwachen, anstatt sich auf schnelle Krankenhaustests verlassen zu müssen. Wenn es einen Blutdruck gibt, können Ärzte schnell eingreifen.
Darüber hinaus können Gesundheitsdienstleister ihre Produkte verbessern, indem sie Big-Data-Analysetools verwenden, um Daten von unzähligen Patienten zu sammeln. Letztendlich werden dadurch Geld und Leben gerettet.
Krankheiten verfolgen
Die Krankheitsverfolgung ist eine weitere Anwendung von Big Data im Gesundheitswesen. Coronavirus-Pandemie ist ein Beispiel dafür. Die Regierungen haben sich bemüht, Track-and-Trace-Systeme einzuführen, um die Ausbreitung des Coronavirus einzudämmen. Die chinesische Regierung hat Wärmemelder installiert, um Patienten mit Fieber an Bahnhöfen zu identifizieren.
Die Pflicht, sich vor der Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel auszuweisen, ermöglicht es den Behörden, die Betroffenen schnell zu warnen. Die chinesische Regierung nutzt außerdem Überwachungskameras und mobile Daten, um Personen aufzuspüren, die gegen die Quarantäne verstoßen haben. Big Data wirft zwar Datenschutzbedenken auf, aber Chinas Ansatz zeigt dennoch seine Macht.
5. Ausbildung
Bis vor kurzem galt Bildung als Einheitslösung. Doch jetzt, da Unternehmen Big Data nutzen, trifft dies nicht mehr zu. Schulen, Hochschulen und Technologieanbieter verbessern gleichermaßen das Bildungserlebnis.
Die Reduzierung der Abbruchquoten
Die Purdue University in Indiana hat Big Data schon früh eingesetzt. Mithilfe von Signals hat Purdue ein Frühinterventionssystem entwickelt, das dabei hilft, akademische und Verhaltensprobleme bei Studenten vorherzusagen. Purdue konnte die Abbruchquoten genau vorhersagen, indem es prädiktive Modellierung auf Studentendaten anwandte (wie Unterrichtsvorbereitung und Engagement).
Wenn Maßnahmen erforderlich waren, wurden Studierende und Lehrkräfte benachrichtigt, sodass das College eingreifen konnte. In einer Studie mit mehreren Signals-Kursen verringerte sich die Wahrscheinlichkeit eines Studienabbruchs um 21 %.
Die Verbesserung des Lernerlebnisses
Einige Anbieter von Bildungstechnologien nutzen Big Data. Das in Großbritannien ansässige Unternehmen Sparx hat eine Mathe-App für Kinder entwickelt. Die App verbessert das Lernen der Schüler durch maschinelles Lernen, personalisierte Inhalte und Datenanalyse. Jeder Schüler erhält durch einen adaptiven Algorithmus mit über 32,000 Fragen den relevantesten Inhalt basierend auf seinen vorherigen Antworten.
Durch Echtzeit-Feedback können Fehler sofort behoben werden. Sparx erhält außerdem umfassendere Einblicke in die Lernmuster und -schwierigkeiten der Schüler, indem es Daten von seinen Benutzern aus allen Schulen sammelt.
Die Verbesserung der Lehrmethoden
Auch andere Anbieter von Bildungstechnologien nutzen Big Data, um ihre Lehrmethoden zu verbessern. Die Lehrer der Roosevelt Elementary School in San Francisco verwenden beispielsweise eine Analyse-App namens DIBELS. Anhand der Daten der App zu ihren Lesegewohnheiten können die Lehrer erkennen, wo ihre Schüler Hilfe benötigen. Durch die Zusammenstellung der Daten aller Schüler können sie den Unterricht gezielt dort einsetzen, wo er am dringendsten benötigt wird. Pädagogen werden außerdem zum Nachdenken angeregt.
6. Regierung
Eine breite Palette von Beispiele für Big Data-Anwendungen gibt es im öffentlichen Dienst, etwa bei der Ölförderung, der Finanzmarktanalyse, der Betrugserkennung, der Gesundheitsforschung und dem Umweltschutz.
Dies sind einige Beispiele für Big Data-Anwendungen:
• Daten aus unstrukturierten Quellen werden von der Social Security Administration (SSA) verwendet, um große Mengen von Anträgen auf Sozialleistungen bei Invalidität zu analysieren. Medizinische Informationen werden durch Analysen schnell und effizient verarbeitet, um schnellere Entscheidungen zu ermöglichen und verdächtige oder betrügerische Anträge zu erkennen.
• Die Food and Drug Administration (FDA) nutzt Big-Data-Daten, um Muster lebensmittelbedingter Krankheiten und Leiden zu erkennen und zu untersuchen. Dadurch ist eine schnellere Behandlung möglich und es kommt zu weniger Todesfällen.
• Das Heimatschutzministerium nutzt Big Data für verschiedene Zwecke. Die Regierung nutzt Big Data zum Schutz des Landes, indem sie Daten verschiedener Behörden analysiert.
Beispiel
Das Department of the Food and Drug Administration (FDA), ein Teil der US-Bundesregierung, nutzt die Analyse von Big Data, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und so das zu erwartende oder unerwartete Auftreten lebensmittelbedingter Krankheiten in der Zukunft zu untersuchen und zu identifizieren.
7. Einzel- und Großhandel
Einzelhandels- und Großhandelsgeschäfte sammeln weiterhin große Datenmengen aus Kundenbindungsprogrammen, Kassensysteme, Lagerbestände und lokale Demografie.
Microsoft, Cisco und IBM werben für Big Data Beispiele für den Einzelhandel auf der New Yorker Einzelhandelskonferenz Big Show im Jahr 2014, darunter:
• Durch die Analyse von Einkaufsmustern, lokalen Ereignissen und anderen Daten kann eine optimale Personalbesetzung erreicht werden
• Betrugsreduzierung
• Zeitgerechte Bestandsanalyse
Die Nutzung sozialer Medien durch stationäre Geschäfte bietet großes Potenzial und wächst weiterhin langsam. Kunden werden über soziale Medien gewonnen, über soziale Medien gehalten und Produkte werden über soziale Medien beworben.
Abschließende Überlegungen
In diesem Blog wurden einige praktische Anwendungsbeispiele für Big Data vorgestellt. Big Data ist heutzutage ein heißes Thema, und das ist angesichts der vielen Anwendungsmöglichkeiten auch kein Wunder. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es bei Big Data nicht darum geht, wie viele Daten eine Organisation gesammelt hat, sondern darum, was sie damit macht.
Big Data-Lösungen machen die Analyse großer Datenmengen einfach und effizient. Viele Branchen nutzen diese Big Data-Lösungen, um die enormen verfügbaren Datenmengen zu nutzen. Eines der besten Tools zum Sammeln von Daten ist Crawlbase, ein Web-Scraping-Tool, mit dem Sie große Datenmengen effizient und zeitsparend aus dem Internet scrapen können.
