Was sind Big Data?

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datensätze, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu verarbeiten sind. Dabei werden große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten gesammelt, gespeichert und analysiert, um Muster, Trends und Erkenntnisse aufzudecken, die die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen beeinflussen.

Was sind Big Data?

Big Data beschreibt die enorme Datenmenge – sowohl strukturierte und unstrukturiert– die in beispiellosem Tempo aus verschiedenen Quellen generiert werden, darunter soziale Medien, Sensoren, digitale Transaktionen und mehr. Diese Daten sind so groß und komplex, dass herkömmliche Datenverarbeitungstechniken nicht ausreichen, um sie effektiv zu verarbeiten, zu speichern oder zu analysieren.

Die Bedeutung von Big Data liegt in ihrem Potenzial, Erkenntnisse, Muster und Zusammenhänge aufzudecken, die strategische Entscheidungen beeinflussen, Abläufe optimieren und Innovationen in verschiedenen Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und mehr fördern können. Die Analyse von Big Data erfordert fortschrittliche Tools und Technologien, darunter Maschinelles Lernen, Data Mining und cloud Computing, um aus diesen riesigen Datensätzen aussagekräftige Informationen zu extrahieren.

Wie funktioniert Big Data?

So funktioniert Big Data, aufgeschlüsselt in die wichtigsten Schritte:

1. Datenerhebung. Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, darunter soziale Medien, Sensoren, Transaktionen und mehr. Diese Daten können strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein.
2. Datenspeicher. Die erhobenen Daten werden gespeichert in Datenbanken or DatenseenAufgrund der enormen Datenmengen reichen herkömmliche Speichersysteme oft nicht aus, sodass verteilte Speicherlösungen zum Einsatz kommen wie Hadoop or cloud-basierter Speicher.
3. Datenverarbeitung. Dazu gehört das Bereinigen, Transformieren und Organisieren der Daten, damit sie analysiert werden können. Zu den Verarbeitungstechniken gehören Stapelverarbeitung, bei denen die Daten in großen Blöcken verarbeitet werden, oder Echtzeitverarbeitung, wo die Daten sofort nach Eingang verarbeitet werden.
4. Datenanalyse. Fortgeschrittene Analysetechniken, einschließlich maschinellem Lernen, statistischen Modellen und Algorithmen, werden auf die verarbeiteten Daten angewendet, um Muster, Korrelationen und Erkenntnisse aufzudecken. In diesem Schritt werden häufig Tools wie Apache Spark, Tableau oder R verwendet.
5. Datenvisualisierung. Die Ergebnisse der Analyse werden in visuellen Formaten wie Grafiken, Diagrammen und Dashboards dargestellt. Dies trägt dazu bei, die Erkenntnisse für Entscheidungsträger verständlicher und umsetzbarer zu machen.
6. Entscheidung fällen. Die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse werden verwendet, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dabei kann es um die Optimierung von Abläufen, die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Vorhersage von Trends oder die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen gehen.
7. Data security und Privatsphäre. Während des gesamten Prozesses ist die Gewährleistung der Sicherheit und Vertraulichkeit der Daten von entscheidender Bedeutung, insbesondere beim Umgang mit vertraulichen Informationen. Die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO or HIPAA ist oft notwendig.

Warum ist Big Data wichtig?

Big Data ist wichtig, weil es Unternehmen ermöglicht, Erkenntnisse und Trends aufzudecken, die zuvor in riesigen Informationsmengen verborgen waren. Durch die Analyse großer und komplexer Datensätze treffen Unternehmen fundiertere Entscheidungen, optimieren Abläufe und schaffen personalisiertere Erlebnisse für Kunden.

In Branchen wie dem Gesundheitswesen helfen Big Data dabei, den Behandlungserfolg von Patienten vorherzusagen und Behandlungspläne zu verbessern. Im Finanzwesen verbessern sie das Risikomanagement und die Betrugserkennung. Im Marketing ermöglichen sie gezieltere und effektivere Kampagnen.

Darüber hinaus fördert Big Data Innovationen, indem es neue Möglichkeiten und Erkenntnisse aufzeigt, die zur Entwicklung neuer Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle führen können. Ihre Bedeutung erstreckt sich auch auf den öffentlichen Sektor, wo sie die Infrastrukturplanung, den Katastrophenschutz und Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit verbessern können.

Insgesamt gesehen sind Big Data ein entscheidendes Instrument, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, die Effizienz zu steigern und das Wachstum in der heutigen datengesteuerten Welt zu fördern.

Eine kurze Geschichte von Big Data

Das Konzept Big Data hat sich über Jahrzehnte entwickelt, angefangen mit dem Aufkommen digitaler Speicherung und Verarbeitung Mitte des 20. Jahrhunderts. Frühe Datenbanken in den 1960er und 1970er Jahren legten den Grundstein für die Verwaltung strukturierter Daten, aber erst in den 1990er Jahren begann der Begriff „Big Data“ Gestalt anzunehmen, als die Datenmengen aufgrund des Aufstiegs des Internets und der digitalen Technologie exponentiell wuchsen.

In den 2000er Jahren waren Unternehmen wie Google und Amazon Vorreiter bei der Nutzung verteilter Rechnersysteme zur Verarbeitung riesiger Datensätze. Die Einführung von Frameworks wie Hadoop im Jahr 2005 revolutionierte das Feld weiter und ermöglichte eine effizientere Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen.

In den 2010er Jahren kam es zu einer rasanten Expansion der Big Data-Analyse, mit Fortschritten im maschinellen Lernen, cloud Rechnen und künstliche Intelligenz Die Nutzung von Daten in verschiedenen Branchen verändert sich. Heute sind Big Data ein integraler Bestandteil von allem, von der Geschäftsstrategie bis zur wissenschaftlichen Forschung, und ihr Potenzial wird durch laufende Innovationen immer weiter erweitert.

Beispiele für Big Data

Big Data wird in verschiedenen Branchen genutzt, um Innovationen voranzutreiben, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern. Hier sind einige bemerkenswerte Beispiele:

• Gesundheitswesen. Im Gesundheitswesen werden Big Data zur Analyse von Patientenakten, medizinischen Bildgebungs- und Genomdaten verwendet, um Ergebnisse vorherzusagen, Behandlungspläne zu personalisieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Krankenhäuser nutzen Big Data beispielsweise, um Risikopatienten zu identifizieren und Komplikationen vorzubeugen.
• Finanzen . Finanzinstitute nutzen Big Data, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken, Kreditrisiken einzuschätzen und Handelsentscheidungen in Echtzeit zu treffen. Durch die Analyse von Transaktionsdaten und Kundenverhalten können Banken ihr Risikomanagement verbessern und personalisiertere Finanzprodukte anbieten.
• Kleidung. Im Einzelhandel helfen Big Data Unternehmen, Kundenpräferenzen zu verstehen und ihre Lieferketten zu optimieren. Einzelhändler analysieren Kaufhistorien, Social-Media-Aktivitäten und Kundenfrequenzmuster, um gezielte Marketingkampagnen zu erstellen, Lagerbestände zu verwalten und das allgemeine Einkaufserlebnis zu verbessern.
• Fertigung. Hersteller nutzen Big Data, um Produktionsprozesse zu überwachen, Geräteausfälle vorherzusagen und die Logistik der Lieferkette zu optimieren. Unternehmen können die Effizienz verbessern, Ausfallzeitund senken Sie die Kosten durch die Analyse von Daten von Sensoren und Maschinen.
• Transport. Im Transportwesen werden Big Data genutzt, um Routen zu optimieren, den Verkehr zu steuern und die Sicherheit zu verbessern. Logistikunternehmen analysieren beispielsweise Daten zu Verkehrsmustern, Wetterbedingungen und Kraftstoffverbrauch, um effiziente Lieferrouten zu planen und Kosten zu senken.
• Soziale Medien. Social-Media-Plattformen wie Facebook und Twitter analysieren riesige Mengen benutzergenerierter Inhalte, um Trends, Stimmungen und Verhalten zu verstehen. Diese Daten werden für gezielte Werbung, Inhaltsempfehlungen und die Verbesserung des Benutzerengagements verwendet.
• Energie. Im Energiesektor werden Big Data eingesetzt, um den Energieverbrauch zu verwalten und vorherzusagen, den Netzbetrieb zu optimieren und erneuerbare Energiequellen zu integrieren. Versorgungsunternehmen analysieren Daten von intelligenten Zählern und Sensoren, um Angebot und Nachfrage auszugleichen, Energieverschwendung zu reduzieren und die Netzzuverlässigkeit zu verbessern.

3 vs. Big Data

Die „3 Vs“ von Big Data sind grundlegende Konzepte, die seine Kerneigenschaften beschreiben: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt.

Volume bezieht sich auf die riesige Datenmenge, die jede Sekunde generiert wird. Da sich die Datenquellen vervielfachen, von Social-Media-Posts und digitalen Transaktionen bis hin zu IoT Geräte und Sensoren – die schiere Menge der produzierten Daten ist atemberaubend. Diese enorme Datenmenge erfordert innovative Speicherlösungen und leistungsstarke Computerressourcen, um sie effektiv verwalten und analysieren zu können.

Geschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert, gesammelt und verarbeitet werden. Im Zeitalter von Echtzeit-Datenströmen wie Live-Video-Feeds, Finanzmarktdaten oder Social-Media-Updates ist die Fähigkeit, Daten schnell zu verarbeiten und zu analysieren, sobald sie eintreffen, von entscheidender Bedeutung. Hohe Geschwindigkeit erfordert fortschrittliche Technologien, die schnelllebige Daten verarbeiten und Erkenntnisse in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit liefern können.

Vielfalt bezeichnet die verschiedenen Datentypen, die aus mehreren Quellen stammen. Im Gegensatz zu herkömmlichen strukturierten Daten in Datenbanken (z. B. Zeilen und Spalten) umfasst Big Data eine breite Palette von Formaten, darunter Text, Bilder, Video, Audio und mehr. Diese Vielfalt bedeutet, dass Big Data-Systeme vielseitig genug sein müssen, um verschiedene Datentypen zu verarbeiten und zu analysieren, egal ob strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert.

Big Data-Anwendungsfälle

Big Data wird in zahlreichen Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Innovationen voranzutreiben, die Effizienz zu steigern und tiefere Einblicke zu ermöglichen. Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle:

• Vorausschauende Wartung. In der Fertigung und im Transportwesen werden Big Data verwendet, um vorherzusagen, wann Geräte oder Maschinen wahrscheinlich ausfallen werden. Durch die Analyse von Daten von Sensoren und historischen Wartungsaufzeichnungen können Unternehmen Wartungsarbeiten planen, bevor ein Ausfall auftritt, wodurch Ausfallzeiten reduziert und Kosten gespart werden.
• Kundensegmentierung und Personalisierung. Einzelhändler und Vermarkter nutzen Big Data, um Kunden anhand ihres Verhaltens, ihrer Vorlieben und ihrer Kaufhistorie zu segmentieren. Big Data-Analysen ermöglichen die Erstellung personalisierter Marketingkampagnen, Produktempfehlungen und verbesserter Kundenerlebnisse, was zu höheren Umsätzen und Kundentreue führt.
• Aufdeckung und Verhinderung von Betrug. Finanzinstitute nutzen Big Data, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken, indem sie Muster in Transaktionen und Kundenverhalten analysieren. Algorithmen für maschinelles Lernen können Anomalien erkennen und potenziellen Betrug in Echtzeit kennzeichnen, wodurch finanzielle Verluste vermieden werden können.
• Gesundheitsanalytik. Im Gesundheitswesen werden Big Data zur Analyse von Patientendaten, Krankenakten und Forschungsstudien verwendet, um die Behandlungsergebnisse zu verbessern. Sie helfen dabei, Krankheitsausbrüche vorherzusagen, Behandlungspläne zu personalisieren und die Ressourcenzuweisung in Krankenhäusern zu optimieren.
• Intelligente Städte und Stadtplanung. Big Data hilft Stadtplanern und Regierungen, städtische Infrastruktur und Dienstleistungen zu optimieren. Daten von Verkehrssensoren, dem öffentlichen Nahverkehr und sozialen Medien werden analysiert, um das Verkehrsmanagement zu verbessern, den Energieverbrauch zu senken und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen.
• Optimierung der Lieferkette. Unternehmen nutzen Big Data, um die Effizienz ihrer Lieferketten zu verbessern. Durch die Analyse von Daten zu Lagerbeständen, Nachfrageprognosen und Versandrouten können Unternehmen Kosten senken, Verzögerungen minimieren und die pünktliche Lieferung von Produkten sicherstellen.
• Energiemanagement. Versorgungsunternehmen nutzen Big Data, um die Energieproduktion und -verteilung zu optimieren. Durch die Analyse von Daten aus intelligenten Zählern und Wettervorhersagen können sie den Energiebedarf vorhersagen, das Netz ausgleichen und erneuerbare Energiequellen effektiver integrieren.
• Social Media Analyse. Marken und Organisationen nutzen Big Data, um Social-Media-Aktivitäten zu analysieren und Trends, Stimmungen und Kundenbindung zu verfolgen. Dies hilft beim Reputationsmanagement, der Marketingstrategie und dem Verständnis der öffentlichen Meinung zu verschiedenen Themen.
• Echtzeit-Preisgestaltung. E-Commerce-Plattformen und Online-Dienste nutzen Big Data, um dynamische Preismodelle zu implementieren. Durch die Analyse von Faktoren wie Nachfrage, Preisgestaltung der Konkurrenz und Kundenverhalten in Echtzeit können Unternehmen ihre Preise anpassen, um den Umsatz zu maximieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.
• Katastrophenhilfe und -management. Regierungsbehörden und NGOs nutzen Big Data, um die Katastrophenhilfe zu verbessern. Durch die Analyse von Daten aus Satellitenbildern, sozialen Medien und Wettervorhersagen können sie Katastrophen vorhersagen, Hilfsmaßnahmen koordinieren und Ressourcen effektiver verteilen.

Vorteile und Nachteile von Big Data

Wenn Sie die Implementierung von Big Data in einer Organisation in Erwägung ziehen, müssen Sie sowohl die damit verbundenen Vorteile als auch die damit verbundenen Herausforderungen abwägen. Das Verständnis dieser Vor- und Nachteile ist für die effektive Nutzung von Big Data unerlässlich.

Vorteile

Big Data bietet zahlreiche Vorteile, die Geschäftsabläufe, Entscheidungsfindung und Innovation erheblich verbessern können. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Verbesserte Entscheidungsfindung. Big Data Analytics liefert Unternehmen aus riesigen Datenmengen umsetzbare Erkenntnisse. Dies ermöglicht fundiertere und präzisere Entscheidungen, reduziert Unsicherheit und verbessert die Ergebnisse in verschiedenen Geschäftsfunktionen.
• Verbessertes Kundenerlebnis. Durch die Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen können Unternehmen personalisiertere Produkte, Dienstleistungen und Interaktionen anbieten. Dies führt zu höherer Kundenzufriedenheit, Loyalität und Bindung.
• Erhöhte betriebliche Effizienz. Mithilfe von Big Data können Unternehmen ihre Prozesse optimieren, indem sie Ineffizienzen und Verbesserungsbereiche identifizieren. So kann beispielsweise die vorausschauende Wartung Ausfallzeiten reduzieren und die Wartungskosten in der Fertigung und anderen Branchen senken.
• Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die Big Data effektiv nutzen, können sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Durch das Verständnis von Markttrends, Verbraucherverhalten und Branchenveränderungen können Unternehmen schneller Innovationen hervorbringen und schneller auf veränderte Bedingungen reagieren.
• Kostenreduzierung. Mithilfe von Big Data-Analysen können Unternehmen Möglichkeiten zur Kosteneinsparung erkennen. Ob es um die Optimierung von Lieferketten, die Reduzierung von Abfall oder die Verbesserung der Ressourcenzuweisung geht – datengestützte Erkenntnisse können zu einer effizienteren Ressourcennutzung und niedrigeren Betriebskosten führen.
• Innovation und Produktentwicklung. Big Data ermöglicht es Unternehmen, neue Marktchancen zu entdecken und innovative Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln. Durch die Analyse von Kundenfeedback, Markttrends und neuen Technologien können Unternehmen der Entwicklung einen Schritt voraus sein und den sich entwickelnden Bedürfnissen der Verbraucher gerecht werden.
• Risikomanagement. Mit Big Data können Unternehmen Risiken besser einschätzen und managen. Durch die Analyse historischer Daten und die Erkennung von Mustern können Unternehmen potenzielle Risiken wie Finanzbetrug oder Störungen in der Lieferkette vorhersagen und proaktiv Maßnahmen ergreifen, um diese zu mindern.

Nachteile

Big Data bietet zwar zahlreiche Vorteile, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich, die Unternehmen bewältigen müssen. Hier sind einige der wichtigsten Nachteile:

• Data security und Datenschutzbedenken. Einer der größten Nachteile von Big Data ist das Risiko von Datendiebstählen und Datenschutzverletzungen. Die große Menge an persönlichen und sensiblen Daten, die gesammelt werden, kann ein Ziel für Cyber-AngriffeDaher ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, robuste Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
• Hohe Kosten. Die Implementierung von Big Data-Lösungen ist kostspielig. Die Kosten für die Anschaffung der erforderlichen Infrastruktur, Software und des Fachpersonals können erheblich sein, insbesondere für kleinere Unternehmen. Darüber hinaus können laufende Wartung und Updates die finanzielle Belastung erhöhen.
• Komplexität und technische Herausforderungen. Die Verwaltung und Verarbeitung großer Datensätze erfordert fortgeschrittene technische Fähigkeiten und Fachkenntnisse. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, verschiedene Datentypen zu integrieren, die Datenqualität sicherzustellen und die richtigen Analysetools auszuwählen. Die Komplexität großer Datenmengen kann auch zu längeren Implementierungszeiten und potenziellen Fehlern führen.
• Datenüberladung. Angesichts der enormen Menge an verfügbaren Daten können Unternehmen mit einer Datenüberflutung zu kämpfen haben, die es schwierig macht, relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Ohne effektive Datenmanagementstrategien können wertvolle Informationen in der riesigen Datenflut verloren gehen, was dazu führt, dass Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger oder irrelevanter Daten getroffen werden.
• Probleme mit der Skalierbarkeit. Mit zunehmendem Datenvolumen können Organisationen auf Skalierbarkeit Probleme. Sicherzustellen, dass die Infrastruktur und Systeme wachsende Datenmengen ohne Leistungseinbußen verarbeiten können, ist eine große Herausforderung. Die Skalierung von Big-Data-Lösungen erfordert oft zusätzliche Investitionen in Hardware und Software.
• Ethische Bedenken. Die Verwendung von Big Data kann ethische Probleme aufwerfen, insbesondere im Hinblick darauf, wie Daten gesammelt, gespeichert und verwendet werden. Fragen zu Einwilligung, Transparenz und Fairness bei datengesteuerten Entscheidungen sind wichtige Anliegen, die Organisationen angehen müssen, um das öffentliche Vertrauen aufrechtzuerhalten und ethische Standards einzuhalten.

Bewährte Methoden für Big Data

Um Big Data effektiv nutzen zu können, sollten Unternehmen Best Practices befolgen, die eine effiziente Datenverwaltung, -analyse und -sicherheit gewährleisten. Hier sind einige wichtige Best Practices:

• Definieren Sie klare Ziele. Bevor Sie eine Big-Data-Initiative starten, müssen Sie klare Ziele und Vorgaben haben. Wenn Sie wissen, was Sie erreichen möchten – ob es darum geht, das Kundenerlebnis zu verbessern, Abläufe zu optimieren oder Innovationen voranzutreiben –, können Sie die Prozesse der Datenerfassung, -analyse und -entscheidung steuern.
• Stellen Sie die Datenqualität sicher. Qualitativ hochwertige Daten sind für die Generierung präziser Erkenntnisse von entscheidender Bedeutung. Unternehmen sollten robuste Datenverwaltungspraktiken implementieren, einschließlich Datenbereinigung, -validierung und -standardisierung, um sicherzustellen, dass die verwendeten Daten genau, konsistent und zuverlässig sind.
• Investieren Sie in skalierbare Infrastruktur. Big Data erfordert eine Infrastruktur, die mit wachsenden Datenmengen skalierbar ist. Cloud-basierte Lösungen und verteilte Computing-Frameworks wie Hadoop und Spark bieten die flexDie für die effiziente Verarbeitung großer Datensätze erforderliche Flexibilität und Skalierbarkeit.
• Priorität einräumen data security und Privatsphäre. Der Schutz sensibler Daten vor Verstößen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (wie der DSGVO) ist von entscheidender Bedeutung. Die Implementierung starker Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen können zum Schutz der Daten beitragen.
• Nutzen Sie erweiterte Analysen und maschinelles Lernen. Organisationen sollten fortschrittliche Analysetechniken und maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um den maximalen Nutzen aus Big Data zu ziehen. Diese Tools können versteckte Muster aufdecken, Trends vorhersagen und datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen.
• Fördern Sie eine datengesteuerte Kultur. Es ist wichtig, eine Unternehmenskultur zu fördern, in der datenbasierte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen geschätzt wird. Dazu gehört die Schulung der Mitarbeiter in der Interpretation von Daten, der Verwendung von Analysetools und der Integration von Erkenntnissen in ihre tägliche Arbeit.
• Fokus auf Datenintegration. Big Data stammt oft aus unterschiedlichen Quellen, daher ist die Integration dieser Datensätze in ein zusammenhängendes System von entscheidender Bedeutung. Datenintegrationswerkzeuge und die Gewährleistung der Interoperabilität zwischen Systemen trägt dazu bei, eine einheitliche Ansicht der Daten zu erstellen und so umfassendere Analysen zu ermöglichen.
• Implementieren Sie Echtzeit-Datenverarbeitung. Für Organisationen, die auf aktuelle Informationen angewiesen sind, ist die Echtzeit-Datenverarbeitung von entscheidender Bedeutung. Die Implementierung von Streaming-Datenplattformen kann dabei helfen, Daten bei ihrem Eintreffen zu verarbeiten und zu analysieren, was zeitnahe Erkenntnisse und Entscheidungen ermöglicht.
• Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen. Big-Data-Initiativen erfordern häufig die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen, darunter IT, Marketing, Betrieb und Finanzen. Funktionsübergreifende Teams können sicherstellen, dass Dateninitiativen mit den allgemeinen Geschäftszielen übereinstimmen und vielfältige Fachkenntnisse nutzen.
• Kontinuierlich überwachen und optimieren. Big-Data-Strategien sollten dynamisch und anpassungsfähig sein. Durch kontinuierliche Leistungsüberwachung, Ergebnisanalyse und Prozessoptimierung wird sichergestellt, dass die Big-Data-Initiativen auch bei sich ändernden Geschäftsanforderungen effektiv und relevant bleiben.