Wie werden Big Data gesammelt?
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sind Unternehmen heute auf Daten angewiesen — über ihre Kunden, Wettbewerber, den Gesamtmarkt und darüber hinaus. Mit dem technologischen Fortschritt ist die Anzahl der Methoden, mit denen Unternehmen Daten sammeln, in den letzten Jahren erheblich gestiegen. Dies hat zu einer steigenden Nachfrage nach Experten mit der Ausbildung geführt, diese Daten zu analysieren und zu interpretieren.
Ein fortgeschrittener Abschluss, wie ein Master of Science in Analytics, soll interessierten Personen helfen, die Antworten auf Fragen wie „Wie werden Big Data gesammelt?“ und erfahren Sie, wie Unternehmen heute Daten nutzen.
Geschichte der Analytik
Während die Geschichte der Analytik in der Wirtschaft bis ins 19.Jahrhundert zurückreicht, entstand Business Analytics als eigenständige Disziplin in den 1950er Jahren. Damals wurden Werkzeuge entwickelt, die Informationen erfassen und Muster und Trends schneller erkennen konnten als der menschliche Verstand. Die 1956 erfundene Festplatte von IBM war für die Analysebewegung von besonderer Bedeutung und ebnete Unternehmen den Weg, physische Ablagesysteme durch digitale zu ersetzen. Diese frühen Bemühungen um Business Intelligence repräsentierten das, was Datenanalysten oft als Analytics 1.0 bezeichnen.
Merkmale dieser Ära waren kleine, strukturierte und meist interne Datenquellen, Stapelverarbeitungsvorgänge, die Monate dauern konnten, und begrenzte, beschreibende Berichte. Analysten verbrachten viel mehr Zeit damit, Daten zu sammeln und aufzubereiten, als sie tatsächlich zu analysieren, und welche Erkenntnisse aus der Analyse gewonnen werden konnten, kam oft zu spät, um effektiv zu sein.
Die frühe Ära der Business Intelligence dauerte etwa ein halbes Jahrhundert, von Mitte der 1950er Jahre bis 2009, als Big Data aufkam.
Big Data Era
Mitte der 2000er Jahre begannen Internet- und Social-Media-Giganten wie Google und Facebook, eine neue Art von Daten zu identifizieren, zu sammeln und zu analysieren. Während der Begriff „Big Data“ erst etwa 2010 in das gängige Lexikon aufgenommen wurde, erkannten Analysten, dass sich diese neuen Informationen qualitativ von den kleinen Datensätzen der Vergangenheit unterschieden.
Kleine Datenmengen wurden durch interne Vorgänge und Transaktionen eines Unternehmens generiert, aber diese neuen Daten stammten aus externen Quellen, aus dem Internet, öffentlichen Datenquellen und spezifischen Projekten wie dem Humangenomprojekt. Dies bedeutete den Umstieg auf Analytics 2.0 und das Big-Data-Zeitalter.
Mit dem Aufkommen von Big Data wurden neue Technologien und Prozesse mit Warp-Geschwindigkeit entwickelt, um großen und kleinen Unternehmen dabei zu helfen, Daten in Geschäftseinblicke umzuwandeln, die zur Erzielung von Gewinnen beitragen können. Die Nutzung der Vorteile von Big Data erforderte jedoch neue Verarbeitungsframeworks wie OLAP und fortschrittliche Tools wie Data Mining, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren. Die Datenanalysten der Analytics 2.0-Ära waren besser aufgestellt als ihre früheren Kollegen. Durch die Anwendung der fortschrittlicheren Technologie der Ära – einschließlich automatisierter Datenverwaltungstools – konnten sie Daten, Trends und andere Informationen analysieren, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Evolution der Datenanalyse
Auf die Ära der Analyse 2.0 folgte die Ära 3.0, die ungefähr von Ende der 2000er bis Anfang der 2010er Jahre andauerte. Diese Ära war geprägt von der Einführung von Smartphones, der Verbreitung von Social Media als Datenerfassungstools und neuen kundenorientierten Diensten, die mithilfe von Analysen hyperpersonalisierte Benutzererlebnisse bieten. Viele Experten glauben tatsächlich, dass eine vierte Ära — Analytics 4.0 — mit der Verbreitung fortschrittlicher automatisierter Entscheidungstools, die auf Cloud-Technologie basieren, eingetroffen ist.Zu den wichtigsten Entwicklungen in der Entwicklung der Datenanalyse gehören die vielen Fortschritte bei der Erfassung von Big Data. Organisationen verfügen heute über viele Methoden, um Daten von ihren Kunden und Bestandteilen zu sammeln.Websites, Social-Media-Plattformen und Kundenanrufe, Live-Chats und Umfragen sind einige der offensichtlichsten Beispiele dafür, wo und wie Unternehmen ihre Daten sammeln. Es gibt auch andere komplexere Methoden, darunter:
- Standortbasierte Werbung: Tracking-Technologie, die Informationen wie IP-Adressen protokolliert, hilft beim Erstellen personalisierter Profile von Technologienutzern. Diese Informationen werden dann verwendet, um die Geräte jeder Person mit individualisierter Werbung anzusprechen.
- Treueprogramme: Diese Programme bieten Kunden Anreize und ermöglichen es Unternehmen, ein detailliertes Profil des Verbrauchers zu erstellen, das Produktpräferenzen und Ausgabegewohnheiten angibt.
- Online-Marketing-Analyse: Als treibende Kraft im digitalen Marketing füllt ein Kunde in der Regel ein Bestellformular aus, das diesem Unternehmen persönliche Informationen zur Verfügung stellt. Das Unternehmen kann diese Informationen dann verwenden, um den Kundenservice zu verbessern und dem Verbraucher ein persönlicheres Erlebnis zu bieten.
Neue analytische Disziplinen sind entstanden, um die deskriptive Analytik im Analyseportfolio zu ergänzen. Prädiktive und präskriptive Analysen — die Einblicke in die Wahrscheinlichkeit geben, mit der ein Ereignis in der Zukunft eintreten wird, und mögliche Handlungsoptionen empfehlen – werden zu Schlüsselinstrumenten für Führungskräfte. Analysen stehen zur Verfügung, um die Entscheidungsfindung in Echtzeit mithilfe von Analyse-Apps zu unterstützen.
Diese neue Ära von Analytics 4.0 ist sicherlich nicht das Ende der evolutionären Geschichte in Business Analytics. In der Tat bietet es neue Herausforderungen und Chancen für Unternehmen und Datenanalysten gleichermaßen. Diejenigen Personen, die in der Lage sind, Daten sowohl zu erfassen und zu organisieren als auch zu analysieren und zu nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, sind und werden weiterhin sehr gefragt sein.
Der Weg zu einer Business Analytics-Karriere
Effektive Datenanalysen sind für das Wachstum moderner Unternehmen unerlässlich. Unternehmen brauchen Personen, die nicht nur über das technische Know-how verfügen, um Daten zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren, sondern auch über das Geschäftswissen, um zu verstehen, wie diese Daten in die Tat umgesetzt werden können.
Ein Online-Master of Science in Analytics der Villanova University kann Ihnen helfen, die Fähigkeiten zu entwickeln, um ein Business Analytics-Experte zu werden. Erfahren Sie mehr darüber, wie das Programm Ihnen helfen kann, eine lohnende Karriere in Big Data zu beginnen.
Empfohlene Messwerte
Trends in der Datenanalyse
So starten Sie eine Karriere in der Analytik
Frauen in der Technologie: Erfolgschancen