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Cedric King
 - 31. Oktober 2017

Big Data: Diese 5 Schritte sind notwendig, um Predictive Analysis bei Ihnen zu initiieren

Sie haben Big Data bereits gehört? Sie denken darüber nach, das Buzzword Big Data auch in Ihrem Unternehmen zu platzieren und zu initiieren? Folgende Schritte sind unbedingt bei der Einführung von Big Data zu beachten, um Ihr Projekt zu einem Erfolg zu führen!

 

Big Data wird in nahezu jedem unternehmerischen Bereich relevant. Sei es im Produktionsbereich, Lager, Marketing oder auch Vertrieb. Täglich gibt es ein Potential von Millionen anfallenden Datensätzen, die entweder nicht erfasst oder nicht genutzt werden. Das Konzept, welches sich hinter Big Data verbirgt, lässt Sie das Potential Ihrer spezifischen Unternehmensdaten voll ausschöpfen. Zur Implementierung ist es allerdings zwingend notwendig, die folgenden 5 Schritte in der aufgeführten Reihenfolge zu beachten:

 

Schritt 1 – Sensorik und Connectivity

Der erste Schritt für Sie ist die Klärung der Daten, die für Ihren Business Case relevant sind. Hierzu bietet sich häufig die enge Zusammenarbeit mit dem jeweiligen Fachbereich an, um die Interessen abzustimmen und den Fokus auf beispielsweise einen Herstellungsprozess eines Produktes festzulegen. Innerhalb des definierten Bereiches sollten Sie nun die Engpässe identifizieren, die für Sie geschäftsrelevant sind und mit entsprechenden Sensoren die Möglichkeit zur Datenerhebung schaffen.

 

Schritt 2 – Die Big Data Infrastruktur und Konsolidierung der Daten

Mit dem vorhergehenden Schritt haben Sie die Basis zur Datenerfassung geschaffen. Um diese Daten nutzen zu können sollten Sie sich die folgenden Fragen stellen:

  • Wo möchte ich die Daten speichern?
  • Wo sollen diese Daten zur Verfügung stehen?
  • Wie möchte ich die Daten physisch trennen?
  • Welche Daten gehören zu welchen geschäftlichen Prozessen?
  • Welcher Geschäftsprozess könnte von meinen erhobenen Daten beeinflusst werden?

Sobald Sie diese Fragen für sich beantwortet haben, können Sie die Infrastruktur in Hinblick auf Nutzen und Sicherheit festlegen und aufbauen. Dabei sollten Sie bereits den nächsten Schritt, die Datenanalyse, im Blick haben.

 

Schritt 3 – Datenanalyse

Nun können Sie Predictive Analysis betreiben. Hierzu wählen Sie die gewünschten und für Sie geeigneten Technologien zur Datenanalyse aus (z.B. R, SPSS oder Phyton). Dabei sollten Sie sich grundlegend fragen, welche Art von Daten sie auch zukünftig und in anderen Bereichen verwenden möchten. Was soll das Ergebnis sein? Hier ist es empfehlenswert sich mit einem Experten für die entsprechenden Tools kurz zu schließen.

 

Schritt 4 – Modellierung und Qualitätsverbesserung

Nach der Auswahl der Technologie können Sie mit der Modellierung eines Datenmodells beginnen. Es kann für jeden speziellen Business Case ein separates Datenmodell erstellt werden, welches mit Daten „gefüttert“ wird. Je mehr Daten das Modell verarbeitet, desto besser ist dessen Aussagekraft. Predictive Analysis in Zusammenhang mit Big Data erfordert ein ständiges Training Ihres Modells mit neuen Daten, die im Ursprung des Business Cases anfallen. Durch ständiges Training können Sie die Präzision und Qualität Ihres Modells essentiell steigern.

Data Mining mit R

Schritt 5 – Ihr Outcome und Unternehmensbeitrag

Der letzte Schritt zur Anwendung von Big Data ist ihr individueller Unternehmensbeitrag, der unter anderem folgende wertvolle Vorteile mit sich bringen wird:

  • Senkung der Kosten und Steigerung Ihres Ergebnisses
  • Steigerung der Customer Experience
  • Steigerung der operativen Effizienz
  • Steigerung der Qualität

 

Sie haben offene Fragen oder benötigen Unterstützung? Sie möchten mehr Details erfahren und wünschen eine individuelle Beratung? Melden Sie sich gerne unverbindlich und wir sprechen darüber. Gerne stehe ich Ihnen telefonisch zur Verfügung.


Cedric King

Mein Name ist Cedric King und ich bin begeisterter SAP Consultant bei mindsquare. Wie meine Kollegen habe ich mein Hobby zum Beruf gemacht.

Sie haben Fragen? Kontaktieren Sie mich!


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