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Organisationen verlassen sich regelmäßig auf Big Data, um Entscheidungen zu treffen, das Geschäft am Laufen zu halten und Strategien für die Zukunft zu entwickeln. Sie sind gekommen, um eine ständig wachsende Anzahl von Datenquellen – sowohl interne als auch externe – und eine wachsende Auswahl an Tools zur Nutzung der Daten anzupassen.

Moderne Unternehmen nutzen täglich Big Data, um alle Aspekte der Unternehmensziele zu verstehen, voranzutreiben und weiterzuentwickeln. Aber die Interessengruppen müssen verstehen, wie und warum die Qualität der Daten direkt mit der Qualität der Entscheidungsfindung verbunden ist. Big Data bezieht sich per Definition auf riesige Mengen an Informationen, die mit hoher Geschwindigkeit gesammelt werden. Wenn es nicht objektiv analysiert wird, kann es zu einer Analyselähmung kommen. Dieselben Daten können jedoch, wenn sie sorgfältig analysiert werden, Unternehmen dabei helfen, die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen.

Der Ausgangspunkt für diese Analyse ist das Verständnis der Bedürfnisse und Herausforderungen der Kundenkäufer, was wiederum dazu beiträgt, erfolgreich eine Strategie zu entwickeln und die Leistung im Laufe des Geschäfts zu verstehen. Um das Geschäft zu skalieren, müssen Führungskräfte die Nuancen verstehen, die mit dem Auffinden und Sammeln relevanter Daten verbunden sind, um die wertvollsten Erkenntnisse daraus abzuleiten und sie in die Tat umzusetzen.

Natürlich ist die Mustererkennung der Schlüssel. Es sollte aus mehreren Quellen trichtern und zu einem einzigen Punkt verschmelzen. Daten aus Finanzen, Partnerunternehmen, Multimedialeistungen, Systemen und Anwendungen müssen zu einem Muster zusammenlaufen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Nutzung von Daten zur Entscheidungsfindung

Die Anwendungen von Daten für die strategische Entscheidungsfindung sind breit gefächert – Berichterstattung, Analytik, Data Mining, Process Mining, prädiktive und präskriptive Analyse, Entwicklung von Leistungsmetriken, Berichterstattung, Weitergabe an vertrauenswürdige Partner, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und mehr. Diese Funktionen können verwendet werden, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu finden und zu entwickeln. Die Daten, die diese Funktionen informieren, sollten Informationen sowohl aus den proprietären internen Quellen des Unternehmens als auch aus dem Markt kombinieren.

Häufig werden interne Daten in strukturierten Systemen gespeichert. Unstrukturierte und halbstrukturierte Daten können viel schwieriger zu sammeln und zu verarbeiten sein, da sie von Unternehmen, die keine gemeinsame Nomenklatur haben, an unterschiedlichen Orten gespeichert werden. Es ist üblich, dass das Bild weitaus mehr unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten enthält als strukturierte Daten. Dies auf sinnvolle Weise zu organisieren, ist ein guter erster Schritt zur Entscheidungsfindung im Unternehmen.

Arten von Daten verstehen

Daten aus Kampagnen helfen Vermarktern dabei, Muster zu erkennen und mehr über den Kaufprozess der Kunden zu erfahren: Was spricht den Interessenten an, was hilft ihm, mehr über das Unternehmen zu erfahren. Außerdem, welche regionalen und kulturellen Vorlieben Interessenten bevorzugen: eine Kurzanzeige zum Lernen oder ein ausführlicheres Dokument und vieles mehr. Es geht darum, Muster zu erkennen, und das Ziel ist es, diese Muster zu nutzen, um Geschäftspraktiken zu optimieren. Hier geht es darum, was unsere Kunden erfolgreich macht.

Daten aus Marketing oder Werbung können Einblicke in die Demografie, Absicht, Verhalten und mehr von Kunden und Zielgruppen enthalten. Verkaufsdaten sollten auch Teil dieser Gleichung sein, um einen vollständigen Überblick über den gesamten Marketingtrichter und Kaufpfad zu erhalten. Stakeholder müssen die richtigen Metriken und Key Performance Indicators (KPIs) darin kennen, die dabei helfen können, die zukünftige Geschäftsstrategie zu informieren.

Die Datenerfassung, -analyse und -anwendung für Geschäftsentscheidungen ist komplex, insbesondere da die Daten vielfältig (und häufig isoliert) sind. Das macht es herausfordernd und interessant zugleich. Auch hier geht es um Mustererkennung.

Da Unternehmensdaten vielfältig und häufig isoliert sind, stellen sie eine Herausforderung für die Konsolidierung und Analyse dar. Qualität und Genauigkeit von Unternehmensdaten sind entscheidend für deren Wert und Effektivität. Datensätze erfordern Aufmerksamkeit und Qualitätssicherung, bevor sie verwendet werden.

Datenanalyse als eine Form der Mustererkennung

Die Marktanalyse an sich ist von großer Bedeutung, da sie einem Unternehmen helfen kann, die Produkte und Leistungen seiner Konkurrenten zu verstehen und die Produktentwicklungs- und Marketingstrategien eines Unternehmens zu informieren.

Bisher haben wir darüber gesprochen, Kundendaten für die Analyse zu nutzen. Kombinieren Sie dies mit den Erkenntnissen, die wir über Wettbewerber auf dem Markt sammeln, und jetzt beginnt die Analyse mit zusätzlichem Kontext, der Erkenntnisse aus dem Unternehmen und wettbewerbsfähigen Unternehmen auf dem Markt zusammenführt, stärker zu werden.

Ein zusätzlicher Punkt hier ist, dass es nicht nur Konkurrenten sein müssen, hier geht es um das Ökosystem. Daten, die von Unternehmen, Konkurrenten und dem gesamten Ökosystem gesammelt werden, führen uns zu dieser Mustererkennung mit gemeinsamen und unterschiedlichen Elementen. Dieses Gleichgewicht ist für die richtige Geschäftsentscheidung erforderlich, bei der Sie die relativen Informationen und nicht nur die absoluten Daten berücksichtigen.

Alle aussagekräftigen und für die Unternehmensziele relevanten Daten aus allen Quellen müssen integriert werden, bevor sie verwertbar gemacht werden können. Die Daten müssen in einem Warehouse vereinheitlicht werden, auf das Beteiligte im gesamten Unternehmen bei Bedarf zugreifen können. Einmal vereinheitlicht, müssen sie aufbereitet werden, um Redundanzen zu beseitigen, zu strukturieren, rechtssicher und privat zu machen, durch die Qualitätssicherung zu laufen, zu bereinigen und in Abständen neu bewertet zu werden, um veraltete oder irrelevante Daten zu entfernen.

Warum ist Big Data Analytics wichtig?

Big-Data-Analysen ermöglichen es den Beteiligten, Signale und Trends aufzudecken, die für die Geschäftsziele von Bedeutung sind. Es ermöglicht auch die Modellierung von unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten, einschließlich von sozialen Plattformen, Apps, E-Mails oder Formularen. Big-Data-Analysen übernehmen die Verarbeitung und Modellierung von Daten sowie Predictive Analytics, Visualisierung, KI (künstliche Intelligenz), Ad-Targeting und andere Funktionen. Es kann auch intern verwendet werden, um die Leistung des Marktplatzes und die Kundenbeziehungen zu optimieren.

Big-Data-Analysen müssen unter Berücksichtigung potenzieller Sicherheitsprobleme und der Gesamtqualität der Daten eingesetzt werden, da ständig neue Daten in das Data Warehouse einfließen.

Stakeholder sollten mit dem gesamten Schwerpunktbereich und den Zielen beginnen. Arbeiten Sie dann darauf hin, Daten zu sammeln und zu analysieren, die sich zum Schwerpunktbereich summieren. Wie oben erwähnt, hilft dies bei der Mustererkennung aus mehreren Datenquellen und ermöglicht so die Erfassung von Erkenntnissen, um die richtigen Analysetools auszuwählen und die Qualitätskontrolle aufrechtzuerhalten.

Wie Unternehmen Daten nutzen

Unternehmen in allen denkbaren Branchen nutzen Big Data, aber ein spezifischer Anwendungsfall, den wir untersuchen können, ist Gaming. Videospiele haben ein starkes Benutzerengagement, beinhalten einen sozialen oder Kommunikationsaspekt unter den Spielern und erfordern erhebliche technologische Investitionen, um sich zu entwickeln. Handel findet innerhalb von Spielen statt – Spieler können Spielfunktionen, Boni und Merchandising-Artikel kaufen, tauschen oder sich Zugang dazu verdienen. Außerdem ist Glücksspiel eine unglaublich wettbewerbsintensive Branche, in der unzählige Glücksspielunternehmen in Werbung, Marketing und Entwicklung investieren.

Gaming-Unternehmen können die hier gesammelten Daten nutzen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sie ihre Spiele bewerben und vermarkten können, Spieler dazu anregen, für Premium-Versionen zu bezahlen, die Benutzerbindung zu vertiefen und Schlussfolgerungen für die Verwendung bei der Modellierung oder Suche nach neuen Geschäftsmöglichkeiten zu ziehen. Sie können auch Erkenntnisse gewinnen, die zum Anpassen von Erfahrungen innerhalb des Spiels für Nischenpublikum oder Untergruppen verwendet werden können. Es ist möglich, die vorhandenen Daten aufzuteilen und kleinere Zielgruppensegmente zu erstellen, die für die Ziele der einzelnen Marke oder Produktlinie relevant sind. Viele andere Branchen nutzen Big Data aus den gleichen Gründen – überlegen Sie sich, wie Einzelhändler ähnliche Erkenntnisse nutzen, um Verbrauchern Produkte zu empfehlen.

So qualifizieren Sie Daten

Das Qualifizieren von Daten ist ein herausfordernder Prozess, aber der Schlüssel, um gespeicherte Daten umsetzbar zu machen. Das Qualifizieren von Daten ist ein von der Bereinigung getrennter Prozess. Es ist der Prozess, Unklarheiten oder Verallgemeinerungen in den Daten anzugehen, die qualifiziert werden müssen, um zu spezifizieren, was die Daten zum Nutzen des Unternehmens kommunizieren sollen. Die Qualifizierung ist auch wichtig, um Diskrepanzen und Inkonsistenzen in der Nomenklatur aufzulösen, die auftreten, wenn Datensätze aus unterschiedlichen Quellen und Unternehmen kombiniert werden. Die Art und Weise, wie ein Unternehmen Daten qualifiziert, hängt von seinen eigenen Zielen ab, die vor dem Qualifizierungsprozess geklärt werden müssen.

Jedes Gespräch über das Sammeln und Verarbeiten von Daten im Jahr 2022 muss die drastischen Veränderungen hervorheben, die in diesem Bereich im Gange sind. Datenanbieter, mit denen Unternehmen zusammenarbeiten, um ihre eigenen proprietären Daten zu ergänzen, müssen GDPR (Allgemeine Datenschutzverordnung), CCPA und andere Vorschriften einhalten, die die Zustimmung des Benutzers erfordern, bevor ihre Daten gesammelt werden. Unternehmen müssen verstehen, wie ihre externen Datenpartner Compliance, Identität und Personalisierung in dieser Umgebung verwalten.

Viele führende Datenanbieter suchen kontextbezogene Daten, um Lücken zu schließen, die sie in Ermangelung umfangreicher Daten von Drittanbietern sehen werden. Kontextdaten liefern nicht nur Einblicke in das Online- und In-App-Verbraucherverhalten, sondern können auch dazu beitragen, Datensätze besser durchsuchbar zu machen, da sie zur Analyse von Inhalten verwendet werden können, mit denen sich Verbraucher beschäftigen, und um Metadaten aus den digitalen Umgebungen, in denen Verbraucher Zeit verbringen, einzufügen.

Die Anwendungen und Nuancen von Big Data sind vielfältig und vervielfachen und entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter. Der Umgang eines Unternehmens mit Big Data darf nicht statisch sein. Aus Gründen der Wettbewerbsfähigkeit und Compliance sollte jedes Unternehmen seine gespeicherten Daten und die Praktiken aller anwendbaren Geschäftspartner zur Datenverwaltung kontinuierlich neu bewerten. Eine aktuelle, umfassende Datenstrategie ist der Schlüssel zum Fortschritt jedes modernen Unternehmens.

Gita Rao-Prasad ist Senior Director of Growth Marketing bei Agora.io

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