Big Data Anwendungsgebiete

Big Data: Dauerhafter Trend oder Hype?

Big Data: Dauerhafter Trend oder Hype?

Die Analyse großer Datenmengen ist seit jeher eine wichtige Herausforderung im Data Warehousing. Durch das Strategiepapier unter der Überschrift Big Data hat McKinsey die Diskussion neu angefacht. Die These: Unternehmen sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, wenn sie frühzeitig innovative Technologien zur Datenspeicherung adaptieren, mit denen sich Datenmengen jenseits der Leistungsfähigkeit herkömmlicher Datenbanken verarbeiten lassen. Doch nicht jedes Unternehmen hat aktuelle Auswertungsanforderungen im Umfeld von Sensordaten oder dem Internet-der-Dinge.

Unsere Kompetenz

INFORMATION WORKS besitzt tiefgreifende Erfahrung beim Aufbau sehr großer Data Warehouses z.B. im Handel oder der Telekommunikationsindustrie. Auf dieser Grundlage bieten wir unseren Kunden neben Implementierungsleistungen für sehr große Data Warehouses eine Strategieberatung zur Einordnung von Big Data in der Unternehmensarchitektur. Hierzu gehören z.B. die folgenden Leistungen:

Review der existierenden Data Warehouse Architektur und der aktuellen Roadmaps sowie Abgleich mit seitens des Fachbereiches kommunizierten Anforderungs-Gaps

Kritische Diskussion der Potentiale aktueller Technologietrends wie Hadoop, no-SQL und in-Memory zur Adressierung der Fachbereichsanforderungen

Erarbeitung von Empfehlungen entlang der Reviewergebnisse sowie der Nutzung herkömmlicher und Big Data-Technologien

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21 überraschende Big-Data-Statistiken, Trends und Fakten für 2022

Die ultimative Liste der Big-Data-Statistiken für 2022

Wie viel wissen Sie über Big Data?

Big-Data-Statistiken aus der ganzen Welt zeigen, dass Daten der Schlüssel zur Transformation jedes Unternehmens sind. Es gibt jedoch immer noch viele Unternehmen, die nicht richtig in Analytics-Lösungen investieren. Obwohl wir ständig Informationen erstellen und entdecken, nutzen wir sie nicht immer richtig. Das könnte sich ändern.

Da nun mehr Technologien auf dem Markt erscheinen, die uns beim Zugang zu Big Data unterstützen, wächst der Markt mit astronomischer Geschwindigkeit und wird voraussichtlich einen Wert von erreichen $ 103 Milliarden 2027.

Lassen Sie uns die Realitäten von Big Data mit einigen faszinierenden Big-Data-Statistiken erkunden

Was sind Big Data?

Als Big Data bezeichnet man riesige Datensätze, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden. Diese Datensätze wären nicht manuell zu verarbeiten, weshalb so viele Datenbanken und Tools entstanden sind, die bei deren Auswertung helfen.

Big Data kann abdecken sowohl „strukturierte“ als auch „unstrukturierte“ Informationen, und es wird oft als wichtiges Werkzeug angesehen, um entscheidende Einblicke in Menschen, Prozesse und Dinge zu gewinnen.

Im Laufe der Jahre ist das verfügbare Datenvolumen aufgrund der Zunahme verschiedener datengesteuerter und intelligenter Tools wie KI-Systeme und IoT-Geräte gewachsen. Auch die Geschwindigkeit der Daten nimmt zu, Experten sagen, dass wir über 2.5 Trillionen Byte Daten pro Tag.

Bevor wir uns eingehender Datenstatistiken widmen, hier einige erste Einblicke:

Wichtige Big-Data-Statistiken Experten gehen davon aus, dass bis 2025 täglich über 463 Exabyte an Daten erstellt werden, das entspricht rund 212,765,957 DVDs.

Eine schlechte Datenqualität kann die US-Wirtschaft bis zu 3.1 Billionen US-Dollar pro Jahr kosten.

Der Big-Data-Analytics-Markt wird bis 103 einen Wert von rund 2027 Milliarden US-Dollar erreichen

97.2 % der Unternehmen geben an, jetzt in KI und Big Data zu investieren

Rund 95 % der Unternehmen geben an, dass ihre Unfähigkeit, unstrukturierte Daten zu verstehen und zu verwalten, sie zurückhält.

Big-Data-Statistik: Allgemeine Statistik

1. Unternehmen generieren täglich rund 2,000,000,000,000,000,000 Byte Daten

(IT-Chroniken)

Es klingt wie eine absurde Zahl, aber Notizen zu IT Chronicles dass branchenübergreifend täglich rund 2,000,000,000,000,000,000 Byte Daten anfallen. Diese Daten werden bis 77 rund 2023 Milliarden US-Dollar wert sein, und das ist erst der Anfang. Nur rund 26 % der Unternehmen sagen, dass sie trotz dieser enormen Datenmengen eine datengesteuerte Kultur erreicht haben.

2. 94 % der Unternehmen sagen, dass Daten für das Geschäftswachstum unerlässlich sind

(Mikrostrategie)

A Bericht 2020 von MicroStrategy fanden heraus, dass rund 94 % der Unternehmen der Meinung sind, dass Daten und Analysen für das Wachstum ihres Unternehmens und ihre digitale Transformation unerlässlich sind. Das Unternehmen stellt fest, dass die Unternehmen, die derzeit am meisten in Datenanalysen investieren, das Gastgewerbe, die Telekommunikation und der Einzelhandel sind. Viele Branchen planen jedoch, ihre Ausgabengewohnheiten zu erhöhen.

3. 63 % der Unternehmen können keine Erkenntnisse aus Big Data gewinnen

(Sigma-Computing)

Nach Sigma Computing, sind die Vorteile von Big Data vielen Unternehmen klar, dennoch sagen rund 63 % der Mitarbeiter, dass sie ihre Lösungen nicht im richtigen Zeitrahmen nutzen können. Das größte Problem für viele Unternehmen besteht möglicherweise darin, Dateneinblicke zu sammeln, bevor sie veraltet sind.

Sigma fuhr fort, dass rund 39 % der Geschäftsbereichsexperten nicht wissen, was es bedeutet, datengesteuert zu sein. 76 % der Datenexperten geben an, dass die Hälfte ihrer Zeit damit verbracht wird, Ad-hoc-Berichte für Teams zu erstellen.

4. 73 % der Daten werden für Analysezwecke nicht verwendet

(Förster)

Forrester-Berichte schlagen vor dass zwischen 60 und 73 % aller Daten nie für analytische Zwecke verwendet werden. Obwohl heute immer mehr Unternehmen über Big Data sprechen, verfügen viele Marken einfach nicht über die Technologie, um auf die richtigen Dateneinblicke zuzugreifen.

5. Das größte Problem beim Datenzugriff sind die Einschränkungen des IT-Budgets

(Capgemini)

A Capgemini-Bericht in Big Data hat herausgefunden, dass der Hauptgrund, warum Unternehmen nicht in Big Data investieren, ein fehlendes IT-Budget ist. Der Bericht zeigte auch, dass sich viele Benutzer Sorgen über die Herausforderungen der Datensicherheit, die Integration und sogar einen Mangel an technischem Know-how machen. Nur etwa 3 % der insgesamt untersuchten Unternehmen hatten keine Schwierigkeiten beim Zugriff auf Big Data.

6. 36 % der Unternehmen bewerten Big Data als entscheidend für den Geschäftsbetrieb

(Dresner)

A Dresner Beratungsleistungen Der Bericht ergab, dass 36 % der Unternehmen Big Data für ihre Organisationen als entscheidend ansehen. Rund 29 % hielten Big Data für sehr wichtig, 20 % für wichtig und 12 % als „eher wichtig“. Dies ist ein deutlicher Anstieg des Dateninteresses seit 2018, als Dresner Insights nur 60 % der Unternehmen feststellte, die Daten verwenden.

Big-Data-Statistik: Datenanwendungsfälle

7. Banken und Fertigung sind die größten Branchen für Big Data

(IDC)

An IDC weltweiter Ausgabenbericht on Big Data stellte fest, dass Banken 14 % und diskrete Fertigung 12 % die beiden größten Kanäle für Big-Data-Investitionen waren, gefolgt von der Prozessfertigung, professionellen Dienstleistungen und der Regierung.

Die oben genannten Branchen machten 50 rund 2018 % des weltweiten Umsatzes aus Big-Data-Investitionen aus. Seitdem ist die Nachfrage nach Daten weiter gestiegen.

8. Die USA sind der größte Markt für Big Data

(IDC)

Weitere IDC-Studien in das globale Big-Data-Potenzial festgestellt, dass die USA der größte Markt für Daten und Analysen sind. Der Umsatz für Big Data Analytics wird 88 voraussichtlich rund 2018 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einem Wachstum von 13.2 % am Horizont. Allein die Software-Investitionen sollen in den USA bis Ende 90 mehr als 2022 Milliarden US-Dollar erreichen.

Westeuropa ist der zweitgrößte geografische Markt für Big-Data-Investitionen, und Großbritannien ist der drittgrößte, oft begleitet von Japan.

9. Schlechte Daten kosten 3.1 Billionen US-Dollar pro Jahr

(IDC)

In 2016, IDC hat einen Bericht veröffentlicht Untersuchen Sie einige der Kosten der Big-Data-Analyse und die potenziellen Probleme bei der nicht korrekten Verwendung. Das Unternehmen schätzt, dass jedes Jahr rund 3.1 Billionen US-Dollar durch schlechte Datenanalyse verloren gehen.

Externe Berichte deuten auch darauf hin, dass eine schlechte Datenqualität einzelne Unternehmen überall kosten kann zwischen 9.7 und 14.2 Millionen US-Dollar pro Jahr. Die Verwendung falscher Daten führt zu erheblich geringerer Produktivität und Misstrauen zwischen Kunden und Marken.

10. Data Warehouse-Automatisierung ist einer der Top-Anwendungsfälle für Big Data

(Dresner)

Dresner Beratungsleistungen weisen darauf hin, dass Data Warehouse-Optimierung und -Prognose die am besten bewerteten Anwendungsfälle für Big Data-Analysen sind. Diese Strategien wurden von 80 % der Befragten als wichtig eingestuft. Darüber hinaus wurden Kunden- und Sozialanalysen, Betrugserkennung und prädiktive Analysen von mehr als 70 % der Befragten als entscheidend bezeichnet.

11. Die Big-Data-Analyse im Gesundheitsmarkt wächst

(Alliierte Marktforschung)

Die Nachfrage nach Big-Data-Erkenntnissen wächst in praktisch jeder Branche. Allied Markets Research hebt das Gesundheitswesen als einen der spannendsten Sektoren hervor, der bis 62.82 voraussichtlich einen Wert von rund 2025 Milliarden US-Dollar erreichen wird Wachstumsrate von rund 19.1 % CAGR.

Die Nachfrage nach Gesundheitslösungen wächst, insbesondere nach der Pandemie, wo Gruppen entdeckt haben, wie effektiv Daten zu besseren Ergebnissen führen können.

Big-Data-Statistik: Vorteile von Big Data

12. Datengetriebene Unternehmen gewinnen 23-mal häufiger Kunden

(McKinsey)

Big Data erzeugt große Ergebnisse. McKinsey-Berichte zeigen dass datengesteuerte Unternehmen mit Kundeneinblicken 23-mal häufiger neue Kunden gewinnen. Es ist auch sechsmal wahrscheinlicher, dass sie die Kunden, die sie gewinnen, halten.

Datengetriebene Unternehmen erreichen und behalten auch 19-mal häufiger einen profitablen Status als Unternehmen, die keine Daten verwenden.

13. Daten ermöglichen eine bessere Entscheidungsfindung

(BARC)

Eine Studie von BARC weist auf mehrere Vorteile für den Einsatz einer Big-Data-Initiative hin, darunter eine bessere strategische Entscheidungsfindung (69%), eine verbesserte Kontrolle der Betriebsprozesse (54%), und ein besseres Verständnis der Kunden (52%).

Rund 47 % der Kunden gaben zudem an, durch Datenanalyse die Prozesskosten gesenkt zu haben. Zu den weiteren Vorteilen gehörten höhere Umsätze, schnellere Produktinnovationen, geringere Risiken und effizientere Abläufe.

14. 79 % der Unternehmen sind der Meinung, dass die Nichtnutzung von Big Data zu Konkurs führen wird

(Akzent)

Accentures Studie zu den Erfolgsraten von Big Data ergab, dass fast 79% der Menschen glauben, dass Unternehmen, die Big Data nicht nutzen, den Konkurs riskieren könnten.

Die Studie ergab auch, dass rund 51 % der Unternehmen der Meinung sind, dass Big Data ihre Geschäftsabläufe revolutionieren wird. Darüber hinaus stimmten 39 % nachdrücklich zu, dass Big Data ihre Abläufe in Zukunft dramatisch verändern wird.

15. Eine Erhöhung der Datensichtbarkeit um 10 % könnte zu zusätzlichen Einnahmen in Höhe von 65 Millionen US-Dollar führen

(Förster)

Ein Forrester-Bericht über die Vorteile von Big Data für Fortune-1000-Unternehmen ergab, dass selbst ein kleiner Anstieg der Datensichtbarkeit unglaubliche Ergebnisse erzielen könnte.

Glückliche 1000-Unternehmen könnten mehr als 65 Millionen US-Dollar an zusätzlichen Einnahmen erzielen, wenn sie ihre Datentransparenz nur um 10 % erhöhen würden. Laut Senior Analyst Richard Joyce werden derzeit nur etwa 0.5% aller Daten richtig analysiert.

16. Unternehmen, die Big Data einsetzen, könnten ihre Betriebsmargen um 60 % steigern

(McKinsey)

McKinseys Studien zu Big Data als nächste Grenze für Innovation und Wettbewerb festgestellt, dass Unternehmen, die Big Data Analytics einsetzen, ihre Betriebsmargen um bis zu 60 % steigern können. Die Fähigkeit, Big Data richtig zu nutzen, könnte die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen, erheblich verändern.

An zusätzliche McKinsey-Studie fanden heraus, dass die Nutzung von Datenanalysen in Einzelhandelsunternehmen ausreichen könnte, um die Gewinne um mehr als 60 % zu steigern.

Big-Data-Statistik: Big-Data-Trends

17. Jeder Mensch hat im Jahr 1.7 etwa 2020 MB Daten pro Sekunde erstellt

(Tech-Jury)

Die Menge der verfügbaren Daten für Analysezwecke wächst. Durchschnittlich generierte ein normaler Mensch etwa 1.7 Megabyte an Informationen pro Sekunde. Mehr als 3.7 Milliarden Menschen nutzen bereits das Internet, und jedes Mal, wenn wir dies tun, generieren wir mehr Informationen.

18. Es wird erwartet, dass die weltweit gesammelten Daten im Jahr 44 2020 Zettabyte erreichen

(Weltwirtschaftsforum)

Die Weltwirtschaftsforum untersucht wie viele Daten Menschen im Jahr 2019 durchschnittlich generieren und zeigt, dass die Menge an verfügbaren Informationen drastisch wächst. Das gesamte digitale Universum soll heute etwa 44 Zettabyte enthalten, das sind etwa 44 Billionen Gigabyte.

Die digitale Transformation der Welt, der einfache Zugang zum Internet und Smartphones sollen alle zu den von uns erstellten Daten beitragen.

19. Es würde 181 Millionen Jahre dauern, um alle Daten aus dem Internet herunterzuladen

(Organisation)

Laut Org, Heutzutage sind so viele Daten online verfügbar, dass es ungefähr 181 Millionen Jahre dauern würde, alles herunterzuladen. Sie würden auch eine wirklich riesige Festplatte benötigen. Zum Glück für die heutigen Unternehmen sollten Sie nur einen winzigen Teil der weltweit verfügbaren Daten sammeln und nutzen müssen, um für Ihr Unternehmen einen Unterschied zu machen.

20. 97.2 % der Unternehmen investieren jetzt in KI und Big Data

(Neue Vantage-Partner)

Obwohl es eine Weile dauert, bis Unternehmen die Leistungsfähigkeit von Daten vollständig verstehen und nutzen, steigen die Investitionen. Neue Vantage-Partner haben 2019 enthüllt, dass rund 97.2 % der Unternehmen investieren sowohl in Big Data als auch in künstliche Intelligenz.

Die Investition in KI neben Big Data ist oft eine gute Idee, da KI die Fähigkeit hat, Daten viel schneller zu sammeln, zu verwalten und zu verarbeiten.

21. IoT treibt das Datenwachstum an

(IDC)

Zur Entwicklung der Big-Data-Landschaft trägt derzeit einiges bei. Ein besonders beeindruckender Bereich ist das Internet der Dinge. IDC sagt dass die Zahl der mit dem Internet verbundenen IoT-Geräte bis 41.6 auf 2025 Milliarden steigen könnte. Darüber hinaus verbinden sich weltweit jede Sekunde 127 Geräte mit dem Internet.

Diese verbundenen Geräte produzieren täglich etwa 5 Trillionen Bytes an Daten, was eine riesige Menge an Informationen ist.

Big Data wird größer

Es ist kein Geheimnis, dass Big Data in der aktuellen Landschaft eine große Sache ist, insbesondere im Zeitalter der digitalen Transformation und Entwicklung. Da sich unsere Technologie weiterentwickelt und Unternehmen weiterhin nach Wegen suchen, ihre Kunden zu verstehen, werden Daten immer beliebter.

Im Moment herum 71% des Geschäfts Experten sagen bereits, dass sie ihre Datenkompetenz verbessern möchten, und die Zahl der datenorientierten Jobs wächst ständig. Wenn Wissen Macht ist, dann ist Big Data das mächtigste Gut, das wir haben.

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Big Data Anwendungsgebiete

Mit Chancen von Big Data Anwendungsgebieten sind sowohl eine euphorische Aufbruchsstimmung als auch viele Unsicherheiten verbunden. Folgt man den technologischen Trendscouts und den Vorreiter-Unternehmen sind Daten der neue Rohstoff, aus dem bisher ungeahnte Profite generiert werden können – ein neuer „Goldrausch“.

Die Erwartungen sind besonders in der Wirtschaft hoch, dass durch Big Data schnellere und bessere Informationen zur Unternehmenssteuerung und zur Produktivitätserhöhung zur Verfügung stehen werden. Big Data soll den Unternehmen, die den Trend rechtzeitig erkennen, einen Vorsprung bei der Entwicklung von neuen Produkten und Geschäftsmodellen verschaffen.

Big Data weckt immense Erwartungen. Für die meisten Unternehmen und Organisationen ist Gewinnschöpfung aus Big Data heute aber noch Zukunftsmusik. Bisher sind nur sehr wenige in der Lage, die anfallenden Daten in einen geschäftlichen Mehrwert umzusetzen. Nur ein Bruchteil der Daten wird überhaupt ausgewertet.

Die Herausforderung für IT und Management ist gewaltig: Hard- und Software, insbesondere Speichersysteme und Analyse- und Reportingwerkzeuge müssen, an die neuen Anforderungen angepasst werden.

Bezogen auf die Datenbank sind Skalierbarkeit, Performance und Zugriffsschutz zu lösen.

Analytische Probleme ergeben sich aus der Qualität der Daten, dem Zusammenführen aus verschiedenen Quellen und der Analysegeschwindigkeit, die eine starke Automatisierung erfordert.

An der Schnittstelle zu Management und Entscheidern müssen geeignete Reportings und Visualisierungen zur Verfügung stehen, die die Informationsmenge verdichten und zugleich die wesentlichen Erkenntnisse hervorheben.

Aus den veränderten Strukturen ergeben sich strategische und Managementprobleme , da sowohl in strategischen Belangen als auch im täglichen operativen Geschäft auf immer detaillierterer Ebene datenbasierte Entscheidungen getroffen werden sollen.

Big Data ist eine der wichtigsten Herausforderung an IT und Management.

An diesen Schnittstellen zwischen IT, Mathematik und Management nimmt der Data Scientist künftig eine zentrale Rolle ein. Er verfügt neben dem fachlichen Know-How über eine Menge Common Sense, Intuition und versteht den Geschäftsbereich, aus dem die Daten stammen. Es wird erwartet, dass der Bedarf an derartigen Schnittstellenkompetenzen rasant zunehmen wird und zunächst nicht befriedigt werden kann, da es derzeit schlicht zu wenige dieser Spezialisten gibt. Nicht alle Unternehmen mit Big-Data-Potenzial werden zukünftig die notwendigen Kompetenzen im eigenen Haus haben. Daraus ergibt sich ein großer Bedarf an externer Unterstützung, nicht nur an technischen Lösungen, sondern auch an analytischen Dienstleistungen.

Kein Big-Data-Management ohne Data Scientists.

Big Data Anwendungsgebiete

Potenzial für Big Data Analytics ist in sicherlich mehr Anwendungsbereichen vorhanden, als derzeit denkbar. Die vorhandenen Projekte und Ideen sind erst der Anfang:

Echtzeit-Auswertung von Sensordaten im Auto, mit denen die Unfallrisiken im Verkehr deutlich verringert werden könnten.

Echtzeit-Auswertung von Livebildern von Überwachungskameras in Kombination mit Prognosen sowie Twitter- und Mobilfunktdaten zur Erkennung von kritischen Situationen bei Großveranstaltungen.

Analyse von Finanztransaktionen zur Aufdeckung von Betrugsfällen

Flugzeugmotoren senden Datenströme an die Zentrale, wo diese in Echtzeit ausgewertet werden. Störungen können so sofort erkannt werden.

Big-Data-Analysen können helfen, die besten Behandlungsmöglichkeiten für Patienten zu ermitteln.

Als Erfolgsbeispiel gilt der dänische Windkraftanlagenhersteller Vestas, der die Standortwahl für seine Windräder durch die kombinierte Analyse von u.a Wetterdaten, Geodaten, Laufdaten bereits installierter Windräder und Reparaturdaten optimieren konnte.

Besonders für Marketing und Vertrieb versprechen sich Unternehmen einen Nutzen aus Big Data Anwendungsgebieten und Analysen. Durch sie reduziert sich die Zeit für die Erstellung von Werbeaktionen deutlich (von mehreren Wochen auf mehrere Tage). Zudem erhöht sich die Qualität der Werbung. Sie ist zeitlich passender, differenzierter und stärker personalisiert.

Beispiele für die Nutzung in Marketing und Vertrieb sind: