9 Möglichkeiten, Big Data in der Industrie zu nutzen • BUOM

Dank der weit verbreiteten Nutzung des digitalen Handels haben Unternehmen mehr Zugriff auf Daten als je zuvor. Daten, die aus den Online-Aktivitäten einzelner Benutzer gesammelt werden, sogenannte Big Data, werden branchenübergreifend unterschiedlich verwendet. Sowohl für Verbraucher als auch für Unternehmen kann es wichtig sein zu verstehen, was Big Data ist und wie Unternehmen sie nutzen können, um ihre Dienstleistungen und Produkte gezielt bei Verbrauchern zu bewerben, ihre Abläufe zu verbessern und die Effizienz zu steigern. In diesem Artikel definieren wir, was Big Data ist, und erläutern neun Möglichkeiten, wie es in verschiedenen Branchen genutzt werden kann.

Was nutzt Big Data?

Big Data sind Informationen, die Organisationen zu Analysezwecken sammeln. Sie nutzen diese Informationen häufig, um die Online-Einkaufsgewohnheiten ihrer aktuellen oder potenziellen Kunden zu verfolgen. Sie können diese Informationen analysieren und strategische Geschäftsentscheidungen treffen, z. B. die Verbesserung ihrer Abläufe, die Verbesserung des Kundenservices, die Entwicklung personalisierter Marketingkampagnen und die Vorhersage des Kundenengagements. Allerdings können auch andere Gruppen wie Wissenschaftler, Ärzte und sogar die Regierung große Datenmengen für ihre eigenen Zwecke sammeln und analysieren, etwa um die Ausbreitung von Krankheiten vorherzusagen oder die Kriminalitätsraten in einer Stadt zu verfolgen.

Woher kommt Big Data?

Big Data stammt aus einer Vielzahl von Quellen, darunter internen Systemen wie dem Transaktionsverarbeitungssystem eines Unternehmens, Kundendatenbanken, Krankenakten, dem Browserverlauf im Internet, sozialen Medien und digitalen Dokumenten wie E-Mails. Auch äußere Bedingungen wie der Finanzmarkt, Wetter und Verkehr sowie geografische Informationen können Einfluss darauf haben, wie eine Organisation Big Data sammelt und analysiert.

Wie Branchen Big Data nutzen

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Big Data in verschiedenen Branchen genutzt wird:

Marketing

Marketing und Werbung sind zwei der häufigsten Einsatzmöglichkeiten von Big Data. Jede Branche, die ein Produkt oder eine Dienstleistung anbietet, kann große Datenmengen sammeln und analysieren, um ihre Marketingstrategie zu verbessern. Da viele Menschen Online-Profile wie Social-Media-Konten erstellen, können diese eine wertvolle Informationsquelle für Unternehmen sein, die ihre Produkte auf einen bestimmten Kundenstamm ausrichten möchten.

Beispielsweise könnte eine Beauty-Marke Social-Media-Analysen nutzen, um Personen zu identifizieren, die Eigenschaften mit ihrem Zielkundenstamm teilen. Sie können die Surf- und Online-Einkaufsgewohnheiten dieser Personen verfolgen und so ermitteln, welche Webseiten diese Personen am häufigsten aufrufen, welche Produkte sie online kaufen und zu welcher Tageszeit bzw. an welchem ​​Wochentag sie am häufigsten einkaufen. Anhand dieser Informationen kann eine Marke strategische Entscheidungen darüber treffen, wo sie Werbung macht und wann sie Werbeaktionen für aktuelle und potenzielle Kunden durchführt, um ihren Umsatz zu steigern.

Einzel- und Großhandel

Über das Marketing hinaus wird Big Data von Einzel- und Großhändlern auf unterschiedliche Weise genutzt. Big Data kann Unternehmen dabei helfen, ihren aktuellen Personalbedarf zu ermitteln und den zukünftigen Personalbedarf auf der Grundlage von Kaufgewohnheiten, Geschäftswachstum, lokalen Ereignissen und saisonalen Mustern vorherzusagen. Mithilfe von Big Data können Einzelhändler beispielsweise steigende Kundenzahlen während der Weihnachtszeit vorhersagen, sodass sie die Einstellung von Saisonpersonal planen können, um der gestiegenen Nachfrage gerecht zu werden.

Auch Einzelhändler und Großhändler können Big Data zur Verwaltung ihrer Lagerbestände nutzen. Für Unternehmen, die eine breite Produktpalette lagern oder verkaufen, ist eine gute Bestandsverwaltung wichtig, um den Überblick über den Kauf und Verkauf von Waren zu behalten. Big Data kann Unternehmen dabei helfen, die Kosten für die Lagerhaltung zu analysieren und sie mit den Gewinnspannen für bestimmte Artikel zu vergleichen. Sie können mehr Waren lagern oder produzieren, die ihnen Gewinn bringen. Big Data kann Unternehmen auch dabei helfen, vorherzusagen, welche Produkte aufgrund der Kaufgewohnheiten der Kunden und Änderungen der Produktionskosten wahrscheinlich beliebter oder profitabler werden.

Unterhaltung und Medien

Online-Unterhaltungsdienste nutzen häufig Big Data, um Zuschauern Inhalte auf der Grundlage ihres Sehverlaufs und ihres Online-Verhaltens zu empfehlen. Beispielsweise könnte eine Video-Streaming-Site den Betrachtungsverlauf einer Person berücksichtigen, indem sie nachverfolgt, welche Arten von Videos sie am häufigsten anklickt. Basierend auf ihrem Anzeigeverlauf kann die Website Videos empfehlen, die ähnliche Inhalte bewerben, oder Videos, die häufig von anderen Benutzern einer ähnlichen Bevölkerungsgruppe angesehen werden. Durch die Förderung von Inhalten, die den Interessen des Zuschauers entsprechen, kann eine Website das Engagement aufrechterhalten und ihren Umsatz steigern.

Auch Medienseiten können Big Data auf diese Weise nutzen. Beispielsweise könnte eine Nachrichtenseite verfolgen, welche Arten von Artikeln ein Betrachter am häufigsten liest. Abhängig von den Vorlieben des Betrachters empfehlen sie möglicherweise Artikel zu ähnlichen Themen, um das Interesse des Lesers zu wecken. Medienseiten können Big Data auch nutzen, um die Inhaltspräferenzen ihrer Kunden zu verstehen, sodass sie weiterhin Inhalte produzieren können, die ihre Zielgruppe am meisten ansprechen.

Bankwesen und Sicherheit

Die Banken- und Finanzbranche kann Big Data nutzen, um die Online-Sicherheit zu verbessern. Sie können Big Data nutzen, um Cyberkriminalität wie Identitätsdiebstahl und Kartenbetrug vorherzusagen, indem sie die Transaktionshistorie ihrer einzelnen Kunden analysieren. Indem sie die Transaktionshistorie ihrer Kunden verstehen, können sie ungewöhnliche Kaufmuster erkennen, die auf eine Sicherheitsverletzung hinweisen könnten. Darüber hinaus kann die Analyse früherer Cyberangriffsmuster diesen Unternehmen dabei helfen, zukünftige Angriffe vorherzusagen und Strategien zu implementieren, um ihre Auswirkungen zu minimieren oder sie ganz zu vermeiden.

Auch andere Branchen können Big Data nutzen, um die Sicherheit zu verbessern. Beispielsweise kann die Gesundheitsbranche Big Data nutzen, um Cyberangriffe vorherzusagen, die vertrauliche medizinische Informationen von Patienten gefährden könnten.

Gesundheitswesen und Präzisionsmedizin

Die Gesundheitsbranche kann die Patientenversorgung durch die Nutzung von Big Data verbessern. Angehörige der Gesundheitsberufe können Big Data nutzen, um die Krankengeschichte eines Patienten zu verfolgen und Risikofaktoren zu analysieren, die mit seiner Krankengeschichte, medizinischen Verfahren und dem Medikamentengebrauch verbunden sind. Durch das Sammeln, Speichern und Analysieren der Krankengeschichte eines Patienten können Ärzte ihren Patienten eine individuelle Betreuung bieten.

Eine weitere Anwendung von Big Data in der Medizin ist die Verfolgung und Vorhersage von Risiken für die öffentliche Gesundheit. Beispielsweise können Wissenschaftler, die sich mit Epidemien befassen, Big Data nutzen, um das Potenzial einer Krankheit zu analysieren, die sich lokal, gemeinschaftsweit, regional oder sogar global ausbreitet. Das Verständnis des potenziellen Risikos einer Krankheitsausbreitung könnte es diesen Wissenschaftlern ermöglichen, Maßnahmen zur Verhinderung der Ausbreitung der Krankheit oder Behandlungen zu entwickeln, um ihre Auswirkungen auf die Bevölkerung zu verringern.

Regierung

Regierungen können Big Data für verschiedene Zwecke im Zusammenhang mit Regierungsdienstleistungen nutzen. Die Regierung kann Big Data nutzen, um Fragen der öffentlichen Gesundheit, alternative Energiequellen und Umweltfragen zu untersuchen. Es kann auch Big Data nutzen, um den Markt zu analysieren und betrügerische Ansprüche zu identifizieren.

Zwei Beispiele für Regierungsbehörden, die Big Data nutzen können, sind die Food and Drug Administration (FDA) und das Department of Homeland Security. Die Food and Drug Administration (FDA) kann Big Data nutzen, um Muster lebensmittelbedingter Erkrankungen zu erkennen oder vorherzusagen oder um auf durch Drogenmissbrauch verursachte Gesundheitskrisen wie die Opioid-Epidemie zu reagieren. Das Department of Homeland Security kann die von verschiedenen Regierungsbehörden gesammelten Daten analysieren, um potenzielle Bedrohungen für die nationale Sicherheit zu erkennen und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.

Sendungsverfolgung und Transport

Big Data hat viele Anwendungen in Branchen, die auf Tracking- und Transportdienste angewiesen sind. Im privaten Sektor können Unternehmen Big Data nutzen, um die Logistik für die Lieferung von Waren zu planen, was die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Rentabilität verbessern und gleichzeitig das potenzielle Risiko verringern kann, dass Waren während des Transports verloren gehen oder beschädigt werden. Ein Unternehmen könnte beispielsweise Transportrouten auf der Grundlage der Kraftstoffeffizienz planen. Sie können Faktoren wie Wetterbedingungen berücksichtigen, die den Transport von Waren behindern könnten, was sich auf die Lieferung von Produkten an Kunden oder Materialien an Hersteller auswirken könnte.

Auch Regierungen und Einzelpersonen können Big Data nutzen, um den Transport zu verbessern. Eine Stadt kann Big Data zur Straßenplanung nutzen und Verkehrsmuster auf der Grundlage der in einem bestimmten Gebiet lebenden Bevölkerung vorhersagen. Sie können Big Data auch nutzen, um öffentliche Verkehrssysteme so zu gestalten, dass sie den Bedürfnissen der Bevölkerung gerecht werden und gleichzeitig die Kosteneffizienz wahren. Menschen können Big Data nutzen, wenn sie Anwendungen wie GPS nutzen, um Reiserouten zu planen, Staus zu vermeiden und Kraftstoff zu sparen.

Ausbildung

Viele Hochschuleinrichtungen nutzen Big Data, um die Leistung der Lehrkräfte und das Engagement der Studierenden zu verfolgen. Hochschulen und Universitäten können eine umfangreiche Datenbank nutzen, um Informationen über Studenten zu speichern, beispielsweise deren Kreditstunden, Noten und GPA. Sie können auch Informationen darüber sammeln, wie oft sich Studierende in ihr Lern- und Verwaltungssystem einloggen, wie viel Zeit sie mit dem Durchsuchen von Seiten verbringen und welchen Kursfortschritt sie haben.

Hochschuleinrichtungen können anhand der gesammelten Daten die Effektivität der Lehrkräfte untersuchen. Sie können das Schülerwachstum messen und die Schülerleistungen verschiedener Lehrer vergleichen. Diese Daten können Bildungseinrichtungen dabei helfen, die Stärken und Verbesserungspotenziale ihrer Lehrer zu ermitteln, was ihnen dabei helfen kann, Programme zur Lehrereffektivität zu entwickeln, Bildungsstandards zu bewerten und Lehrmethoden zu verbessern.

Produktion und natürliche Ressourcen

Big Data kann Herstellern helfen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem es ihnen hilft, die Effizienz ihrer Lieferkette zu verbessern. Dazu kann es gehören, bessere Materialquellen zu identifizieren, die kostengünstiger, zuverlässiger oder von höherer Qualität sind, die Transportlogistik zu verbessern und Produktionsprozesse effizienter zu gestalten. Da viele Branchen auf den Zugang zu natürlichen Ressourcen wie Öl, Gas, Metallen, Mineralien und landwirtschaftlichen Produkten angewiesen sind, kann Big Data diesen Produzenten dabei helfen, den besten Zugang zu diesen Materialien zu finden und gleichzeitig ihre Anforderungen an Qualität, Effizienz und Kosten zu erfüllen.

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