{"id":2784,"date":"2018-01-09T11:00:52","date_gmt":"2018-01-09T11:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=2784"},"modified":"2018-01-09T14:10:20","modified_gmt":"2018-01-09T14:10:20","slug":"tips-to-succeed-with-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/tips-to-succeed-with-big-data\/","title":{"rendered":"Sechs Tipps f\u00fcr erfolgreiches Arbeiten mit Big Data"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f1d6464f391\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f1d6464f391\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/tips-to-succeed-with-big-data\/#Tools_for_big_data_analysis\" title=\"Tools f\u00fcr die Analyse gro\u00dfer Datenmengen\">Tools f\u00fcr die Analyse gro\u00dfer Datenmengen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/tips-to-succeed-with-big-data\/#1_Begin_with_small\" title=\"1. Beginnen Sie mit kleinen\">1. Beginnen Sie mit kleinen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/tips-to-succeed-with-big-data\/#2_Understand_your_companys_requirements\" title=\"2. Verstehen Sie die Anforderungen Ihres Unternehmens\">2. Verstehen Sie die Anforderungen Ihres Unternehmens\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/tips-to-succeed-with-big-data\/#3_Budget_for_flexibility\" title=\"3. Budget f\u00fcr Flexibilit\u00e4t\">3. Budget f\u00fcr Flexibilit\u00e4t<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/tips-to-succeed-with-big-data\/#_4_The_executive_dashboard_should_be_your_priority\" title=\"\u00a04. Das Armaturenbrett der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung sollte Ihre Priorit\u00e4t sein\">\u00a04. Das Armaturenbrett der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung sollte Ihre Priorit\u00e4t sein<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/tips-to-succeed-with-big-data\/#5_Follow_Big_Data_experts\" title=\"5. Folgen Sie Big Data-Experten\">5. Folgen Sie Big Data-Experten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/tips-to-succeed-with-big-data\/#6_Use_a_solution-oriented_approach\" title=\"6. Verwenden Sie einen l\u00f6sungsorientierten Ansatz\">6. Verwenden Sie einen l\u00f6sungsorientierten Ansatz<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p>Mit der Verbreitung digitaler Computerger\u00e4te, der explosionsartigen Zunahme von Social-Media-Seiten und einem hervorragenden Internetzugang werden regelm\u00e4\u00dfig gro\u00dfe Mengen \u00f6ffentlicher Daten erzeugt. Effektive Techniken und Algorithmen, die diese Daten analysieren, liefern nahezu in Echtzeit Informationen, die genutzt werden, um sich entwickelnde Trends zu verstehen und die Menschen vor drohenden Notf\u00e4llen zu warnen.<\/p>\n<p>Die Auswertung von Daten kann dazu beitragen, viele n\u00fctzliche Erkenntnisse \u00fcber politische und sozio\u00f6konomische Ereignisse zu gewinnen, die es den Menschen erm\u00f6glichen, solide \u00f6ffentliche Strategien zu entwickeln. Der Schwerpunkt dieses Beitrags liegt darauf, Sie durch Big-Data-Tools und -Techniken zu f\u00fchren, damit Sie das Beste daraus machen und Ihr Endergebnis verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Die zunehmende F\u00e4higkeit, Big-Data-Techniken f\u00fcr die Entwicklung zu nutzen, tr\u00e4gt dazu bei, Bildung, Landwirtschaft und andere Lebensbereiche zu revolutionieren, die zur Verbesserung des Lebensstandards der Menschen beitragen k\u00f6nnen. W\u00e4hrend Big Data viele Vorteile bietet, stellt seine Vielf\u00e4ltigkeit Wissenschaftler und Analysten vor zahlreiche Herausforderungen. Die dringlichsten Probleme betreffen die effiziente Datenerfassung und -weitergabe, die Entwicklung des Kontexts und der Integrit\u00e4t eines Datensatzes sowie die Wahrung der Privatsph\u00e4re.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tools_for_big_data_analysis\"><\/span><strong>Tools f\u00fcr die Analyse gro\u00dfer Datenmengen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Es gibt f\u00fcnf wichtige Ans\u00e4tze f\u00fcr die Analyse von Big Data und die Entwicklung von Erkenntnissen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Instrumente zur Entdeckung<\/strong> sind w\u00e4hrend des Informationslebenszyklus hilfreich, um schnell und intuitiv Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Quellen zu finden und zu analysieren. Diese Tools erm\u00f6glichen die Analyse zusammen mit herk\u00f6mmlichen BI-Quellsystemen. Da keine Vorabmodellierung erforderlich ist, k\u00f6nnen die Benutzer neue Erkenntnisse gewinnen, die richtigen Schlussfolgerungen ziehen und rasch fundierte Entscheidungen treffen.<\/li>\n<li><strong>BI-Werkzeuge<\/strong> sind f\u00fcr die Berichterstattung, das Leistungsmanagement und die Analyse insbesondere von Transaktionsdaten aus Data Warehouses und Produktionsinformationssystemen unerl\u00e4sslich. BI-Tools bieten Funktionen f\u00fcr BI und Leistungsmanagement, darunter Dashboards, Unternehmensberichte, Ad-hoc-Analysen, Scorecards und Was-w\u00e4re-wenn-Analysen auf einer unternehmensweiten Plattform. Unternehmen m\u00fcssen die Vorteile des maschinellen Lernens nutzen. Es ist der beste Weg, um mit der KI auf menschlicher Ebene erfolgreich zu sein, und ein <a href=\"https:\/\/www.simplilearn.com\/big-data-and-analytics\/machine-learning-certification-training-course\">Kurs zum maschinellen Lernen kann Ihnen helfen<\/a> mehr erfahren.<\/li>\n<li><strong> Datenbankinterne Analytik<\/strong> umfasst verschiedene Techniken zur Erkennung von Mustern und Beziehungen in Daten. Da diese Methoden auf die Datenbank angewendet werden, entf\u00e4llt die Datenbewegung zu und von verschiedenen Analyseservern, was die Informationszykluszeiten beschleunigt und die Gesamtbetriebskosten minimiert.<\/li>\n<li><strong>Hadoop<\/strong> wird f\u00fcr die Vorverarbeitung von Daten verwendet, um Makrotrends oder Informationen zu finden, z. B. Werte, die au\u00dferhalb des zul\u00e4ssigen Bereichs liegen. Es erm\u00f6glicht die Freilegung potenzieller Werte aus neuen Daten mit erschwinglichen Standardservern. Die meisten Unternehmen nutzen Hadoop haupts\u00e4chlich als Vorl\u00e4ufer f\u00fcr fortgeschrittene Formen der Analyse.<\/li>\n<li><strong>Entscheidungsmanagement<\/strong> umfasst pr\u00e4diktive Modellierung, selbstlernende Verfahren und Gesch\u00e4ftsregeln, um auf der Grundlage des aktuellen Kontexts Ma\u00dfnahmen zu ergreifen. Diese Art der Analyse f\u00fchrt zu Empfehlungen \u00fcber mehrere Kan\u00e4le hinweg und erh\u00f6ht die Bedeutung jeder Kundeninteraktion.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Im Folgenden finden Sie sechs Tipps, wie Sie die M\u00f6glichkeiten von Big Data f\u00fcr Ihr Unternehmen effektiv nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Begin_with_small\"><\/span>1. Beginnen Sie mit kleinen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Big-Data-Projekte kommen in den meisten Unternehmen zustande, wenn ein Arbeitgeber der \u00dcberzeugung ist, dass das Unternehmen keine M\u00f6glichkeiten in Bezug auf Daten erh\u00e4lt.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/data-analysis\">Big Data-Analytik<\/a> kann mit den Software-Tools durchgef\u00fchrt werden, die in erster Linie im Rahmen von robusten Analysedisziplinen wie Data Mining und<a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/data-scientist-healthcare\/\"> pr\u00e4diktive Analytik<\/a>. Bei der Arbeit mit Daten, die Ihr Unternehmen bisher noch nicht verwendet hat, z. B. mit der Masse an unstrukturierten Informationen aus dem Internet, werden Sie wahrscheinlich auf viele Unbekannte sto\u00dfen. Welche Teile der Daten sind wertvoll? Welche wichtigen Metriken k\u00f6nnen die Daten liefern? Welche Qualit\u00e4tsprobleme gibt es? Aufgrund dieser Unbekannten lassen sich die Zeit und die Kosten, die f\u00fcr den Erfolg erforderlich sind, nur schwer vorhersagen.<\/p>\n<p>Es ist also besser, klein anzufangen. Beginnen Sie mit der Definition einer einfachen Analyse, die weder Zeit noch Daten erfordert.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Understand_your_companys_requirements\"><\/span><strong>2. Verstehen Sie die Anforderungen Ihres Unternehmens\u00a0<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Ist Ihr Unternehmen bereit f\u00fcr Big-Data-Tools und -L\u00f6sungen oder nicht? Wenn es einen Tag oder sogar l\u00e4nger dauert, um Dateneingaben und -analysen zu wichtigen Gesch\u00e4ftsaktivit\u00e4ten zu erhalten, dann ist es das nicht. Dieser langsame Prozess kann die Wirksamkeit von Gesch\u00e4ftsentscheidungen beeintr\u00e4chtigen und sich negativ auf Umsatz und Ertrag auswirken.<\/p>\n<p>Unternehmen stehen vor einem Datendilemma, wenn Disruptoren versuchen, das Spiel zu ver\u00e4ndern, oder wenn benachbarte Branchen bereits den gr\u00f6\u00dften Nutzen aus Big Data ziehen. Die zunehmende Geschwindigkeit des Wettbewerbs zwingt die Unternehmen, Big Data zu akzeptieren. Die Pr\u00e4zisionsanalytik in Big Data hilft dabei, Situationen \"vorauszusagen\" statt \"vorherzusagen\".<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Budget_for_flexibility\"><\/span><strong>3. Budget f\u00fcr Flexibilit\u00e4t<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Viele Unternehmen \u00fcbersch\u00e4tzen die Anzahl der Berichte, die sie im Rahmen ihrer neuen Analysefunktionen erstellen wollen, was aufgrund der Entwicklungskosten f\u00fcr Dritte sehr kostspielig sein kann. Es ist \u00e4u\u00dferst kosteneffizient, das Budget f\u00fcr die Entwicklung einer \"Selbstbedienungsl\u00f6sung\" bereitzustellen, die es den Nutzern erm\u00f6glicht, ihre Berichte nach Bedarf zu erstellen.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"_4_The_executive_dashboard_should_be_your_priority\"><\/span><strong>\u00a04.\u00a0<\/strong><strong>Das Executive Dashboard sollte Ihre Priorit\u00e4t sein<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p><strong>\u00a0<\/strong>Eine benutzerfreundliche Schnittstelle, die den F\u00fchrungskr\u00e4ften so schnell wie m\u00f6glich die richtigen Informationen liefert, ist der Schl\u00fcssel dazu, dass das System umfassend genutzt wird.<strong>\u00a0<\/strong>Datenauswertung und <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/?search=data%20visualization&amp;utm_source=SixTips\">Datenvisualisierung<\/a> Experten k\u00f6nnen bei der Entwicklung eines \u00fcbersichtlichen und effizienten Dashboards helfen.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Follow_Big_Data_experts\"><\/span><strong>5. Folgen Sie Big Data-Experten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Laut Ray Kingman, dem CEO von Semcasting, m\u00fcssen Unternehmen Big-Data-Firmen nutzen, anstatt alles selbst zu machen.<\/p>\n<p>Er f\u00fcgte hinzu: \"Einzelh\u00e4ndler mit vielen Kunden, Finanzdienstleistungsunternehmen und einige technologieorientierte Unternehmen nutzen die analytische Seite und entwickeln eine gewisse Basisleistung und h\u00f6here ROI-Erwartungen.\" \"Diese Unternehmen beschreiben effiziente Tools und machen die Analytik zu einem einfacheren Konzept, so dass sie von den Unternehmen genutzt werden k\u00f6nnen.\"<\/p>\n<p>Laut Kingman werden \"Big-Data-Tools \u00fcber das Labor hinaus zug\u00e4nglich sein und ihren Weg in das System des Marketings, der Produktentwicklung und der Verkaufsprozesse der Industrie finden.\"<\/p>\n<p>Er glaubt auch, dass die Big Data-Erfassungsphase wahrscheinlich zur Massenware wird, und es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Teile der Analytik zu Standardprodukten werden k\u00f6nnten.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Use_a_solution-oriented_approach\"><\/span><strong>6. Verwenden Sie einen l\u00f6sungsorientierten Ansatz<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Obwohl im Laufe der Jahre viele Fortschritte im Hadoop-\u00d6kosystem gemacht wurden, befindet sich die Plattform immer noch in der Entwicklung, um in der Produktion eingesetzt werden zu k\u00f6nnen. Ein dringender Bedarf an Unternehmenstechnologie-Initiativen wird sich wahrscheinlich weiterentwickeln und ein \"work in progress\" sein.<\/p>\n<p>Software-Evaluierer werden nicht ein einziges Tool von der Stange bekommen, das alle gegenw\u00e4rtigen und zuk\u00fcnftigen Anforderungen an die Hadoop-Analyse abdeckt. Ohne sich zu sehr auf den Begriff \"Zukunftssicherheit\" zu konzentrieren, sollten Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit ein wesentlicher Bestandteil aller Projektchecklisten sein.<\/p>\n<p>Die M\u00f6glichkeit, Transformationen so zu portieren, dass sie konsistent auf verschiedenen Hadoop-Distributionen laufen, ist ein Vorteil. F\u00fcr eine vollst\u00e4ndige Best\u00e4ndigkeit ist jedoch ein plattform\u00fcbergreifender Ansatz f\u00fcr die Skalierbarkeit erforderlich, der im Einklang mit der offenen Innovation steht, die das Hadoop-\u00d6kosystem vorantreibt.<\/p>\n<p>____________________________________________<br \/>\nBen\u00f6tigen Sie Hilfe bei der Analyse und Interpretation Ihrer Daten? Setzen Sie sich mit den hochqualifizierten Mitarbeitern von Kolabtree in Verbindung <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/data-analysis?utm_source=SixTips\">Data-Science-Experten<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>With the proliferation of digital computing devices and the explosion of social media sites and excellent internet access, large amounts of public data are being generated regularly. 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