Das Ausmaß der Informationsflüsse in der Welt ist unermesslich. Sie können mündlich, physisch und digital übertragen werden und viele mögliche Formate haben. Es ist klar, dass die Welt Verarbeitungstechnologien braucht, die in der Lage sind, verschiedene Manipulationen mit Terabytes von Informationen durchzuführen. Und wir haben so etwas.
Die Antwort auf diese Herausforderung ist Big Data - eine Sammlung von Daten, deren Umfang ständig wächst. Die Menge an Informationen in Big Data-Sammlungen ist so groß, dass es unmöglich ist, sie mit einfachen Datenverwaltungstools effektiv zu speichern und zu verarbeiten.
Heutzutage setzen Unternehmen erfolgreich BigData-Technologien ein, um die Informationen zu nutzen, die sie zur Verbesserung ihrer Produkte und Kundenerfahrungen benötigen. Diejenigen, die das nicht tun, verpassen Chancen und bleiben auf der Strecke. BigData ist nicht mehr nur ein Schlagwort oder ein Trend, sondern eine Notwendigkeit in modernen, wettbewerbsorientierten Märkten.
In diesem Artikel hat das NeuroForge-Team 5 Branchen aufgelistet, in denen fortschrittliche Big-Data-Technologien ein Muss sind und warum Sie sie implementieren müssen, wenn Ihr Unternehmen zu dieser Branche gehört. Basierend auf unserer Erfahrung und den Vorhersagen.
1) Bankwesen und Fintech
Die Verarbeitung der ständig wachsenden Zahl von Transaktionen kann eine große Herausforderung für Datenserver darstellen. Die Unternehmen müssen auch alle Aktionen überwachen, um Betrug oder Spekulationen rechtzeitig zu erkennen. Hinzu kommen Unternehmensberichte zum Kreditrisiko, die Umwandlung von Kundendaten und die Analyse von IT-Abläufen.
Wenn Sie ein Handelsunternehmen leiten, können Sie mit Hilfe von Big-Data-Technologien Analysen zur Entscheidungsunterstützung vor dem Handel sowie Handelsanalysen für den Hochfrequenzhandel implementieren.
Wie in jeder anderen Branche müssen jedoch auch FinTech- und Bankunternehmen das am besten geeignete Datenarchitekturformat (z. B. Data Mesh oder Data Fabric) wählen. Der Clou bei FinTech ist, dass die Vielfalt der Währungen und Finanzdienstleistungen zusätzliche Herausforderungen mit sich bringt, die durch eine geeignete Datenarchitektur gelöst werden können.
2) Gesundheitswesen und Wohlbefinden
Dies umfasst beide Seiten der Branche: forschungsorientiert und kundenorientiert.
Unternehmen, deren Hauptaugenmerk auf der Entwicklung von Apps für einen durchschnittlichen Kunden liegt, können Big Data nutzen, um statistische Informationen über die Nutzer zu gewinnen und so Trends und Anomalien zu erkennen. Diese Daten helfen auch bei der Erstellung personalisierter Empfehlungen für die Nutzer und bei der Überwachung ihrer Fortschritte, die anhand verschiedener Metriken dargestellt werden.
Für forschungsorientierte Unternehmen des Gesundheitswesens eröffnet Big Data viele Perspektiven: personalisierte Medizin, Entdeckungen über unheilbare Krankheiten, Kartierung und Speicherung von DNA-Daten, genaue Behandlungsempfehlungen, bessere Krankheitsdiagnosen und vieles mehr.
3) Logistik und Transport
Wenn eine Wirtschaft wächst, bedeutet dies, dass die Handelsintensität zunimmt. Wenn die Handelsintensität zunimmt, bedeutet dies, dass das verarbeitende Gewerbe wächst. Wenn die Produktion wächst, müssen wir unsere Logistikrouten anpassen und verbessern.
Hier kommt Big Data zum Einsatz. Durch die Analyse von Transportdatensammlungen können Unternehmen den besten Weg berechnen, die Art des Transports festlegen, den richtigen Zeitpunkt wählen, den besten Weg finden, um den Transport mit Waren zu verpacken, und den Status Ihrer Lieferung live überwachen. Ein echter Wettbewerbsvorteil.
Beachten Sie, dass Big Data in dieser Branche auch von der Regierung (Verkehrssteuerung, staatliche Anordnungen oder Wettervorhersagen) oder von Privatpersonen (Urlaubsrouten und Transportplanung) genutzt werden kann. In diesem Fall muss jeder Staat seine eigene Politik der Datenverwaltung entwickeln.
4) Fertigung
Die Optimierung einer modernen Fabrik ist eine große Herausforderung. Mit Big Data lässt sie sich jedoch leichter bewältigen.
Angefangen bei der Erfassung von Daten über die Effizienz von Montagelinien und der Analyse interner Managementsysteme bis hin zum Aufspüren von Blockaden in Lieferkettensystemen. Es ist erwähnenswert, dass Big Data in der Fertigung auch eine Möglichkeit ist, die Produktivität zu steigern und die Verschwendung zu reduzieren.
5) Einzelhandel, Großhandel und Beschaffung
Und nicht zuletzt. Die gesamte Handelsbranche ist für die Implementierung von Big Data ausgelegt. Wir können eine ganze Liste von Dingen aufführen, die durch den Einsatz von Big-Data-Technologien im Einzel- und Großhandel verbessert werden können:
Bereitstellung eines personalisierten Einkaufserlebnisses
Vorhersage saisonaler Trends und der Nachfrage
Verbesserung der Kundenerfahrung
Bessere Analyse von Kundenrezensionen und -feedback
Speichern und Berechnen von Verkaufsdaten
Verarbeitung großer Beschaffungsdatensätze
Möglichkeit zur Durchführung effizienter Marketingkampagnen aufgrund von Qualitätsdaten Dies ist natürlich nur eine ungefähre Darstellung der möglichen Verbesserungen. Dennoch muss jedes Unternehmen eine eigene Analyse durchführen, bevor es die wichtigsten Wachstumsperspektiven definiert.
Zusammenfassung
Wie wir bereits erwähnt haben, können Qualitätsdaten Sie heutzutage, wenn Sie es richtig anstellen, viel schneller zu einem Branchenführer machen, als es ohne sie der Fall wäre. Aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Sie ein klares Bild von Ihrem Unternehmen haben müssen. Einem Unternehmen, das seine Daten nicht speichert und für weitere Analysen bereitstellt, ist nicht geholfen. In anderen Fällen wird auf der Grundlage der Analyse dieser "drei V's" (Volume, Velocity und Variety) die Menge und Art der von Ihrem Unternehmen verarbeiteten Daten so definiert, wie Sie sie in Big-Data-Technologien benötigen. Und das geht am besten, wenn Sie alles bis ins letzte Detail von Fachleuten überprüfen lassen. Wenn Ihr Unternehmen zu einer der oben genannten Branchen gehört, vereinbaren Sie gerne einen Beratungstermin mit uns, bei dem wir alle Möglichkeiten unserer Zusammenarbeit erörtern.
Comments