Vorreiter

Die Autoindustrie gehört gemeinsam mit der Versicherungsbranche zu den Vorreitern bei der Nutzung von Big-Data-Analysen. [...]

Jeweils 21 Prozent der Unternehmen setzen in diesen Branchen moderne Methoden der Datenanalyse ein. Das ergab eine Studie von Bitkom Research und der Beratungsgesellschaft KPMG. Auch die Chemie- und Pharmaindustrie sowie die Energiewirtschaft gehören mit 20 beziehungsweise 19 Prozent zur Spitzengruppe. „Big-Data-Analysen liefern den Unternehmen die Grundlage für fundierte Entscheidungen“, sagt Mathias Weber, Big Data Experte des Bitkom, und: „Mit Big Data können verschiedene Szenarien für die Zukunft simuliert werden, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Davon könnten zahlreiche Unternehmensbereiche wie die Produktion, das Marketing oder das Controlling profitieren. Die Schlusslichter in der Untersuchung sind die Medienbranche (ein Prozent) sowie Transport und Logistik (zwei Prozent). Die Branchen Telekommunikation (16 Prozent), Handel (14 Prozent), Banken (13 Prozent) und IT/Elektronik (zwölf Prozent) belegen Plätze im Mittelfeld. Das Rennen an der Spitze könnten allerdings schon bald die Versicherer machen: Laut der Erhebung planen weitere 13 Prozent den Einsatz von Big-Data-Technologien. In der Autoindustrie liegt der Anteil lediglich bei sieben Prozent. „Big-Data-Analysen werden sich zügig verbreiten, da viele Unternehmen den Einsatz konkret planen oder zumindest diskutieren“, erläutert Weber. Die meisten Unternehmen mit konkreten Planungen finden sich laut der Umfrage in der IT/Elektronik mit einem Anteil von 16 Prozent, bei den Versicherungen mit 13 Prozent sowie in der Gesundheitswirtschaft mit zehn Prozent. Big Data zählt zu den wichtigsten Trends. Damit werden Anwendungsszenarien beschrieben, die auf einen gemeinsamen Nenner hinauslaufen: Aus verschiedenen Quellen werden große Datenmengen angehäuft, die per Algorithmus ausgewertet werden. „Das größte Potenzial von Big Data liegt in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle“, so Weber. (cb)


Mehr Artikel

News

Große Sprachmodelle und Data Security: Sicherheitsfragen rund um LLMs

Bei der Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der Datensicherheit in KI-Workloads ist es entscheidend, die Perspektive zu ändern und KI als eine Person zu betrachten, die anfällig für Social-Engineering-Angriffe ist. Diese Analogie kann Unternehmen helfen, die Schwachstellen und Bedrohungen, denen KI-Systeme ausgesetzt sind, besser zu verstehen und robustere Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*