Spätestens, wenn sich die direkte Konkurrenz durch intelligente Analysen und bessere Nutzung interner und externer Daten entscheidende Wettbewerbsvorteile sichert, gerät das eigene Unternehmen beim Thema Big Data unter Zugzwang. Wo steht Ihr Unternehmen? Die Studie liefert gute Anregungen und Hintergründe. [...]
Big Data Analytics: Das Fundament für fundierte Geschäftsentscheidungen
Den Wert von Big-Data-Analytics-Projekten stellt niemand mehr infrage. Doch während Softwarehersteller die Technologie von morgen anbieten, läuft beim Anwender noch die IT von gestern. Dabei ist eine Modernisierung der IT-Architektur grundlegend, um sich fit zu machen für Big Data.
Big Data Analytics bildet die Grundlage für eine zielgerichtete Nutzung der explosionsartig wachsenden und oft überwiegend rohen Informationsmassen. Dennoch findet eine wirkliche Big-Data-Analyse in Unternehmen aus dem deutschsprachigen Raum noch nicht statt, denn unter anderem werden verfügbare Datenmengen noch unzureichend genutzt. So verwendenlaut der Studie „Wettbewerbsfaktor Analytics“, die die Uni Potsdam im Auftrag von SAS durchgeführt hat, erst zwölf Prozent der befragten Unternehmen mehr als die Hälfte der verfügbaren Daten für Analysezwecke.
Doch Big Data Analytics als Selbstzweck ergibt keinen Sinn. Stattdessen muss es darum gehen, sich bewusst zu machen, welcher Nutzen sich aus den Daten ziehen lässt und wie Resultate aus Big Data Analytics zu besseren Geschäftsergebnissen führen können.
Big Data erlaubt heute immer bessere Modelle, auf deren Basis fundiertere Entscheidungen getroffen werden können. Zwar entscheiden laut der oben genannten Studie erst etwa acht Prozent der Unternehmen bereits rein oder überwiegend datenbasiert, während sich circa 24 Prozent bevorzugt auf ihre Erfahrung verlassen. Dennoch wächst im täglichen Betrieb der Anteil der datengetriebenen Entscheidungsfindungen bei strategischen Fragen.
Benötigt werden intuitive Lösungen für die Datenanalyse, um allen Bereichen die Informationen zur Verfügung zu stellen, die für sie relevant sind. Tools wie SAS Visual Analytics fördern die Auswertung von Big Data für Geschäftszwecke, indem sie ihren Nutzern immer mehr statistische und analytische Methoden anbieten. Fachanwender können damit auch ohne tief greifendes statistisches Know-howDaten visualisieren, Zusammenhänge finden und letztendlich die Entscheidungen optimieren.
Anregungen und Hintergründe jetzt kostenfrei in der Studie lesen.
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