{"id":10346,"date":"2024-06-06T07:07:39","date_gmt":"2024-06-06T07:07:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=10346"},"modified":"2024-12-17T09:38:00","modified_gmt":"2024-12-17T09:38:00","slug":"big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/big-data\/","title":{"rendered":"Big Data einfach erkl\u00e4rt: Vorteile, Beispiele und Tools\u00a0"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Wir stellen Ihnen das Phantom Big Data mit seinen Einsatzbereichen genauer vor. Dazu geben wir Tipps und Tools an die Hand, mit denen Unternehmen gro\u00dfe Datenmengen einfach und sicher aufbereiten.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-inhalt-nbsp\"><strong>Inhalt:&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"#topic1\">Was versteht man unter Big Data? Eine Definition<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#topic2\">Die 5 Vs von Big Data<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#topic3\">Bedeutung und Vorteile von Big Data f\u00fcr Unternehmen<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#topic4\">Einsatzbereiche von Big Data in der Gesch\u00e4ftswelt<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#topic5\">7 Herausforderungen rund um den Einsatz von Big Data<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#topic6\">8 Schritte, wie Unternehmen eine Big-Data-Strategie aufbauen<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#topic7\">Welche Tools braucht es, um Big Data effizient zu nutzen?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\" style=\"background-color:#eaf5fe\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"topic1\"><strong>Was ist Big Data? Eine Definition<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Unter Big Data versteht man <strong>gro\u00dfe, komplexe Datenmengen, die aus verschiedenen Quellen stammen<\/strong>. Sie sind mit herk\u00f6mmlichen Datenverarbeitungs-Methoden nicht oder nur schwer zu bew\u00e4ltigen. Diese Daten k\u00f6nnen <strong>strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert<\/strong> sein. Sie liegen in Echtzeit oder in historischen Aufzeichnungen vor. Die Herausforderung besteht darin, aus diesen umfangreichen Datenmengen <strong>n\u00fctzliche Informationen zu extrahieren, Muster zu erkennen oder Vorhersagen zu treffen<\/strong>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Umgang mit Big Data&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Um mit Big Data umzugehen, werden fortschrittliche Technologien und Methoden wie <strong>Machine Learning, <\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/resources\/articles\/ai\/\"><strong>k\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong><\/a><strong>, Datenanalyse und verschiedene Speicher- und Verarbeitungswerkzeuge<\/strong> eingesetzt.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Anwendungsbereiche von Big Data&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Big Data wird in zahlreichen Bereichen gesammelt und eingesetzt, darunter die <strong>Gesch\u00e4ftswelt, das Gesundheitswesen, der Finanzbereich und die Wissenschaft<\/strong>. Die Datenmengen erm\u00f6glichen es Organisationen und Unternehmen, tiefere Einsichten zu gewinnen und informierte Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"topic2\"><strong>Die 5 Vs von Big Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die \u201eVs\u201c von Big Data beziehen sich auf eine Reihe von Merkmalen, <strong>die Herausforderungen bei der Verwaltung und Analyse von Big Data beschreiben<\/strong>. Urspr\u00fcnglich wurden drei Vs (Volume, Velocity, Variety) eingef\u00fchrt. Mit der der Zeit wurden die Merkmale erweitert, um die verschiedenen Dimensionen von Big Data besser zu erfassen. Heutzutage werden in den meisten F\u00e4llen vier bis f\u00fcnf Vs angef\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Vs helfen Unternehmen und Datenwissenschaftler:innen, die spezifischen Anforderungen an die Big-Data-Technologie zu verstehen. <strong>Auf Basis der Vs k\u00f6nnen Unternehmen die richtigen Technologien, Datenstrategien und Prozesse w\u00e4hlen<\/strong>, um das volle Potenzial ihrer Daten zu erschlie\u00dfen und einen echten Wert zu generieren.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Die wichtigsten drei \u201eV\u201cs von Big Data sind:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Volume (Volumen):<\/strong> Die Datenmengen sind so umfangreich, dass ihre Speicherung und Verarbeitung spezielle Technologien und Ans\u00e4tze erfordert. Unternehmen m\u00fcssen effektive Speicher- und Verarbeitungsl\u00f6sungen einsetzen, um mit diesem Datenzuwachs umzugehen. Daf\u00fcr kommen Datenbanken, die f\u00fcr gro\u00dfe Datens\u00e4tze optimiert sind, und skalierbare Cloud-Speicherl\u00f6sungen zum Einsatz.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Velocity (Geschwindigkeit):<\/strong> Die Daten werden in hoher Geschwindigkeit erzeugt und m\u00fcssen oft in Echtzeit verarbeitet werden. Um mit der Velocity umzugehen, nutzen Unternehmen Technologien wie In-Memory-Datenverarbeitung und Echtzeit-Datenverarbeitungsplattformen. Dadurch werden zeitnahe Einblicke und Reaktionen erm\u00f6glicht.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Variety (Vielfalt):<\/strong> Die Daten kommen in verschiedenen Formaten vor, von strukturierten Daten in Datenbanken bis hin zu unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern, Videos und mehr. Unternehmen setzen auf flexible Datenverarbeitungswerkzeuge und Datenintegrationsplattformen, um mit verschiedenen Datenquellen und -formaten umgehen zu k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Als Erweiterung des Big-Data-Konzepts wurden zwei weitere \u201eV\u201cs hinzugef\u00fcgt:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol start=\"4\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Veracity (Wahrhaftigkeit):<\/strong> Bezieht sich auf die Qualit\u00e4t und Glaubw\u00fcrdigkeit der Daten. Unternehmen implementieren Datenbereinigungs- und Validierungsprozesse, um die Integrit\u00e4t der Daten zu gew\u00e4hrleisten und fundierte Entscheidungen zu treffen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Value (Wert):<\/strong> Hier geht es um den Wert, der aus den Daten extrahiert werden kann. Der Schwerpunkt liegt auf fortschrittlichen Analysemethoden und <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/machine-learning\/\">maschinellem Lernen<\/a>. Dadurch sollen wertvolle Einblicke und Informationen aus den Daten gezogen werden, die zur Erreichung gesch\u00e4ftlicher Ziele beitragen k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<div class=\"layout-two wp-block-salesforce-blog-offer\">\n\t<div class=\"wp-block-offer__wrapper\">\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__content\">\n\t\t\t<h2 class=\"wp-block-offer__title\">10.000\u00a0F\u00fchrungskr\u00e4fte geben Einblicke in Datenmanagement und Entscheidungsfindung im Zeitalter der KI<\/h2>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"wp-block-button\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"wp-block-button__link\" target=\"_self\" href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/resources\/research-reports\/state-of-data-analytics\/?nc=7013y000002OuHCAA0\">Studie ansehen<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t<div class=\"wp-block-offer__media\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\t\t<div class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__contour\"><\/div>\n\t\n\t\t\t<!-- Standard Illustration -->\n\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__illustration\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-illustration-layout-two.png\" alt=\"\">\n\n\t\t<!-- Small Accent Illustration -->\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__accent\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-accent-layout-two.png\" alt=\"\">\n\t\t\n\t\t<!-- Left Side Illustration -->\n\t\t\n\t\t<!-- Cloud Illustration -->\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-offer__graphics wp-block-offer__cloud\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-cloud-layout-two.png\" alt=\"\">\n\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"topic3\"><strong>Bedeutung und Vorteile von Big Data f\u00fcr Unternehmen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Big Data erm\u00f6glicht Unternehmen, ihre Operationen, Strategien und Kundeninteraktionen grundlegend zu verbessern. Das wird im besten Fall mit einem Wettbewerbsvorteil belohnt.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Wir haben Ihnen die <strong>wichtigsten Vorteile <\/strong>zusammengefasst:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Bessere Entscheidungsfindung:<\/strong> Mit Zugang zu umfangreichen Datenmengen und fortschrittlichen Analysewerkzeugen k\u00f6nnen Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen. Dies reicht von der Optimierung von Betriebsabl\u00e4ufen bis hin zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Personalisierung und Kundenerfahrung:<\/strong> Unternehmen k\u00f6nnen Big Data nutzen, um Kundenpr\u00e4ferenzen und -verhalten besser zu verstehen. Dies erm\u00f6glicht eine ma\u00dfgeschneiderte Kundenansprache und die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen. Belohnt wird diese Strategie idealerweise mit einer erh\u00f6hten <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/learning-centre\/customer-service\/measure-customer-satisfaction\/\">Kundenzufriedenheit<\/a> und -bindung.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Effizienzsteigerung und Kostensenkung:<\/strong> Die Analyse von Betriebsdaten kann Unternehmen dabei helfen, ineffiziente Prozesse zu identifizieren und zu optimieren. Das hat eine Reduzierung von Verschwendung, Kostensenkungen und eine Steigerung der Gesamteffizienz zur Folge.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Innovationsf\u00f6rderung:<\/strong> Durch das Verst\u00e4ndnis von Markttrends und <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/kundenbeduerfnisse-verstehen\/\">Kundenbed\u00fcrfnissen<\/a> k\u00f6nnen Unternehmen innovative L\u00f6sungen entwickeln. Das hilft nicht nur, auf dem Markt relevant zu bleiben, sondern auch neue M\u00e4rkte zu erschlie\u00dfen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Risikomanagement:<\/strong> Big-Data-Analysen erm\u00f6glichen es Unternehmen, Risiken besser zu bewerten und zu managen. Sie k\u00f6nnen pr\u00e4ventive Ma\u00dfnahmen ergreifen, um potenzielle Probleme zu minimieren oder zu vermeiden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Erkennung von Mustern und Trends:<\/strong> Die F\u00e4higkeit, aus gro\u00dfen Datenmengen Muster und Trends zu extrahieren, erm\u00f6glicht es Unternehmen, Marktver\u00e4nderungen vorherzusehen und entsprechend darauf zu reagieren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Wie <strong>wichtig Datenerhebung<\/strong> und mit ihr Big Data f\u00fcr Unternehmen ist, zeigt die <strong>Marktstudie \u201e<\/strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/resources\/research-reports\/state-of-data-analytics\/\"><strong>State of Data and Analytics<\/strong><\/a>\u201c, bei der 1.000 F\u00fchrungskr\u00e4fte befragt wurden:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>87% der Analytik- und IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte sagen, dass Fortschritte in der KI die Datenverwaltung zu einer hohen Priorit\u00e4t machen.<\/li>\n\n\n\n<li>94% der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer sind der Meinung, dass ihre Organisation mehr Wert aus ihren Daten ziehen sollte.<\/li>\n\n\n\n<li>92% der Analytik- und IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte sagen, dass der Bedarf an vertrauensw\u00fcrdigen Daten h\u00f6her ist als je zuvor.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure data-wp-context=\"{&quot;imageId&quot;:&quot;69d2b63f5151c&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"69d2b63f5151c\" class=\"wp-block-image size-large wp-lightbox-container\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" height=\"494\" width=\"1024\" src=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2024\/05\/big-data-studie.png?w=1024\" alt=\"Datenerhebung - Studie\" class=\"wp-image-10347\" srcset=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2024\/05\/big-data-studie.png 2006w, https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2024\/05\/big-data-studie.png?w=300&amp;h=145 300w, https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2024\/05\/big-data-studie.png?w=768&amp;h=371 768w, https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2024\/05\/big-data-studie.png?w=1024&amp;h=494 1024w, https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2024\/05\/big-data-studie.png?w=1536&amp;h=741 1536w, https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2024\/05\/big-data-studie.png?w=150&amp;h=72 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button\n\t\t\tclass=\"lightbox-trigger\"\n\t\t\ttype=\"button\"\n\t\t\taria-haspopup=\"dialog\"\n\t\t\taria-label=\"Enlarge\"\n\t\t\tdata-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\"\n\t\t\tdata-wp-on--click=\"actions.showLightbox\"\n\t\t\tdata-wp-style--right=\"state.imageButtonRight\"\n\t\t\tdata-wp-style--top=\"state.imageButtonTop\"\n\t\t>\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewBox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\" \/>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"topic4\"><strong>Einsatzbereiche von Big Data in der Gesch\u00e4ftswelt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Big Data wird in unterschiedlichen Branchen genutzt. Ziel des Einsatzes ist es, Unternehmen oder Organisationen dabei zu helfen, das Beste aus gro\u00dfen Datens\u00e4tzen herauszuholen. Wir stellen Ihnen <strong>f\u00fcnf wichtige Einsatzbereiche<\/strong> genauer vor.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Marketing und Kundenanalyse<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Big Data im Marketing und bei der Kundenanalyse erm\u00f6glicht tiefgreifende Einblicke in Kundenverhalten und -pr\u00e4ferenzen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Kundenverhalten analysieren:<\/strong> Unternehmen nutzen Big Data, um Muster und Trends im Kundenverhalten zu erkennen, was zur Entwicklung gezielter <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/marketing-strategie\/\">Marketingstrategien<\/a> f\u00fchrt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Personalisierung:<\/strong> Durch die Analyse von Kundendaten k\u00f6nnen Unternehmen personalisierte Angebote und Inhalte erstellen, um die Kundenzufriedenheit und -bindung zu erh\u00f6hen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Finanzdienstleistungen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Im Finanzdienstleistungssektor wird Big Data eingesetzt, um zum Beispiel das Risikomanagement zu verbessern:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Risikomanagement:<\/strong> Finanzinstitute nutzen Big Data, um Risiken besser einsch\u00e4tzen und managen zu k\u00f6nnen, beispielsweise durch die Analyse von Kreditrisiken oder Markttrends.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Betrugserkennung:<\/strong> Die Analyse von Transaktionsdaten hilft bei der fr\u00fchzeitigen Erkennung und Pr\u00e4vention von Betrugsf\u00e4llen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fertigungsindustrie<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>In der Fertigungsindustrie wird Big Data genutzt, um Produktionsprozesse zu optimieren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Vorhersagende Wartung:<\/strong> Die Analyse von Maschinendaten hilft bei der Vorhersage von Ausf\u00e4llen und der Planung pr\u00e4ventiver Wartungsarbeiten, um Ausfallzeiten zu minimieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Optimierung der Lieferkette: <\/strong>Big Data wird genutzt, um die Effizienz der Lieferkette zu verbessern, indem Transportwege optimiert und Lieferzeiten minimiert werden.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Gesundheitswesen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Durch die Analyse gro\u00dfer Datenmengen k\u00f6nnen Gesundheitsdienstleister Muster erkennen, die die medizinische Arbeit verbessern:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Patientendatenanalyse:<\/strong> Durch die Analyse von Patientendaten k\u00f6nnen bessere Diagnosen gestellt und personalisierte Behandlungspl\u00e4ne entwickelt werden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Forschung und Entwicklung:<\/strong> Big Data wird in der medizinischen Forschung genutzt, um Muster in Krankheitsverl\u00e4ufen zu erkennen und neue Behandlungsmethoden zu entwickeln.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Transport und Logistik<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Durch die Analyse von Big Data k\u00f6nnen Unternehmen effizientere Transportwege planen und Wartungsbedarf vorhersagen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Verkehrsflussanalyse<\/strong>: Durch die Analyse von Verkehrsdaten k\u00f6nnen Transportunternehmen optimale Routen planen und Verz\u00f6gerungen minimieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Flottenmanagement<\/strong>: Big Data hilft bei der \u00dcberwachung und Optimierung des Betriebs von Transportflotten in Echtzeit. Es unterst\u00fctzt bei der Vernetzung des modernen Autos (<a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/connected-car\/\">Connected Car<\/a>).&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\" style=\"background-color:#eaf5fe\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Big Data Beispiele: Customer Story Heathrow Airport&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Wie Big Data richtig genutzt wird, zeigt das <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/resources\/customer-stories\/heathrow-personalisation-digital-revenue\/\">Beispiel von Heathrow Airport<\/a>. Durch die <strong>Integration von Daten und KI <\/strong>mit dem Fokus auf personalisierten Services f\u00fcr Passagiere verbesserte Heathrow das Kundenerlebnis erheblich. Mithilfe von Salesforce Customer 360 kann der Flughafen <strong>Kundenprofile zentral verwalten und Services wie Shopping, Parken und Kundensupport anbieten<\/strong>. Diese Digitalisierungsstrategie f\u00fchrte zu <strong>h\u00f6herer Kundenzufriedenheit<\/strong> und gesteigerten Einnahmen trotz der Herausforderungen durch COVID-19.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"topic5\"><strong>7 Herausforderungen rund um den Einsatz von Big Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Big Data sammelt sich nicht von allein. Noch viel wichtiger: Mit der (richtigen) Auswertung steht und f\u00e4llt der Wert der Daten. F\u00fcr Unternehmen ergeben sich damit einige Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data. Sie reichen von <strong>technischen Aspekten bis hin zu organisatorischen und ethischen Fragen:&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>1. Datenmanagement und -integration<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Heterogene Datenquellen:<\/strong> Die Integration von Daten aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten kann schwierig sein.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenspeicherung:<\/strong> Die effiziente Speicherung gro\u00dfer Datenmengen erfordert fortgeschrittene Datenbanktechnologien und Infrastrukturen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>2. Datenqualit\u00e4t und -verarbeitung<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Datenqualit\u00e4t:<\/strong> Ungenaue, unvollst\u00e4ndige oder veraltete Daten k\u00f6nnen zu fehlerhaften Analysen f\u00fchren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Verarbeitungsgeschwindigkeit:<\/strong> Die Notwendigkeit, riesige Datenmengen schnell zu verarbeiten, stellt hohe Anforderungen an die IT-Infrastruktur.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>3. Datenschutz und -sicherheit<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Datenschutz:<\/strong> Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und -richtlinien kann komplex sein.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datensicherheit: <\/strong>Die Sicherung von Big Data gegen unbefugten Zugriff, Datenlecks und Cyberangriffe erfordert robuste Sicherheitsma\u00dfnahmen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>4. Analytische Herausforderungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Komplexe Datenanalyse:<\/strong> Die Analyse von Big Data erfordert fortgeschrittene Analysetechniken und Tools sowie Expertise in Datenwissenschaft und statistischer Analyse.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Wertextraktion:<\/strong> Die Identifizierung relevanter Daten und die Extraktion wertvoller Einsichten aus riesigen Datenmengen k\u00f6nnen herausfordernd sein.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>5. Technologische Herausforderungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Auswahl der richtigen Technologien: <\/strong>Die Landschaft der Big-Data-Technologien entwickelt sich schnell und die Auswahl der am besten geeigneten Tools erfordert Zeit und Fachwissen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Skalierbarkeit:<\/strong> Systeme m\u00fcssen skalierbar sein, um mit dem Wachstum der Datenmengen Schritt halten zu k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>6. Organisatorische und kulturelle Herausforderungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Widerstand gegen Ver\u00e4nderungen:<\/strong> Die Einf\u00fchrung einer datengetriebenen Kultur kann auf Widerstand bei Mitarbeiter:innen sto\u00dfen, die traditionelle Entscheidungsfindungsprozesse gewohnt sind.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Change Management:<\/strong> Die erfolgreiche Implementierung von Big Data-Initiativen erfordert effektives Change Management und die Unterst\u00fctzung durch das Top-Management.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>7. Ethische und rechtliche Herausforderungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ethische Bedenken:<\/strong> Die Nutzung von Big Data wirft Fragen hinsichtlich Privatsph\u00e4re, \u00dcberwachung und der ethischen Nutzung von Daten auf.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Rechtliche Vorschriften:<\/strong> Unternehmen m\u00fcssen sich an eine komplexe Landschaft rechtlicher Vorschriften halten, die sich st\u00e4ndig weiterentwickelt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Last but not least gibt es einen wichtigen Punkt, der Unternehmen vor Herausforderungen stellt: der Fachkr\u00e4ftemangel. Denn es gibt einen <strong>globalen Mangel an Datenwissenschaftler:innen und Fachkr\u00e4ften mit Erfahrung in Big-Data-Technologien. <\/strong>Ohne diese Spezialist:innen wird es schwierig eine nachhaltige Datenstrategie in Unternehmen umzusetzen.<strong>&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"topic6\"><strong>8 Schritte, wie Unternehmen eine Big-Data-Strategie aufbauen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Herausforderungen \u00fcberwinden und Big Data richtig nutzen \u2013 wie das geht, erkl\u00e4ren wir Ihnen jetzt. Folgen Sie diesen acht Schritten und legen Sie den <strong>Grundstein f\u00fcr eine erfolgreiche Big-Data-Strategie<\/strong> in Ihrem Unternehmen:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>1. Ziele definieren<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Bedarf erkennen:<\/strong> Bestimmen Sie, welche gesch\u00e4ftlichen Herausforderungen oder Chancen durch Big Data angesprochen werden sollen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ziele festlegen:<\/strong> Legen Sie klare, messbare Ziele f\u00fcr die Big Data-Initiativen fest.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>2. Datenquellen identifizieren<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Interne Datenquellen:<\/strong> Identifizieren Sie bestehende Daten aus Gesch\u00e4ftsprozessen, CRM-Systemen, ERP-Systemen und anderen internen Datenmanagementsystemen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Externe Datenquellen:<\/strong> Pr\u00fcfen Sie die M\u00f6glichkeiten zur Nutzung externer Datenquellen wie soziale Medien, \u00f6ffentliche Datenbanken, <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/knowledge-base\/\">Wissensdatenbanken<\/a> oder kommerzielle Datenfeeds.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>3. Dateninfrastruktur und -technologie ausw\u00e4hlen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Speicherl\u00f6sungen:<\/strong> Entscheiden Sie sich zwischen On-Premises, Cloud-Speicher oder einer hybriden L\u00f6sung basierend auf Datenvolumen, Sicherheitsanforderungen und Budget.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Verarbeitungs- und Analysetools:<\/strong> W\u00e4hlen Sie passende Tools wie NoSQL-Datenbanken und Analyseplattformen aus, die den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>4. Datenmanagement und -governance<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Datenschutz:<\/strong> Etablieren Sie Richtlinien f\u00fcr den Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Das ist besonders bei der Erhebung personenbezogener Daten wichtig.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenqualit\u00e4t:<\/strong> Implementieren Sie Prozesse f\u00fcr die Datenerfassung, -bereinigung und -validierung, um die Integrit\u00e4t und Qualit\u00e4t der Daten zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenzugriff:<\/strong> Definieren Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen und Sicherheitsma\u00dfnahmen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>5. Team und Kompetenzen aufbauen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Fachkr\u00e4fte einstellen<\/strong>: Bauen Sie ein multidisziplin\u00e4res Team aus Datenwissenschaftler:innen, Datenanalyst:innen, IT-Spezialist:innen und Gesch\u00e4ftsanalyst:innen auf.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Schulung und Entwicklung:<\/strong> F\u00f6rdern Sie die fortlaufende Ausbildung und Entwicklung des Teams, um mit neuen Technologien und Methoden Schritt zu halten.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>6. Pilotprojekt durchf\u00fchren<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Kleiner Anfang:<\/strong> Starten Sie mit einem \u00fcberschaubaren Projekt, das sich auf ein spezifisches Gesch\u00e4ftsproblem konzentriert.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Erfahrungen sammeln:<\/strong> Nutzen Sie die Erfahrungen und Erkenntnisse aus dem Pilotprojekt, um Prozesse und Strategien zu verfeinern.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>7. Skalierung und Integration<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Erfolge skalieren:<\/strong> Erweitern Sie nach dem erfolgreichen Pilotprojekten Big-Data-Initiativen schrittweise und integrieren Sie sie in weitere Gesch\u00e4ftsbereiche.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Unternehmensweite Integration:<\/strong> Integrieren Sie Big-Data-Analysen in die Entscheidungsfindung und strategische Planung auf allen Ebenen des Unternehmens.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>8. Kultur und Wandel f\u00f6rdern<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Datengetriebene Kultur:<\/strong> F\u00f6rdern Sie eine <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/unternehmenskultur\/\">Unternehmenskultur<\/a>, die Experimentieren, Lernen aus Fehlern und datenbasierte Entscheidungen unterst\u00fctzt. Wichtig ist dabei, dass Mitarbeiter:innen Tools zur Verf\u00fcgung haben, mit denen sie einfach und ohne gro\u00dfes Vorwissen Insights aus Daten generieren k\u00f6nnen, wie beispielsweise <a href=\"https:\/\/www.tableau.com\/de-de\/why-tableau\/what-is-tableau\">Tableau<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Change Management:<\/strong> Begegnen Sie Widerst\u00e4nde und Herausforderungen durch effektive Kommunikation und Einbindung der Mitarbeiter:innen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Der Aufbau einer erfolgreichen Big-Data-Strategie ist <strong>ein kontinuierlicher Prozess, der Anpassungen und Lernen erfordert<\/strong>. Unternehmen, die dazu in der Lage sind, k\u00f6nnen Big Data effektiv nutzen, um ihre Gesch\u00e4ftsziele zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\" style=\"background-color:#f3f3f3\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<p><strong>Jetzt mehr zum Einsatz von Big Data erfahren:<\/strong> Investieren Sie 30 Minuten und lernen Sie <a href=\"https:\/\/trailhead.salesforce.com\/de\/content\/learn\/modules\/big-data-strategy\">Strategien f\u00fcr den Umgang mit Big Data<\/a>. Finden Sie jetzt die passende Big-Data-L\u00f6sung f\u00fcr Ihr Unternehmen.&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"topic7\"><strong>Welche Tools braucht es, um Big Data effizient zu nutzen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Um Big Data erfolgreich zu nutzen, ben\u00f6tigen Unternehmen eine Reihe von Tools und Technologien. Sie sollen die <strong>Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung gro\u00dfer Datenmengen<\/strong> unterst\u00fctzen. Diese Tools decken verschiedene Aspekte des Big Data-\u00d6kosystems ab und helfen Ihnen, wertvolle Einsichten aus Ihren Daten zu gewinnen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Hier sind einige <strong>Beispiele f\u00fcr Tools<\/strong>, die f\u00fcr die effiziente Nutzung von Big Data unerl\u00e4sslich sind:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Datenverarbeitung und -management: <\/strong>Tools, die die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen \u00fcber Cluster von Computern erm\u00f6glichen.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenbanksysteme: <\/strong>NoSQL-Datenbanken, die f\u00fcr die Speicherung und Abfrage von nicht strukturierten oder semi-strukturierten Daten optimiert sind. Sie bieten Skalierbarkeit und Flexibilit\u00e4t.<strong> <\/strong>NewSQL-Datenbanken, die versuchen, die Skalierbarkeit von NoSQL-Systemen mit den transaktionalen Garantien traditioneller Datenbanksysteme zu kombinieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenintegration und ETL: <\/strong>Plattformen f\u00fcr die Echtzeit-Datenverarbeitung, die als verteiltes Streaming-System fungieren, um gro\u00dfe Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten.<strong> <\/strong>Tools f\u00fcr Datenintegration, die ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) f\u00fcr Big Data unterst\u00fctzen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/data-analytics\/\">Datenanalyse<\/a> und <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/business-intelligence\/\">Business Intelligence<\/a>: <\/strong>Tools, die umfangreiche Bibliotheken und Frameworks f\u00fcr Datenanalyse, statistische Modellierung und maschinelles Lernen bieten.<strong> <\/strong>Plattformen f\u00fcr die Verarbeitung von Streaming- und Batch-Daten in Echtzeit, die sich durch ihre F\u00e4higkeit zur Verarbeitung von Datenstr\u00f6men in hoher Geschwindigkeit auszeichnet.<\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/datenvisualisierung\/\">Datenvisualisierung<\/a>: <\/strong>Tools, die es erm\u00f6glichen<strong> <\/strong>Daten in interaktive und grafisch ansprechende Dashboards zu verwandeln.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Machine Learning und K\u00fcnstliche Intelligenz: <\/strong>Bibliotheken f\u00fcr maschinelles Lernen, die die Entwicklung und das Training komplexer Modelle unterst\u00fctzen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Auswahl der richtigen Tools h\u00e4ngt von den <strong>spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens<\/strong>, der vorhandenen IT-Infrastruktur und den Daten selbst ab. Im Idealfall entscheiden Sie sich f\u00fcr <strong>eine L\u00f6sung, die mehrere wichtige Aspekte f\u00fcr die Erhebung und Verarbeitung von Big Data abdeckt<\/strong>, wie zum Beispiel die Data Cloud von Salesforce.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\" style=\"background-color:#f3f3f3\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>All-In-One f\u00fcr Big Data: Data Cloud von Salesforce<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Die <a href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/products\/data\/\">Salesforce Data Cloud<\/a> ist eine <strong>leistungsstarke Datenplattform f\u00fcr Ihre Big-Data-Strategie<\/strong>, die es Unternehmen erm\u00f6glicht, Daten aus allen Salesforce Apps, Data Lakes und Warehouses und anderen Quellen zusammenzuf\u00fchren und zu harmonisieren. Sie unterst\u00fctzt Teams dabei, an jedem Touchpoint relevante Insights und Kontextinformationen abzurufen, um Kund:innen optimal zu betreuen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Die Data Cloud bietet Ihnen <strong>Features wie Out-of-the-Box Konnektoren, Dataspaces, integrierte Profile, KI-gest\u00fctzte Workflows, datengetriebene Automatisierung, Analytics und Einblicke<\/strong>. Zudem erleichtert sie die Datenanreicherung durch Open Access und die Anbindung von Data Lakes, unterst\u00fctzt First-Party-Werbung und bietet Zugang zu AppExchange f\u00fcr weitere Apps und Dienste. \u00dcber <strong>Out-of-the-Box Connectors<\/strong> k\u00f6nnen 3rd Party Datenquellen in die Data Cloud integriert werden und \u00fcber Mulesoft l\u00e4sst sich praktisch jede Datenquelle integrieren. Mit <strong>Zero ETL<\/strong> lassen sich Daten aus Warehouses und Data Lakes in Echtzeit in Data Cloud streamen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Seien Sie bei der Bewertung und Auswahl der Tools besonders sorgf\u00e4ltig, um sicherzustellen, dass die ausgew\u00e4hlten Technologien <strong>optimal zur Unterst\u00fctzung der Big-Data-Strategie Ihres Unternehmens beitragen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Entdecken Sie jetzt die Salesforce Data Cloud und holen Sie das Beste aus Ihrer Big-Data-Strategie heraus. Sehen Sie sich das Demo-Video an und nutzen Sie die Infothek.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/form\/genie\/demo-video\/?nc=7013y000002OzVEAA0\">Video ansehen &amp; Data Cloud entdecken<\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gro\u00df, gr\u00f6\u00dfer, Big Data \u2013 umfangreiche Datenmengen bieten viel Potential f\u00fcr Unternehmen. 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