Wie Big Data die Geschäftswelt in naher Zukunft revolutionieren wird: Teil 2

Big Data hat eine große Veränderung in der Art und Weise ausgelöst, wie Unternehmen und Firmen ihre Geschäfte auf der ganzen Welt führen würden. In Zukunft würden viele Funktionsbereiche, die menschliches Eingreifen erfordern, automatisiert werden. So wie Amazon „Bücher zum Kaufen“ vorschlägt, empfiehlt LinkedIn „Personen, die Sie vielleicht kennen“, Facebook zeigt die Seiten an, die Ihnen gefallen könnten; Die gleichen Technologien würden in Kürze auf andere Bereiche angewendet. Zum Beispiel bei der Empfehlung von Behandlungen, der Diagnose von Krankheiten und vielleicht bei der Erkennung von Kriminellen, bevor sie eine Straftat begehen.

Big Data wird in den kommenden Jahren sicherlich ein Game-Changer sein. Der kollektive Effekt der Einführung von Big-Data-Praktiken und -Technologien in einer Organisation würde zu transformativen Veränderungen führen. Big Data kann sich auf verschiedene Funktionen im gesamten Unternehmen auswirken, von der Neudefinition der Produktentwicklung, der Optimierung der Lieferkette, der positiven Beeinflussung der Kundenbeziehungen, der Fokussierung auf Geschäftsdaten, der Verbesserung des Betriebs und vielem mehr. Führungskräfte müssen damit beginnen, darüber nachzudenken, wie ihre Unternehmen von Erkenntnissen aus der Big-Data-Implementierung profitieren können.

Big-Data-Prognosen für 2017 und darüber hinaus

Während wir uns durch 2016 bewegen und 2017 in Kürze begrüßen, würden sich weitere Sensoren, Geräte, Technologien, Unternehmen und sogar Menschen dem Big-Data-Zug anschließen. Hier sind die Bereiche, in denen Big Data das Geschäft am ehesten revolutionieren wird.

Internet der Dinge (IoT)

Big-Data-Cloud-Service ist die Magie hinter den Kulissen des IoT. Neil Mendelson, Vice President, Big Data Advanced Analytics, Oracle, sagte, dass die Erweiterung von Cloud-Diensten nicht nur Sensordaten erfassen, sondern sie in Big-Data-Algorithmen und -Analysen einspeisen würde, um sie effektiv zu nutzen. Darüber hinaus wird ein sicherer IoT-Cloud-Service Hersteller bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen unterstützen, die sicher und ohne menschliches Eingreifen auf analysierte Daten reagieren.

Das industrielle Internet verbindet maschinelles Lernen, Maschine-zu-Maschine- und Big-Data-Kommunikation, um Muster zu erkennen und Geschäftsabläufe in Echtzeit anzupassen. In kurzer Zeit würde sich das industrielle Internet per Definition um das IoT erweitern. Bald würden Echtzeit-Datenströme die Möglichkeiten des industriellen Internets umkrempeln und es den Benutzern ermöglichen, einen Prozess anzupassen, kritische Fragen zu stellen oder ein bestimmtes Muster sofort zu erkennen. Ganze Branchen wie Pharmazie, Energie, Informationstechnologie, Kommunikation, Bankwesen und Landwirtschaft werden erheblich von der Fähigkeit beeinflusst, historische und Echtzeitdaten gemeinsam zu untersuchen, um fundierte und schnelle Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wir werden uns als eine Gesellschaft weiterentwickeln, in der Informationen und Daten selbst zu unserem wesentlichen Handelsgut werden. Mikrolizenzierung, Transaktionen und monetisierter Informationsaustausch werden zu wichtigen Aufgaben, da unsere Machine-to-Machine- und Automatisierungsnetzwerke sich um unsere täglichen Bedürfnisse kümmern. Der Besitz der Daten, die Bewertung der Daten sowie Innovationen und Verbesserungen würden zur Grundlage für den Branchen- und Unternehmenserfolg.

Maschinelles Lernen

Big Data ist allgegenwärtig und in unsere täglichen Aktivitäten wie Online-Shopping, Kartenlesen oder sogar Reisen integriert. In der kommenden Zeit würden Technologen und Unternehmen ihren Fokus von Big Data auf maschinelles Lernen verlagern und proaktive Erkenntnisse liefern. Darüber hinaus wird aktive Intelligenz der neue Schwerpunkt sein, durch den Unternehmen Technologien wie maschinelles Lernen und prädiktive Analytik nutzen würden, um Lösungen bereitzustellen, die Daten rund um die Uhr auswerten und uns benachrichtigen, wenn wichtige Ereignisse eintreten.

Auf der anderen Seite gibt es viel Aufregung um künstliche Intelligenz (KI). Große Unternehmen und sogar Startups investieren stark in KI. Nichtsdestotrotz würde der Geschäftserfolg an Unternehmen gehen, die mehr Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um Routineprobleme zu lösen, wie z. Unternehmen, die futuristische Ideen in überschaubare praktische Anwendungen umwandeln können, die effektiv im gesamten Unternehmen eingesetzt werden können, würden mehr Rendite und Nutzen aus ihrer Investition ziehen. Im Jahr 2017 werden KI-Technologien wie Property Graphs (PG), Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) auf herkömmliche oder normale Datenverarbeitungsherausforderungen angewendet. Obwohl PG, NLP und ML bereits als API-Bibliotheken (Application Programming Interface) in Big Data zugänglich sind, würde die neue Verschiebung eine umfassende Nutzung dieser Technologien in Informationstechnologie-Tools beinhalten, die Data Science, Echtzeitanalysen und Anwendungen unterstützen.

Gesundheitspflege

Cognitive Computing und KI werden den Weg für die personalisierte Medizin ebnen, dazu beitragen, das Leben von Menschen mit seltenen Krankheiten zu retten und den Zustand der Gesundheitsversorgung in den kommenden Jahren zu verbessern. Heute nutzen nur 16 Prozent der Krankenhäuser in den USA Predictive Analytics, trotz der Initiative von Präsident Barack Obama zur Präzisionsmedizin in der Rede vor dem US-Parlament 2015. Jüngste technologische Fortschritte, die KI auf Big Data Predictive Analytics anwenden, ermöglichen es jedoch, personalisierte Medizin durch zugeordnete Genomdaten mit den elektronischen Krankenakten eines Patienten zu praktizieren und Fragen zu Medikamenten oder Behandlungen für seltene Krankheiten zu beantworten. In der Vergangenheit war die medizinische Forschung zu den neuen Krankheiten und ihren Behandlungen aufgrund kleiner Probenmengen unerschwinglich, scheint aber mit großen Datensätzen in Big Data durchaus machbar zu sein. Jetzt könnte es möglich sein, die Präzisionsmedizin zu nutzen, indem Antworten auf Fragen zu möglichen Behandlungen für Untergruppen wie Frauen, ältere Erwachsene, Kinder und verschiedene Ethnien einbezogen werden.

Verbrechen verhindern

Um potenzielle Kriminelle zu identifizieren, bevor sie ein Verbrechen begehen, wenden sich Strafverfolgungsbehörden, insbesondere im Westen, Big Data zu. Öffentlich geteilte Informationen in Verbindung mit nachrichtendienstlichen Informationen und Daten, die von Strafverfolgungsbehörden und lokalen Behörden bereitgestellt werden, helfen der Polizei, Verstöße und kriminelle Aktivitäten mit größerer Genauigkeit zu erkennen, bevor Probleme auftreten. Infolgedessen würden Strafverfolgungsbehörden tendenziell weniger reagieren, wodurch das Risiko verringert würde, dass die falsche Person erschossen oder festgenommen wird. Außerdem konzentrieren sich diese Polizisten auf Kriminalitäts-Hotspots, um Kriminelle zu schnappen, sobald sie aus ihrem Versteck kommen. Durch Big-Data-Analysen haben geplante Missionen Strafverfolgungsbehörden dabei unterstützt, die Kriminalitätsrate in Großstädten weltweit zu reduzieren oder zu kontrollieren.

Umgang mit Naturkatastrophen

Jedes Jahr gehen Milliarden von Dollar und Tausende von Menschenleben bei Überschwemmungen, Erdbeben, Dürren oder anderen Naturkatastrophen verloren. Datenwissenschaftler erkennen den Wert der Verwendung von Data-Mining-Techniken zur Bewertung von Naturkatastrophen an, um Trends zu verstehen, die Anfälligkeit von Bevölkerungen zu analysieren und zukünftige Katastrophen vorherzusagen. Das Ziel solcher Analysen besteht darin, Regierungen auf der ganzen Welt bei Hilfsmaßnahmen und Notfallmaßnahmen zu unterstützen und Strategien für die künftige Eindämmung von Naturkatastrophen zu entwickeln. Jüngste Entwicklungen in den Bereichen Big Data und Data-Science-Technologien haben Data Scientists dabei unterstützt, deskriptive und prädiktive Techniken wirtschaftlich und genau einzusetzen. Diese Techniken waren nützlich bei der Identifizierung von Bevölkerungsgruppen, die für Naturkatastrophen anfällig sind, indem vergangene Vorfälle analysiert wurden, um Muster zu bestimmen, die gefährdete Bevölkerungsgruppen identifizieren und zukünftige Katastrophenvorhersagen verbessern könnten.

Auswirkungen von Big Data auf Unternehmen

Edwin Miller, CEO von 9Lenses, einem in den USA ansässigen Technologieunternehmen, sagt, dass Big Data einen erheblichen Einfluss auf Unternehmen hatte, von der Lieferkette über die Produktentwicklung bis hin zu Kundenbeziehungen, und dies auch weiterhin tun würde. Obwohl viele vielleicht nichts über Big Data wissen, hat es sicherlich einige konventionelle Unternehmen beeinflusst.

Ein gutes Beispiel ist die in den USA ansässige Capital One Financial Corporation. Zwischen 1990 und 2000 verwendete die Kreditkartenindustrie ein einheitliches Preismodell, das jedem Verbraucher den gleichen Preis berechnete, jedoch mit Ausnahme von Capital One. Das Unternehmen verwendete ein statistisches Modell, das auf demografischen und öffentlichen Kreditdaten basierte, um Kunden maßgeschneiderte Produkte anzubieten. Die Innovation ermöglichte es dem Unternehmen, von 1995 bis 2003 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 33 Prozent zu erzielen. Infolgedessen haben sich einige Banken mehr auf Big-Data-Analysen konzentriert, wodurch sie ein Wachstum ihrer jährlichen Nettoeinnahmen von 17 Prozent erzielen konnten , verglichen mit führenden amerikanischen Banken wie Bank of America mit 11 Prozent, Citigroup mit 11 Prozent und JP Morgan mit 6 Prozent von 2009 bis 2015.

Walmart verwendet ständig Big-Data-Analysen für bessere Abläufe, Produkte und Dienstleistungen. In den 1990er Jahren veränderte das Unternehmen den Einzelhandelssektor, indem es jedes Produkt als Daten mit Hilfe eines Systems aufzeichnete, das als Retail Link bekannt ist. Dieses System ermöglichte es Lieferanten, ihre Produkte und Dienstleistungen zu überwachen und zu organisieren, indem sie ihre Daten überwachten, einschließlich Lagerumschlag, Lagervolumen, Bruttomarge und Prozentsatz des Lagerbestands. Folglich erreichten sie niedrige Bestandsrisiken und andere damit verbundene Kosten.

Auch Rolls Royce setzt Big Data ein, was wiederum die Herstellung von Flugzeugtriebwerken reformiert hat. Der Luxusautohersteller überwacht routinemäßig rund 3.600 Motoren, die jeweils mit mehreren Sensoren ausgestattet sind, um vorherzusagen, wo und wann Pannen auftreten können. Das Unternehmen hat sein Geschäft vom Verkauf von Motoren auf den Verkauf von Qualitätsmotoren und Überwachungsdiensten umgestellt und berechnet Kunden nach Nutzung, Reparatur und Austausch. Derzeit macht der Service über 68 Prozent des Jahresumsatzes in der Flugzeugtriebwerksparte aus.

Fazit

Da sich Big Data immer noch entwickelt, ist es ziemlich klar, dass die durch Big Data verursachten Veränderungen Unternehmen, Organisationen und sogar Gesellschaften verändern werden. Big Data wird hier bleiben und Unternehmen müssen sich an dieses neue Paradigma anpassen. Unternehmen können die Umsetzung ihrer Big-Data-Strategien verschieben oder verzögern, aber es ist offensichtlich, dass Unternehmen, die ihre Strategien bereits umgesetzt haben, ihre Mitbewerber übertreffen. Entwickeln Sie also jetzt Ihre Big-Data-Strategie, wenn Ihr Unternehmen auch im boomenden Big-Data-Zeitalter Produkte und Dienstleistungen erstellen und anbieten möchte.

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