Fangen wir aber heute erst einmal ganz allgemein an. Wovon schreibe ich hier eigentlich? Was sind überhaupt Daten? Und warum ist es für Unternehmen wichtig, Daten zu erheben und zu sammeln, diese zu analysieren und zu verstehen?
Was sind überhaupt Daten?
Fragen wir das Internet (das ja bekanntlich aus jeder Menge nützlicher sowie unnützer Daten besteht), wie es diesen Begriff definieren würde, bekommt man beispielsweise von ChatGPT folgende Aussage:
„Daten sind Fakten, Informationen oder Zeichen, die in einer bestimmten Form gespeichert, aufgezeichnet oder übertragen werden können und die Bedeutung oder Kontext haben. Daten können sowohl qualitativ als auch quantitativ sein und können aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise menschlichen Beobachtungen, Messungen oder digitalen Prozessen.
Im Kontext der Informatik beziehen sich Daten oft auf digitale Informationen, die in Computern oder anderen elektronischen Geräten gespeichert sind. Diese Daten können aus verschiedenen Arten von Dateien bestehen, einschließlich Textdokumenten, Audio- oder Videodateien, Bildern, Tabellenkalkulationen oder Datenbanken.
Daten werden oft als Rohmaterial betrachtet, das in einem Prozess der Analyse und Interpretation verarbeitet werden kann, um Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen. Mit Hilfe von Technologien wie Big Data Analytics können große Datenmengen verarbeitet und analysiert werden, um Einblicke in Trends, Muster und Zusammenhänge zu gewinnen, die sonst schwer zu erkennen wären.“
Es geht also erstmal um rohe Informationen, die aufbereitet einen gewissen Mehrwert geben können. Aber von wie vielen Daten sprechen wir eigentlich?
Wie viele gibt es davon?
Im Jahr 2020 gab das Marktforschungsunternehmen IDC (International Data Corporation) eine Schätzung ab, dass die weltweite Datenmenge im digitalen Universum etwa 59 Zettabyte betrug.
Nun wird sich wahrscheinlich kaum jemand vorstellen können, wie groß diese Zahl tatsächlich ist und nur die Wenigsten werden mit dem Begriff „Zettabyte“ etwas anfangen können. Daher hier ein kleiner Vergleich:
1 Zettabyte entspricht 1 Billion Gigabyte. Ausgeschrieben wären es
1.000.000.000.000.000.000.000 (10 hoch 21) Bytes.
Ein solches Zettabyte entspricht etwa:
- 1 Billion HD-Filmen (jeweils 1,5 Stunden lang),
- 250 Milliarden DVDs (jeweils mit 4,7 GB Speicherkapazität),
- 36 Millionen Jahren ununterbrochener HD-Videoaufzeichnung.
Wir können also relativ salopp behaupten, das geschätzte digitale Universum im Jahr 2020 entspricht einem unglaublich großen Speicherplatz, der mehr Daten enthält als wir uns überhaupt vorstellen können.
Die Prognosen für die nächsten Jahre zeigen zudem eine kontinuierliche Zunahme der weltweiten Datenmenge. Das IDC schätzt, dass der Wert von 2020 bis 2025 um das Vierfache auf etwa 175 Zettabyte wachsen wird.
Treiber für diesen Anstieg sind vor allem das Wachstum von Big Data, dem Internet der Dinge (IoT), der künstlichen Intelligenz (KI/AI) und der Cloud-Technologie.
- Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten und Sensoren werden immer mehr Daten erfasst, gespeichert und analysiert, um Einblicke in verschiedene Bereiche wie Verkehrsmanagement, Gesundheitswesen, Produktion und Umwelt zu gewinnen.
- Die boomende Verwendung von KI-Technologien in verschiedenen Branchen wird auch zu einer Zunahme der Datenmengen führen. Die Verarbeitung großer Datenmengen ist eine der wichtigsten Anwendungen von KI und wird u.a. in Bereichen wie Gesichtserkennung, Spracherkennung, personalisierter Werbung und automatisiertem Fahren eingesetzt.
- Die Cloud-Technologie wird auch weiterhin ein wichtiger Treiber für das Wachstum der weltweiten Datenmenge sein. Immer mehr Unternehmen nutzen Cloud-Dienste, um ihre Daten zu speichern und zu verarbeiten, was zu einer exponentiellen Zunahme der Datenmenge führt, die in Cloud-Speichersystemen gespeichert wird.
Insgesamt zeigt sich also, dass die Welt der Daten weiterhin stark wächst und dass die Verwendung und Analyse von Daten eine immer wichtigere Rolle in vielen Branchen und Bereichen spielt.
Zu welchen Problemen führt das?
Nun führt dies aber auch zu Problemen, wie z.B.:
- Datenzugriff: Es kann schwierig sein, auf die benötigten Daten zuzugreifen, wenn sie in verschiedenen Formaten und an verschiedenen Orten gespeichert sind. Es kann außerdem eine Herausforderung sein, Daten in Echtzeit zu sammeln und zu verarbeiten.
- Datenqualität: Eine große Datenmenge bedeutet nicht automatisch eine höhere Datenqualität. Daten können ungenau, veraltet oder unvollständig sein, was zu Fehlinterpretationen und falschen Entscheidungen führen kann. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass Daten sauber, korrekt und aktuell sind.
- Datenspeicherung: Eine große Datenmenge erfordert auch viel Speicherplatz und kann zu höheren Kosten führen. Unternehmen und Organisationen müssen daher effektive Strategien für die Datenspeicherung und -verwaltung entwickeln.
- Datensicherheit: Mit zunehmender Menge an Daten wird es schwieriger, die Sicherheit und den Schutz der Daten zu gewährleisten. Cyberkriminalität, Datenmissbrauch und Datendiebstahl sind reale und wachsende Bedrohungen, die durch den Zugang zu großen Datenmengen verstärkt werden.
Wir sehen also, insgesamt erfordert die steigende Menge an Daten eine sorgfältige Planung und Strategie, um sicherzustellen, dass Daten effektiv und sicher genutzt werden können, um wertvolle Erkenntnisse gewinnen zu können. Laut CIO Magazin sind derzeit 80 bis 90 % aller Daten unstrukturiert, also nicht bearbeitet oder analysiert.
Wie bekommen wir die Probleme in den Griff?
Was machen wir nun mit so vielen unstrukturierten Daten? Es gibt Big Data-Technologien, wie z.B. Datenbanksysteme, die helfen können, große Datenmengen zu verarbeiten und diese effektiver zu speichern. Auch Cloud-Computing bietet heutzutage flexible und skalierbare Infrastrukturen, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten.
Wenn es dann an die Aufbereitung und Analyse der Daten geht, kennt heute sicherlich jeder Microsoft Excel. Da man damit allerdings beim Thema Big Data Analyse und Big Data Visualisierung schnell an die Grenzen stößt, gibt es andere Business Intelligence Tools, wie z.B. Tableau, die helfen, unstrukturierte Daten zu bereinigen, sie anschließend, auch mit Hilfe künstlicher Intelligenz, zu analysieren und sie letztendlich grafisch bzw. visuell darzustellen (Data Storytelling). Individuelle Dashboards können dann beispielsweise exakt auf die Informationsbedürfnisse von Abteilungen oder einzelnen Mitarbeitern angepasst werden, um diesen jederzeit aktuelle Live-Daten zu zeigen.
Und was bringt Ihnen das als Unternehmer/Manager?
Speziell der letzte Punkt ist ein wichtiger Schritt, um Ihnen als Unternehmer und/oder Manager ein Werkzeug an die Hand zu geben, um aus Ihren Daten Erkenntnisse und Schlüsse ziehen zu können, wie z.B.:
- Erkennen von Trends und Mustern: Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends in ihren Daten zu erkennen, die auf eine Veränderung z.B. in der Branche oder bei Kundenbedürfnissen hinweisen können. Auf dieser Basis können Unternehmen ihre Strategien und Geschäftsmodelle anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben oder um sich Vorteile zu generieren.
- Verbesserung der Kundenerfahrung: Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, das Verhalten und die Präferenzen ihrer Kunden besser zu verstehen. Auf diese Weise können Unternehmen personalisierte Angebote und maßgeschneiderte Dienstleistungen entwickeln, die auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zugeschnitten sind.
- Steigerung der Effizienz: Datenanalyse kann dazu beitragen, ineffiziente Geschäftsprozesse aufzudecken und zu verbessern. Zum Beispiel kann die Analyse von Betriebsdaten helfen, Engpässe in der Produktion oder im Lieferkettenmanagement zu identifizieren und zu lösen.
- Vorhersage von Ergebnissen: Datenanalyse kann dazu beitragen, zukünftige Ereignisse und Ergebnisse vorherzusagen. Auf dieser Basis können Unternehmen Entscheidungen treffen, um Risiken zu minimieren und Chancen zu nutzen.
Datenbasierte Entscheidungen treffen: Datenanalyse und Datenvisualisierung können dazu beitragen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können Entscheidungen auf Basis von Daten treffen, anstatt auf Vermutungen oder Annahmen zu setzen.
Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, diesen Beitrag zu lesen. Ich hoffe, Sie konnten einen kleinen Überblick erhalten, um welche Themen sich meine Arbeit dreht. In den kommenden Wochen und Monaten werde ich hier auf einige genannte Themen im Detail eingehen.
Im nächsten Post werde ich mich der Frage widmen: „Wer bin ich und was mache ich hier eigentlich“. Bleiben Sie dran…
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