Fachbeiträge & Kommentare zu Big Data

Um die fortschrittlichen Analysemethoden von Big Data Analytics im Controlling nutzen zu können, bedarf es einer Erweiterung der bestehenden IT-Landschaft um In-Memory-Systeme, die es ermöglichen, Daten sowohl in Echtzeit zu erfassen als auch auszuwerten. Im Folgenden werden die wesentlichen technologischen Eigenschaften und die daraus resultierenden Einsatzmöglichen von In-...mehr

Big Data nur erfolgreich durch passende Analysen und Nutzung der Ergebnisse Ob Big Data im eigenen Unternehmen ökonomisch sinnvoll eingesetzt werden kann, ist keine einfach zu beantwortende Frage. Wie bei vielen anderen Trends, empfiehlt es sich auch bei Big Data, Abstand zur vorherrschenden Meinung zu nehmen und sich ein eigenes Bild von der Thematik zu verschaffen. Big Data...mehr

4.1 In-Memory-Plattform SAP HANA Die In-Memory-Plattform SAP HANA wurde im Jahr 2010 erstmals vorgestellt. Zentrales Element dieser Technologie ist eine vollständig in den Arbeitsspeicher verlagerte Datenbank. Eine physische Sicherung der Daten erfolgt nur mehr für Archivierungs- und Wiederherstellungszwecke. Zudem erfolgt die Datenspeicherung nicht zeilen-, sondern spaltenor...mehr

Zunehmende Nutzung von Big Data Trotz der skizzierten aktuellen erheblichen Schwachstellen in den Unternehmen sehen die Teilnehmer der Studie – wie in Abb. 5 visualisiert – zukünftig eine erhebliche Zunahme der Nutzung von Big Data. Wesentliche Einflussfaktoren hierfür werden einerseits in den neuen technologischen Möglichkeiten gesehen, welche es ermöglichen völlig neue Date...mehr

Für das Controlling stellt Big Data Analytics eine Ergänzung bzw. Erweiterung des etablierten Analysespektrums dar, welches in vielen Unternehmen vorwiegend im deskriptiven und diagnostischen Bereich angesiedelt ist. Neben periodischen Standardberichten zur Beantwortung der Frage "Was ist passiert?" kommen im Kontext von Business Intelligence Werkzeuge für diagnostische Frag...mehr

Big Data kein Garant für Wettbewerbsfähigkeit Die Idee, sich durch einen Informationsvorsprung Wettbewerbsvorteile zu sichern und damit der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, ist nicht neu. Im internen Rechnungswesen werden schon seit Langem auf Grundlage von betrieblichen Daten Kennzahlen ermittelt, die der Entscheidungsunterstützung und damit der Steuerung des Unterne...mehr

Die Beschleunigung des technologischen Fortschritts basierend auf innovativen digitalen Technologien hat in den letzten Jahren zu einem exponentiellen Wachstum des Datenvolumens geführt. Diese Entwicklung wird sich weiter verstärken. Dabei sind Daten aus dem Internet und aus sozialen Netzwerken nur eine Quelle dieses gestiegenen Datenvolumens. Haupttreiber für die Datenexplo...mehr

Bachmann/Kemper/Gerzer, Big Data – Fluch oder Segen? Unternehmen im Spiegel gesellschaftlichen Wandels, 2014, S. 189–193. BITKOM, Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte, 2012. BITKOM, Einsatz von Big Data vor dem Durchbruch, Presseinformation, 2014. Bretting, Big Data, Fast Data, Analytics, Intelligence, In-Memory, in: automotiveIT, Sonderedition 01/2013, S. ...mehr

6.1 Unternehmensbeispiel Amazon: Big Data und Big Data Analytics Pionier der Big-Data-Analyse Im Bereich von Big Data und Big Data Analytics ist die US-amerikanische E-Commerce-Plattform Amazon führend. Das Unternehmen erstellt Produktempfehlungen, die nahezu ideal auf die Kundenbedürfnisse angepasst sind. Basis für diese Innovation war es, jeden Kunden auf Basis einer Vielza...mehr

Moore's Law Die Frage, warum heutzutage derart viele und heterogene Daten zur Verfügung stehen, kann mit der rasanten Entwicklung von elektronischen Produkten beantwortet werden. Die Erkenntnis, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip etwa alle 2 Jahre verdoppeln, wird dem Ingenieur und Mitbegründer des Halbleiterherstellers Intel, Gordon Moore, zugeschriebe...mehr

Vor diesem Hintergrund besteht eine zentrale Herausforderung für die Unternehmen darin, die Gewinnung und Nutzung von Informationen als Kernkompetenz zu begreifen, um sich im Wettbewerb zu behaupten bzw. Wettbewerbsvorteile zu erzielen.[1] BI als integrierter Gesamtansatz Business Intelligence (BI) hat sich in diesem Zusammenhang als integrierter Gesamtansatz der analytischen,...mehr

Sowohl in konzeptioneller als auch technologischer Hinsicht hat Big Data Analytics mittlerweile einen Reifegrad erreicht, der einen hohen Diffusions- und Anwendungsgrad im Controlling ermöglicht. Weitgehend unbestritten sind die daraus abgeleiteten Nutzenpotenziale, aber auch die Tatsache, dass Big Data Analytics die Methoden, Systeme und Prozesse im Controlling nachhaltig v...mehr

4.1 Informationen zur Studie "Competing on Analytics" Studie "Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data" Die Studie "Competing on Analytics – Herausforderungen – Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data", aus der nachfolgend ausgewählte Teilergebnisse dargestellt werden, wurde als Online-Befragung im Zeitraum vom 01. Juli bis ...mehr

4.3.1 Eigenschaften Mit SAP Predictive Analytics bietet SAP Methoden und Instrumente zur statistischen Datenanalyse und -auswertung an, mit deren Hilfe der Aufbau von prädiktiven Modellen beschleunigt und (teilweise) automatisiert werden kann. Durch den hohen Integrationsgrad von SAP Predictive Analytics sollen Unternehmen das Potenzial von Big Data verstärkt innerhalb ihrer ...mehr

Anforderungen an Big Data-Technik Der erfolgreiche Einsatz von Big Data soll am Beispiel der Vaillant Group aufgezeigt werden.[1] Es handelt sich um ein Unternehmen mit Hauptsitz in Nordrhein-Westfalen, welches seit 1874 in dem Bereich Heiztechnik tätig ist. Im Verlauf seiner Entwicklung ist der Konzern stark gewachsen und besitzt mittlerweile eine Vielzahl an Niederlassungen...mehr

Brown/Abbasi/Lau, Predictive Analytics, IEEE Intelligent Systems, 2/2015, S. 6–8. Dedíc/Stainer, Towards Differentiating Business Intelligence, Big Data, Data Analytics and Knowledge Discovery, in Piazolo/Geist/Brehm/Schmidt (Hrsg.), Innovations in Enterprise Information Systems Management and Engineering, 5th International Conference, ERP Future, 2017. Ereth/Kemper, Business ...mehr

Überblick Big Data ist zurzeit ein viel diskutiertes Thema in Wissenschaft und Wirtschaft. Insbesondere im Bereich Controlling suggeriert es, Potenzial für erhebliche Effektivitäts- und Effizienzsteigerungen zu besitzen. Wie jede neue Entwicklung birgt auch diese die große Gefahr, den generierten Nutzen zu überschätzen. Ebenso drohen die durch Big Data entstehenden Kosten, au...mehr

Eine weitere Möglichkeit zur Big Data-Verarbeitung ist der Einsatz von In-Memory-Technik, wie z. B. In-Memory-Datenbanken. Herkömmliche Datenbanken nutzen Festplatten, um Daten zu speichern. Dies hat den Nachteil, dass Abfragen aufgrund der spezifischen Auslesezeit von Festplatten im Millisekundenbereich liegen und damit relativ viel Zeit beanspruchen. Aktuelle Entwicklungen...mehr

Mit Big Data im Marketing zu maßgeschneiderten Angeboten Das Marketing kann Big Data auf vielfältige Art und Weise zur Anwendung bringen, da sich dieser Unternehmensbereich traditionell viel mit Daten und deren Analyse beschäftigt. Handelsunternehmen können durch Online-Transaktionen, Payback-Karten, soziale Netzwerke und viele andere Quellen mehr, Daten über ihre Kunden und ...mehr

Near realtime Risiko-Controlling durch Big Data Insbesondere bei Banken und Versicherungen besitzt das Risiko-Controlling eine herausragende Bedeutung. Dieser Bereich kann von Big Data-Technik profitieren, da die Ermittlung der Risikoexposition eines Unternehmens in der Regel ein rechenintensiver Prozess ist. Traditionell werden RDBMS verwendet, um Risikokennzahlen zu erzeuge...mehr

Big Data Analytics stellt eine Erweiterung des Analysespektrums im Controlling dar, das die klassische Business Intelligence durch fortgeschrittene Analysemethoden ergänzt. Eine wesentliche technologische Grundlage für Big Data Analytics stellen In-Memory-Systeme dar. Sie können Massendaten in Echtzeit verarbeiten und ermöglichen sowohl zeitnahe Entscheidungen als auch belast...mehr

Big Data zur Schadensbegrenzung im Betrugsmanagement Big Data kann auch im Bereich Betrugsmanagement eingesetzt werden, z. B. auf Onlinemarktplätzen, in Onlinecasinos und Kreditinstituten. Mithilfe von Big Data ist es möglich, Betrugsfälle früh zu erkennen und somit auch frühzeitig auf diese zu reagieren. Dies hilft Unternehmen den Schaden, der durch Betrugsfälle entsteht, zu...mehr

Bakhshaliyeva/Chen/Dommer/Semlenski/Schmedt/Schulze/Wilczek, SAP Predictive Analytics: Vorausschauende Analysen mit SAP, 2017. Bauer, Prozess-Controlling mit SAP, 2017, https://blog.orbit.de/2017/09/19/prozess-controlling-mit-sap/, Abrufdatum 8.10.2018. Chen/Chiang/Storey, Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact, in MIS quarterly, 36. Jg., 2012, H. 4, ...mehr

Volume ja, Variety nein Um Big Data-Analysen durchzuführen, ist es möglich, mehrere parallel betriebene relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) einzusetzen. Ein RDBMS ist keine neue, speziell auf Big Data zugeschnittene Technik, allerdings erlaubt der Parallelbetrieb, verteilt auf viele verschiedene Computer, mit großen Datenmengen (Volume) umzugehen. Der Vorteil diese...mehr

Zusammenfassung Überblick Die immer stärkere Digitalisierung aller Lebensbereiche hat massive Auswirkungen auf Produkte, Wertketten und Geschäftsmodelle der Unternehmen. Information wird damit zur strategischen Ressource. BI & Big Data kann in diesem Zusammenhang als integrierter Gesamtansatz der analytischen, IT-basierten Unternehmenssteuerung gesehen werden. Hinsichtlich des...mehr

Unternehmen können auf Basis von Big Data und Business Analytics Vorhersagen über zukünftige Entscheidungen treffen. Die Beispiele aus der Praxis zeigen, welche Chancen in Business Analytics und Big Data stecken. Insbesondere die Verwendung von unstrukturierten Daten birgt ein immenses Potenzial. Im Kontext von Big Data und Business Analytics ist es möglich, in Echtzeit auf G...mehr

Verarbeitung von großen Datenmengen mit unterschiedlicher Struktur Der MapReduce-Ansatz wurde speziell für die Verarbeitung von Big Data entwickelt und wird von vielen Unternehmen verwendet. Er ermöglicht die schnelle Verarbeitung von sehr großen Datenmengen. Erreicht wird dies durch die Zerlegung und Aufteilung der Daten in kleinere Pakete, welche dann parallel von mehreren ...mehr

Die In-Memory-Plattform SAP HANA wurde im Jahr 2010 erstmals vorgestellt. Zentrales Element dieser Technologie ist eine vollständig in den Arbeitsspeicher verlagerte Datenbank. Eine physische Sicherung der Daten erfolgt nur mehr für Archivierungs- und Wiederherstellungszwecke. Zudem erfolgt die Datenspeicherung nicht zeilen-, sondern spaltenorientiert. Hierbei wird der logis...mehr

In Zeiten von Big Data und Predictive Analytics besteht die Möglichkeit, mehr Abhängigkeiten zu quantifizieren, als dies bisher möglich war. Die Beachtung von Unsicherheiten ist unvermeidlich. Während eine Mengenabweichung eine, abgesehen von einer möglicherweise subjektiven Bewertung, objektive Größe darstellt, gilt dies nicht für sämtliche Einflüsse auf die Menge. Dementsp...mehr

Mit SAP Predictive Analytics bietet SAP Methoden und Instrumente zur statistischen Datenanalyse und -auswertung an, mit deren Hilfe der Aufbau von prädiktiven Modellen beschleunigt und (teilweise) automatisiert werden kann. Durch den hohen Integrationsgrad von SAP Predictive Analytics sollen Unternehmen das Potenzial von Big Data verstärkt innerhalb ihrer bestehenden SAP-Lan...mehr

"Data never sleeps" – Attribute, die früher mit der pulsierenden Metropole New York City in Verbindung gebracht wurden, gelten heute umso mehr für die Datengenerierung und -verarbeitung. Damals galt New York als einzige Stadt weltweit, die über ein U-Bahn-System verfügte, das an 365 Tagen im Jahr ganztägig Verbindungen in alle 5 "Boroughs" anbot. Das U-Bahnnetz New Yorks ers...mehr

Komplexe und dynamische Wettbewerbsumfelder erschweren die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Business Intelligence ermöglicht eine effiziente und zielorientierte Analyse von umfangreichen und komplexen Daten, wodurch Entscheidungen schneller und besser getroffen werden können. Eine notwendige Voraussetzung für den Einsatz von Business Intelligence-Technologien ist die Samm...mehr

SAP Lumira verfügt zwar über keine Funktionalitäten im Bereich der Prädiktion, es ermöglicht jedoch einen Zugriff auf die SAP-HANA-Datenbank und damit eine Datenanalyse in Echtzeit. Verbunden mit interaktiven Dashboards werden Anwender in den Fachabteilungen aber auch Controller in die Lage versetzt, ohne Unterstützung der IT-Abteilung interaktive Ad-hoc-Auswertungen und Ana...mehr

Durch den Einsatz von In-Memory-Systemen werden Daten nicht mehr schichtweise persistent gespeichert, sondern lediglich logisch verwaltet. Die klassische Data-Warehouse-Architektur wird somit virtualisiert, und die bisher hauptsächlich aus Performancegründen verwendeten unterschiedlichen Datenschichten und Aggregate werden obsolet. Stattdessen werden bei Analysen die Daten z...mehr

Die stetig wachsenden Datenmengen sowie die Forderung nach einer zeitnahen Informationsversorgung stellen hohe Anforderungen an die Leistungsfähigkeit und Wirtschaftlichkeit eingesetzter Informationstechnologien. Diese können mit der derzeit noch weitgehend vorherrschenden Trennung von transaktionalen und analytischen Systemen nicht oder nur unzureichend erfüllt werden.[1] W...mehr

Ein vielversprechendes Anwendungsgebiet von Predictive Analytics im Bereich des Controllings ist der Forecast. Mithilfe innovativer Technologien ergeben sich hier neue Möglichkeiten, um sowohl die Qualität des Forecasts zu steigern als auch dessen Erstellung effizienter zu gestalten.[1] Dies wird erreicht, indem qualitativ-theoretische Ursache-Wirkungsketten durch datenbasie...mehr

Zusammenfassung Überblick Big Data ist zurzeit ein viel diskutiertes Thema in Wissenschaft und Wirtschaft. Insbesondere im Bereich Controlling suggeriert es, Potenzial für erhebliche Effektivitäts- und Effizienzsteigerungen zu besitzen. Wie jede neue Entwicklung birgt auch diese die große Gefahr, den generierten Nutzen zu überschätzen. Ebenso drohen die durch Big Data entstehe...mehr

Zusammenfassung Komplexe und dynamische Wettbewerbsumfelder erschweren die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Business Intelligence ermöglicht eine effiziente und zielorientierte Analyse von umfangreichen und komplexen Daten, wodurch Entscheidungen schneller und besser getroffen werden können. Eine notwendige Voraussetzung für den Einsatz von Business Intelligence-Technologi...mehr

Zusammenfassung Big Data Analytics stellt eine Erweiterung des Analysespektrums im Controlling dar, das die klassische Business Intelligence durch fortgeschrittene Analysemethoden ergänzt. Eine wesentliche technologische Grundlage für Big Data Analytics stellen In-Memory-Systeme dar. Sie können Massendaten in Echtzeit verarbeiten und ermöglichen sowohl zeitnahe Entscheidungen ...mehr

Business Analytics ermöglicht Kostenreduktion Im Bereich von Business Intelligence und Business Analytics stellt die Deutsche Bahn AG ein anschauliches Beispiel dar. Für den Logistikkonzern ist es von essenzieller Bedeutung, dass seine Lokomotiven für einen geplanten Einsatz bereitstehen. Dies kann nur durch regelmäßige und möglichst optimal geplante Wartungsintervalle gewäh...mehr

Weiterbildungsbedarf für das Controlling Dem Controlling bieten sich – gerade vor dem Hintergrund des Verständnisses – durch die Entwicklungen im Bereich BI & Big Data erhebliche Potentiale für die Gestaltung der eigenen Rolle. Wie in dem eingangs skizzierten Reifegradmodell für BI & Big Data bezieht sich dies nicht nur auf Verbesserungen der Unternehmenssteuerung in einzelne...mehr

Interne und externe Daten als Inputfaktoren Im Unternehmen zur Verfügung stehende Daten unterscheiden sich in intern und extern generierte Daten, wobei sich intern generierte Daten wiederum in Primär- und Metadaten unterteilen. Als Primärdaten werden unternehmensinterne Informationen bezeichnet, während Metadaten Informationen über andere Daten enthalten, aber nicht diese Dat...mehr

Überblick Die immer stärkere Digitalisierung aller Lebensbereiche hat massive Auswirkungen auf Produkte, Wertketten und Geschäftsmodelle der Unternehmen. Information wird damit zur strategischen Ressource. BI & Big Data kann in diesem Zusammenhang als integrierter Gesamtansatz der analytischen, IT-basierten Unternehmenssteuerung gesehen werden. Hinsichtlich des Reifegrades vo...mehr

Unter dem Begriff Streaming Analytics werden Plattformen subsumiert, die Streaming-Daten erfassen und auf dieser Grundlage Analysen erstellen können. Derartige Plattformen sind auch in der Lage, auf Basis von Regeln oder Modellen für maschinelles Lernen unverzüglich technische Operationen oder Prozessschritte auszuführen, falls dies erforderlich ist.[1] In traditionellen Date...mehr

Chamoni/Gluchowski, Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen – Empirische Untersuchung auf Basis des Business Intelligence Maturity Model, in: Wirtschaftsinformatik, 2/2004, S. 119 – 128. Chen/Chiang/Storey, Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact, in: MIS Quarterly, Vol. 36 (2012), 4, S. 1165 – 1188. Gänßlen/Losbichler/Niedermayr/Rieder/S...mehr

Studie "Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data" Die Studie "Competing on Analytics – Herausforderungen – Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data", aus der nachfolgend ausgewählte Teilergebnisse dargestellt werden, wurde als Online-Befragung im Zeitraum vom 01. Juli bis 30. September 2013 vom Institut für Business Intellig...mehr

Dringender Handlungsbedarf in deutschen Unternehmen Die Studie "Competing on Analytics – Herausforderungen – Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data" zeigt – angesichts der hohen Wettbewerbsrelevanz von Informationen als strategische Ressource – insgesamt einen deutlichen Handlungsbedarf deutscher Unternehmen hinsichtlich der Ausgestaltung von BI & ...mehr

Neues Rollenbild des Controllings Verständnis und Rollenbild des Controllings haben sich in den letzten Jahrzehnten deutlich gewandelt.[1] Neben einer Ausweitung des Aufgabenspektrums entwickelt sich zusehends ein neues Selbstverständnis des Controllings. Controlling wird immer stärker als Business Partner des Managements gesehen, welches auch als strategischer Partner fungie...mehr

Business Analytics zur Darstellung von Ereignissen Das Analysespektrum von Business Intelligence und Business Analytics unterteilt sich in 3 Stufen: die Analyse, den Forecast und die Optimierung. Während Business Intelligence sich auf die Analyse der Daten fokussiert, baut Business Analytics auf dieser Datenanalyse auf und umfasst Forecasting-Ansätze und die Optimierung von U...mehr

5.1 Big Data als attraktives Betätigungsfeld des Controllings Zunehmende Nutzung von Big Data Trotz der skizzierten aktuellen erheblichen Schwachstellen in den Unternehmen sehen die Teilnehmer der Studie – wie in Abb. 5 visualisiert – zukünftig eine erhebliche Zunahme der Nutzung von Big Data. Wesentliche Einflussfaktoren hierfür werden einerseits in den neuen technologischen ...mehr