Schatz im Datensee – Big Data Analytics

Big Data Analytics beschäftigt sich in den vergangenen Jahren vornehmlich mit technologischen Machbarkeiten. Jetzt suchen immer mehr Unternehmen nach konkreten Anwendungsfällen.

Techniktrends wie das Internet der Dinge und die Industrie 4.0 erzeugen vor allem eines: Big Data. Dem Hard- und Softwarehersteller EMC Corporation zufolge soll das globale Datenaufkommen, das 2012 noch rund 2.800 Exabyte betrug (ein Exabyte entspricht einer Milliarde Gigabyte), bis 2020 auf 40.000 Exabyte ansteigen. Für Unternehmen ergeben sich daraus Fragen: Wie lassen sich ihre unterschiedlichen Daten sinnvoll nutzen? Und welche geschäftsrelevanten Erkenntnisse lassen sich daraus ableiten?

Auf Schatzsuche im Labor

Antworten liefert Big Data Analytics, ein Bereich den Bisnode Ende 2015 gegründet hat. „Durch den Bereich erhalten unsere Kunden die Chance, ihre Daten dreifach gewinnbringend einzusetzen“, sagt Marcus Hartmann, Group Director Analytics bei Bisnode. „Erstens können wir bestehende Daten explorativ anschauen, also dem Kunden sagen, was sich überhaupt alles darin befindet.“ Dafür werden die Daten in einem sogenannten Data Lake zusammengeführt – unabhängig davon, ob es sich um Inhalte aus einer Tabellenkalkulation oder einem Adressbuch handelt.

„Zweitens geht es um Discovery, also darum, herauszufinden, was aus den Daten an neuen Informationen gewonnen werden kann“, so Hartmann. Stellt ein Unternehmen beispielsweise CRM-Daten, Finanzkennzahlen und Verbindungsdaten nebeneinander, erkennt es häufig trotzdem nur einen Teil seines Kunden und des Geschäftes, das es mit ihm macht. Hartmann: „Ich sehe beispielsweise nicht seine Transaktionen, ich sehe nicht seine Aktivitäten, ich sehe nicht sein Verhalten. Diese Informationen bringen wir zusammen.“

Drittens erarbeiten die Big Data-Experten gemeinsam mit teilnehmenden Unternehmen Anwendungsfälle, die eine konkrete Fragestellung beantworten. Es ist die Königsdisziplin der Big-Data-Analysten. Denn große Datensätze haben die Eigenschaft, vor lauter Informationen die dahinterliegenden Potenziale zu verschleiern. „Deswegen sehen wir Big-Data-Analytics auch als kein Produkt an. Wir leisten mehr“, sagt Hartmann stolz. „Wir ermöglichen den Kunden Zugang zu Technologie, zu Data Scientists und zu Daten, zu denen er normalerweise keinen Zugang hat.“ Ohne das Lab müssten Kunden große IT-Projekte durchführen, ein weltweites Expertennetz aufbauen und Unmengen von Daten aggregieren, bevor sie einen Anwendungsfall formulieren.

Ein geradezu disruptives Novum stellt auch das Arbeitsmodell des Big Data Analytics Bereichs dar. Je nach Projekt setzen sich die Teams individuell und aus aller Welt kollaborativ zusammen. Fest steht: Im Lab hat die Zukunft begonnen.

Neue Erkenntnisse

IM WINTER 2015 startete Bisnode seinen Big Data Analytics Bereich. Sein Ziel: Fähigkeiten aufzubauen, um mittels Big Data analytische Projekte zu betreiben. So soll der Blick von Unternehmen, die Big Data bislang eher als Spielerei betrachtet haben, für das gewaltige Potenzial der En-Gros-Analysen geöffnet werden. Im Gespräch mit Marcus Hartmann, Bisnodes Group Director Analytics.

Marcus Hartmann

Marcus Hartmann Group Director Analytics Bisnode

  • Inwiefern unterscheidet sich Bisnodes Daten-Perspektive von der eines Kunden?
    Marcus Hartmann:
    Meist haben Kunden diverse Datenquellen, zum Beispiel mehrere CRM-Systeme und mehrere ERP-Systeme. Und sie bekommen diese Daten einfach nicht zusammen. Unsere Experten ignorieren  technologische, systembezogene Restriktionen, indem wir die Daten in einen Data Lake überführen. Dort visualisieren wir dann zum ersten Mal den Kunden in einer 360-Grad-Perspektive: aus der Frage des Risikos, aus der Frage des Vertriebs- und Optimierungspotenzials sowie aus der Sicht des Compliance-Risikos.
  • Wie überzeugen Sie Kunden, ihre Daten mit dem Big Data Analytics Bereich zu teilen?
    Hartmann: Sie müssen nicht ihre gesamten Daten mit uns teilen. Für erste Ergebnisse benötigen wir lediglich ein Sample von etwa 150.000 Datensätzen. Wichtig ist, die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt mit der richtigen Fragestellung in Verbindung zu bringen. Weniger zum richtigen Zeitpunkt ist hier viel mehr. Das erreichen wir, indem wir zunächst mit den Kunden eine Fragestellung erarbeiten und seine eigenen Daten mit externen Daten anreichern. Anschließend filtern wir die relevanten Daten heraus, analysieren und beantworten die Fragestellung. So haben wir bislang all unsere Kunden überzeugt.
  • Apropos Fragestellung: Können Sie ein Beispiel für einen Anwendungsfall geben?
    Hartmann: Einer unserer Kunden exportiert viel in kritische Länder und kämpft dort immer wieder mit Zahlungsausfällen. Er will deshalb verstehen, wann sich einer seiner Kunden oder seiner Partner auf einem unsicheren Pfad bewegt – etwa hinsichtlich Zahlungsrisiken, politischen Risiken oder Einfuhrkontrollen. Wir helfen ihm nun, indem wir eine Informationslage aufbauen, die tagesaktuell beurteilen kann, wie seine Kunden gerade unterwegs sind: ob etwas um sie herum passiert, ob sich etwas verändert, ob der CEO geht, ob ein Entscheider geht, ob sie negativ in der Presse auffallen. So hilft Bisnode dem Kunden, wichtige Ereignisse frühzeitig mitzuschneiden und zu bewerten. 

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