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5 Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data und wie sie zu lösen sind

5 Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data und wie sie zu lösen sind

Big Data ist das nächste große Feld der Möglichkeiten für Unternehmen. Die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse können unter anderem dazu beitragen, das Kundenerlebnis zu verbessern, Probleme innerhalb des Unternehmens zu identifizieren und zu lösen, Einblicke in den Kundenzyklus zu gewähren und Wege zur Umsatzsteigerung aufzuzeigen.

Ganz zu schweigen davon, dass die täglich anfallende Datenmenge ständig wächst – tatsächlich wird die Datenproduktion im Jahr 2020 44 Mal größer sein als 2009. Infolgedessen stehen Unternehmen mehr Daten als je zuvor zur Verfügung, um ihre Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Diese riesige Datenmenge bringt jedoch viele Herausforderungen mit sich, z.B. wo soll man überhaupt anfangen? Um nützlich zu sein, müssen große Daten während ihres gesamten Weges innerhalb Ihres Unternehmens verfolgt, verwaltet, gesichert und angereichert werden, um die effektivsten Ergebnisse zu erzielen.

In diesem Artikel gehen wir auf einige der wichtigsten Herausforderungen ein, die mit Big Data einhergehen, und erläutern, wie Ihr Unternehmen sie angehen und bewältigen kann.

5 häufige Herausforderungen mit Big Data

Big Data Stack

1. Sie können die Daten, die Sie benötigen, nicht so leicht finden

Das erste Problem, auf das viele Unternehmen stoßen, ist, dass Big Data, nun ja, groß sind. Es scheint Daten für alles zu geben – Kundeninteressen, Website-Besucher, Konversionsraten, Abwanderungsraten, Finanzdaten und vieles mehr.

Während viele dieser Daten äußerst nützlich sind, gibt es große Datenblöcke, die für Ihr Unternehmen nicht gerade relevant sind. Und bei der schieren Menge an verfügbaren Informationen kann es schwierig sein, zu entscheiden, was für Ihr Unternehmen wertvoll ist und was nicht.

Dieses Problem stellt sich typischerweise dann, wenn Daten ungefiltert und unstrukturiert über verschiedene Kanäle in Ihr Unternehmen gelangen.

2. Sie sammeln ungenaue und/oder veraltete Daten

Wenn Sie zu viele Daten in Ihren Datenbanken haben, ist es wahrscheinlich, dass Sie irgendwo auf der Strecke versehentlich ungenaue Daten gesammelt haben oder dass einige Ihrer Daten nicht mehr gültig sind.

Dieses Problem beginnt bereits beim Erfassungsprozess Ihres Datenlebenszyklus und tritt besonders dann auf, wenn Ihr Unternehmen Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen und Formate sammelt. Wenn die Datenerfassung nicht über alle Kanäle standardisiert ist, können Sie auf echte Probleme stoßen, wenn Sie die Daten analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen müssen.

Diese Daten werden auch aus verschiedenen Anwendungen gesammelt, die nicht immer miteinander “reden”, von mehreren Teams betrachtet, die keinen Zugriff auf das Gesamtbild haben, und ohne jegliche Sicherheitsvorkehrungen analysiert, um Datenqualität, Gültigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Im Wesentlichen führt eine schlechte Datenerfassung zu niedrigen Qualitäts- und Genauigkeitsstandards. Und wenn Sie Ihren Daten nicht vertrauen können, können Sie auch der Analyse, die Sie daraus erhalten, nicht vertrauen.

3. Ihre Daten werden in Silos gespeichert

Datensilos sind ein weiteres großes Problem, das beim Umgang mit großen Datenmengen auftreten kann.

Wenn alle Ihre Informationen in getrennten Datenbanken gespeichert sind, die nicht miteinander kommunizieren, haben Sie es mit Datensilos zu tun. Das bedeutet, dass Ihre Teams nicht alle auf die gleichen Daten schauen, sondern stattdessen nur auf einen begrenzten Ausschnitt zugreifen können, der nicht die ganze Geschichte erzählt.

Wenn Ihre Teams nur einen Teil der Daten sehen können, kann dies zu einer schlechten Ausführung führen – dies könnte der Grund dafür sein, dass Ihre Marketing- und Vertriebsteams falsch ausgerichtet sind oder dass Ihre Kundendienstabteilung die Bedürfnisse eines Kunden falsch interpretiert.

Ohne eine 360-Grad-Sicht auf Ihre Daten ist es schwierig, herauszufinden, wie Sie genaue, vertrauenswürdige Berichte erstellen und den besten Nutzen daraus ziehen können.

4. Datensicherheit und Datenschutz werden übersehen

Mehr Daten bedeuten mehr Möglichkeiten für Sicherheitsverletzungen. Dieses Problem wird noch verschärft, wenn diese Daten weniger organisiert sind. Wenn Ihr Unternehmen wächst und Sie neue Tools zu Ihrem Software-Stack hinzufügen und neue Technologien einsetzen, um Ihre Daten sinnvoll zu nutzen, steigt die Wahrscheinlichkeit von Sicherheitsverletzungen. Bedenken Sie die folgenden potenziellen Bedrohungen für Ihre Datensicherheit:

  • Generierung gefälschter Daten. Wenn Sie unterschiedslos Daten aus mehreren Quellen sammeln, sammeln Sie möglicherweise gefälschte (und damit ungültige und potenziell schädliche) Daten. Gefälschte und ungültige Daten beeinträchtigen jede Analyse, die Sie daraus gewinnen können.
  • Ungesicherte Datenquellen. Das Sammeln von Daten aus Kanälen, die nicht sicher sind, bedeutet, dass Ihre Systeme anfälliger für externe Infiltration und möglicherweise sogar Malware sind.
  • Ungeschützt gespeicherte Daten. Wenn Sie die von Ihnen gesammelten Daten ohne jegliche Sicherheitsvorkehrungen – wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Firewalls – speichern, werden diese Daten anfällig für Probleme wie Lecks, Malware und Data Harvesting, die Ihrem Unternehmen extrem schaden würden, ganz zu schweigen von der Privatsphäre Ihrer Kunden.
  • Nichteinhaltung von Datenschutzgesetzen. Ohne eine angemessene Strategie zur Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzgesetzen – wozu auch der Schutz Ihrer Daten vor schlechten Akteuren gehört – besteht ein viel höheres Risiko, dass sie gefährdet werden. Darüber hinaus können Sie ohne die Verfolgung und Standardisierung aller Kanäle, über die Sie Daten sammeln, nicht sicherstellen, dass die Benutzer ihre volle und ausdrückliche Zustimmung geben.

5. Es gibt einen Mangel an qualifiziertem Personal in der großen Datenanalyse

Es kommt häufig vor, dass Unternehmen Probleme haben, qualifizierte Mitarbeiter für die Organisation, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen zu finden.

Die Technologie und die Werkzeuge rund um Big Data entwickeln sich rasch weiter, aber es gibt nicht unbedingt genügend Leute, die diese Technologie auf Expertenebene bedienen können. Es ist viel schwieriger, verwertbare Berichte aus grossen Datenmengen zu sammeln, zu verwalten und zu erstellen, wenn Ihr Team einfach nicht über das entsprechende Know-how verfügt.

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Wie man eine effektive Strategie für Big Data erstellt

Wir haben uns mit den potenziellen Problemen befasst, auf die Ihr Unternehmen beim Umgang mit großen Datenmengen stoßen kann, und vielleicht ist Ihnen bei allen ein Muster aufgefallen: Sie ergeben sich aus einem Mangel an strukturierten Prozessen zur Erfassung, Verwaltung und Analyse von Daten.

Durch die Entwicklung einer soliden Strategie für große Datenmengen, die klar umreißt, wer mit den Daten umgeht, woher sie kommen und wohin sie gehen und wie sie sich innerhalb Ihrer Systeme bewegen, sind Sie am besten in der Lage, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten und positive organisatorische Veränderungen zu bewirken. Lassen Sie uns einige Best Practices für das Datenhandling betrachten, die wir befolgen sollten.

1. Prüfen Sie Ihren aktuellen Datenverwaltungsprozess

Zu Beginn ist es eine gute Idee, Ihre aktuellen Datenverwaltungsprozesse zu überprüfen. Sehen Sie sich alle Anwendungen in Ihrem Softwarestapel an, die Daten sammeln, wie z. B. Ihr CRM, Ihre E-Mail-Marketing-Anwendung und Ihr Tool zur Lead-Generierung.

Einige dieser Prozesse und Tools wurden möglicherweise implementiert, als sich Ihr Unternehmen noch in einer ganz anderen Phase befand, was bedeutet, dass sie möglicherweise nicht gut zu dem passen, wo Sie jetzt stehen.

Eine gute Strategie für große Datenmengen beginnt in der Sammel- oder Erstellungsphase. Stellen Sie sicher, dass alle Daten, die in Ihre Systeme eingegeben werden, korrekt und gültig sind (z.B. stellen Sie sicher, dass Ihre Formulare nur gültige E-Mail-Adressen und Telefonnummern mit der richtigen Anzahl von Ziffern akzeptieren).

Überprüfen Sie außerdem dreifach, dass keine Daten von Bots eingegeben werden (Sie können zu diesem Zweck Sicherheitstechnologie wie reCAPTCHA verwenden) und dass die Benutzer ihre volle Zustimmung zur Speicherung und Verarbeitung ihrer Daten geben. Die Einhaltung der Gesetze zum Datenschutz und zum Schutz der Privatsphäre ist von entscheidender Bedeutung.

2. Sorgen Sie für eine angemessene Schulung Ihrer Mitarbeiter

Wenn Sie keine Person oder kein Team haben können, die bzw. das auf die Verwaltung von Daten spezialisiert ist, stellen Sie sicher, dass Ihre bestehenden Teams, die täglich damit umgehen, wissen, was zu tun ist.

Dies kann die Durchführung von Kursen zur Datenverwaltung und -analyse, die Durchführung von Datenverwaltungs-Bootcamps und eine umfassende Schulung in den von Ihnen verwendeten Tools umfassen. Wenn es nicht möglich ist, neue Mitarbeiter für den Umgang mit Daten einzustellen – oder wenn Sie die Talente nicht finden können – ist es wichtig, Ihr gesamtes Team auf dem Laufenden zu halten, um das Auftreten menschlicher Fehler zu reduzieren.

Es gibt viele Werkzeuge, wie Chartio und Tableau, die es für jedermann leicht machen, auf Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

3. Implementiere Sie eine solide Datenverwaltungsstrategie

Nachdem Sie Ihre aktuellen Prozesse auditiert haben, werden Sie hoffentlich eine viel bessere Vorstellung davon haben, was für Ihre Organisation funktioniert und was nicht, wenn es um die Datenverwaltung geht. Achten Sie darauf, welche Bereiche verbesserungsbedürftig sind und welche gut laufen.

Vor diesem Hintergrund ist es an der Zeit, eine neue Datenverwaltungsstrategie zu entwerfen. Ihre Datenlösung muss jetzt, aber auch in Zukunft zu Ihrem Unternehmen passen. Sonst werden Sie beim Skalieren wieder auf Probleme stoßen.

Die Bereinigung Ihrer Datenbanken ist der erste Schritt in dieser Strategie. Möglicherweise müssen Sie Ihre Datenbanken scannen und alle veralteten, doppelten und ungültigen Daten löschen.

Dann bauen Sie den besten technischen Stack zum Speichern und Verwalten von Daten auf, führen unternehmensweite Standards für die Dateneingabe und -pflege ein, sichern Ihre Daten und wählen Integrationsplattformen, um sicherzustellen, dass Ihre Datenbanken miteinander verbunden sind und gut zusammenspielen.

4. integrieren Sie Daten für angereicherte Datenbanken.

Eines der wichtigsten Dinge, die Sie tun können, um sicherzustellen, dass Sie das Beste aus großen Datenmengen herausholen, ist die Integration Ihrer Datenbanken. Ohne Integration, egal wie gut Ihr Datenplan auch sein mag, werden Sie am Ende immer Datensilos und falsch ausgerichtete Abteilungen haben.

Außerdem wird der beste Softwarestack der Welt nie zu 100% effektiv sein, wenn er nicht integriert ist. Tatsächlich arbeiten die erfolgreichsten Unternehmen mit Tools, die in Echtzeit integriert sind und jedem eine genaue, aktualisierte und 360-Grad-Sicht auf jeden Aspekt des Unternehmens ermöglichen.

Es gibt einige Optionen zur Integration Ihrer Datenbanken:

  • Native Integrationen, die vom SaaS-Anbieter der Tools, die Sie derzeit verwenden, erstellt werden. Diese Art der Integration deckt die häufigsten Anwendungsfälle zur Verbindung von zwei Tools ab und es handelt sich oft um einseitige Daten-Pushes. Sie müssen feststellen, ob dies den besonderen Integrationsanforderungen Ihres Unternehmens entspricht. Darüber hinaus wird jede Verbindung separat verwaltet, so dass es zu Überschneidungen kommen kann.
  • Kundenspezifische Integrationen werden von einem internen Team erstellt. Diese Integrationen werden für alles, was Ihr Unternehmen von einer Integrationslösung benötigt, maßgeschneidert sein; sie sind jedoch teuer in der Erstellung und erfordern Mitarbeiter mit Spezialkenntnissen.
  • Eine Integrationsplattform als ServiceWerkzeug (iPaaS). Diese Drittanbieter bieten Integrationen zwischen Hunderten von Unternehmensanwendungen an. Mit einem Abonnement können Sie Brücken zwischen mehreren Apps bauen und alle Ihre App-Verbindungen an einem Ort verwalten.

Für viele Unternehmen ist die Wahl eines iPaaS-Tools zur Integration ihres Software-Stacks die umfassendste und kostengünstigste Lösung. Beispiele für diese Tools z.B. Tray.io oder Automate.io, die auf Trigger-Aktionen und einseitige Daten-Pushes zwischen Apps spezialisiert sind, und PieSync, das bidirektionale Echtzeit-Synchronisierungen zur Integration von Kundendaten zwischen einer Vielzahl von Tools bietet.

Ein Integrationswerkzeug automatisiert große Teile des Datenverwaltungsprozesses, reduziert den Bedarf an manueller Dateneingabe, vereinheitlicht Datenformate und verringert das Risiko menschlicher Fehler. Es kann auch eine große Hilfe bei der Gewährleistung von Sicherheit und Einhaltung von Datenschutzgesetzen sein.

Ein entscheidender Teil Ihrer Strategie für große Datenmengen ist die Entscheidung, wo und für wen die Daten zugänglich sind. Die Datenintegration ist der zuverlässigste Weg, dies zu erreichen und sicherzustellen, dass die Daten korrekt zwischen all Ihren Anwendungen fließen.

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