Kennen Sie die 5 V’s von Big Data?

Die 5 Grundsätze von Big Data

Die 5 V’s von Big Data beziehen sich auf fünf wichtige Grundlagen, die dieser Technik der Erfassung, Speicherung und Organisation von Daten zugrunde liegen. Sie alle ergeben sich aus verschiedenen Merkmalen, die mit dem Buchstaben "v" beginnen.

1. Variety. Heutzutage existieren zahlreiche Arten von Daten in digitaler Form. Und alle liegen in unterschiedlichen Formaten vor: numerische Daten, Postadressen, Telefonnummern, Suchverläufe, Standorte, interessante Produktdaten in Textform... Diese große Vielfalt an Daten macht es notwendig, sie zu vereinheitlichen und zu bündeln, damit sie leicht analysiert werden können. Dies ist sehr wichtig, damit die Ergebnisse nicht durch Abweichungen oder Fehler beeinträchtigt werden und stets korrekt sind.
2. Volume. Ein Merkmal der Big-Data-Techniken ist die Verarbeitung riesiger Datenmengen. Und genau aus diesem Grund ist die Menge eine so entscheidende Komponente. Mit Hilfe dieser Technik ist es möglich, große Datenmengen, und zwar Millionen von Datensätzen, zu sammeln und zu analysieren. Anschließend können diese gewinnbringend für das Unternehmen genutzt werden.
3. Validity. Das oberste Ziel von Big Data besteht darin, dass geschäftliche Entscheidungen auf der Grundlage von echten Daten getroffen werden. Daher ist die Richtigkeit der Daten ein sehr wichtiger Aspekt von Big Data. Eine der schwierigsten Aufgaben zur Erreichung dieses Ziels besteht also darin, Daten zu verwerfen, die aus verschiedenen Gründen ungeeignet bzw. fehlerhaft sind, etwa weil sie aus unzuverlässigen Quellen stammen oder weil die Umstände, die zur Erhebung der Daten geführt haben, nicht dem allgemeinen Trend entsprechen. 
4. Velocity. Nicht nur das Volumen, sondern auch die Geschwindigkeit, mit der die online gesammelten Daten verarbeitet werden können, ist extrem hoch. Da sich demnach ständige Änderungen auf die Richtigkeit der Daten auswirken, müssen sie nahezu in Echtzeit aktualisiert werden. Big-Data-Experten müssen daher mit ihren Algorithmen diese Dynamik berücksichtigen, um sie später in Log-Analysen umsetzen und die richtigen Schlussfolgerungen ziehen zu können. 
5. Value. Mit anderen Worten: den Wert der richtigen Daten erkennen, sodass sich das Unternehmen voll und ganz auf seine Geschäftstätigkeit konzentrieren kann. Dies bedeutet, dass die Datensätze, die für die Weiterverarbeitung am besten geeignet sind, sorgfältig ausgewählt und ihre tatsächliche Bedeutung berücksichtigt werden muss. Produktverbesserungen, personalisierte Dienstleistungen oder günstigere Preise sind nur drei Beispiele dafür, wie ein Unternehmen gesammelte Daten nutzen kann, um einen Mehrwert für sich selbst und seine Zielgruppe zu schaffen.

Wie kann Big Data das Digital-Business unterstützen?

Gerade weil die Datenquellen und -mengen, auf die im digitalen Zeitalter zugegriffen werden kann, vielfältig sind, ist das Thema Big Data in aller Munde. Soziale Netzwerke, Online-Shopping, Online-Streaming, Millionen von miteinander vernetzten Geräten... Aus all diesen Bereichen können wertvolle Informationen gewonnen werden, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Zielgruppe besser zu verstehen, ihr Angebot an die Bedürfnisse und Wünsche der Verbraucher anzupassen und sie optimal anzusprechen, sodass letztlich beide Seiten davon profitieren.

Verschiedene Plattformen wie beispielsweise Spotify oder Amazon nutzen Big Data, um ihr Angebot sowohl inhaltlich als auch produktbezogen stets auf die Bedürfnisse ihrer Nutzer abzustimmen. Die Vorlieben und das Konsumverhalten der Nutzer zu kennen, zu wissen, welche Produkte sie bisher gekauft haben und wie oft sie den Vertragspartner wechseln, ermöglicht es den Anbietern, sich ihren Kunden auf eine bessere Art und Weise zu präsentieren und so eine Community aufzubauen.

Auch Reactev nutzt wissenschaftliche Big-Data-Techniken, um Marktpreise zu erfassen und zu speichern, sodass auch Sie dadurch sicherlich die Preisstrategie für Ihr E-Commerce optimieren können. Also, worauf warten Sie noch? Fordern Sie jetzt eine Demo an!