Wie werden Big Data von Unternehmen erfasst?

WAS IST BIG DATA?

Die Ära der digitalen Intelligenz hat zu einer wesentlichen Verschiebung hin zu einer schnellen Datengenerierung geführt. Mit dem Aufkommen von Social Media und E-Commerce werden täglich 2,5 Trillionen Bytes an Daten produziert. Zum Beispiel generiert die New York Stock Exchange etwa ein Terabyte neuer Handelsdaten pro Tag. Diese Informationsmenge ist nicht einfach zu verarbeiten, zumal 90% davon unstrukturiert und unorganisiert sind. Diese kontinuierliche Erzeugung riesiger Datenmengen, die mit herkömmlichen Data-Mining-Techniken nur schwer zu analysieren sind, wird als Big Data bezeichnet und ist eines der auffälligsten Phänomene in der Welt des 21.

WELCHE DATEN WERDEN GESAMMELT?

Zu den Big Data gehören Informationen, die von Menschen und Geräten erzeugt werden. Gerätegesteuerte Daten sind weitgehend sauber und organisiert, aber von weitaus größerem Interesse sind menschengesteuerte Daten, die in verschiedenen Formaten vorliegen und exquisitere Tools für die ordnungsgemäße Verarbeitung und Verwaltung benötigen.

Die Big Data-Sammlung konzentriert sich auf die folgenden Datentypen:

– Netzwerkdaten. Diese Art von Daten wird in allen Arten von Netzwerken gesammelt, einschließlich sozialer Medien, Informations- und technologischer Netzwerke, Internet und Mobilfunknetze usw.

– Echtzeitdaten. Sie werden auf Online-Streaming-Medien wie YouTube, Twitch, Skype oder Netflix produziert.

– Transaktionsdaten. Sie werden gesammelt, wenn ein Benutzer einen Online-Kauf tätigt (Informationen zum Produkt, Zeitpunkt des Kaufs, Zahlungsmethoden usw.)

– Geographische Daten. Standortdaten von allem, Menschen, Fahrzeugen, Gebäuden, Naturschutzgebieten und anderen Objekten werden kontinuierlich mit Satelliten versorgt.

– Daten in natürlicher Sprache. Diese Daten werden hauptsächlich aus Sprachsuchen gesammelt, die auf verschiedenen Geräten durchgeführt werden können, die auf das Internet zugreifen.

– Zeitreihendaten. Diese Art von Daten bezieht sich auf die Beobachtung von Trends und Phänomenen, die zu diesem Zeitpunkt und über einen bestimmten Zeitraum stattfinden, z. B. globale Temperaturen, Sterblichkeitsraten, Verschmutzungsgrade usw.

– Verknüpfte Daten. Sie basieren auf HTTP-, RDF-, SPARQL- und URIs-Webtechnologien und sollen semantische Verbindungen zwischen verschiedenen Datenbanken ermöglichen, damit Computer semantische Abfragen korrekt lesen und ausführen können.

DIE GÄNGIGSTEN METHODEN ZUR ERFASSUNG GROßER DATENMENGEN

1. Online Marketing Analytics
Online Marketing Analytics ist die treibende Kraft für digitales Marketing. Die größten E-Commerce-Unternehmen wie Amazon, eBay und IKEA bedienen täglich Millionen von Kunden und müssen sich mit Tonnen von Daten auseinandersetzen, die in ihren Kauferfahrungen gesammelt wurden. Grundsätzlich werden Kunden gebeten, ein Bestellformular auszufüllen, in dem sie einige persönliche Informationen angeben sollten. Die aus diesen Daten gewonnenen Erkenntnisse werden benötigt, um Customer Journeys zu personalisieren und den Kundenservice zu verbessern. Während diese Unternehmen ihre Zielgruppen besser kennenlernen und ihren Umsatz noch weiter steigern können, erfordern solche Datenmengen effektive Tools zur Erfassung großer Datenmengen, die eine schnelle und genaue Datenverarbeitung ermöglichen.

2. Treueprogramme und Karten
Treueprogramme sind eine beliebte Praxis bei Einzelhändlern, die sich bemühen, Markentreue aufzubauen. Der Sinn eines Treueprogramms besteht darin, einen Kunden zu ermutigen, bei jedem einzelnen Kauf Punkte zu sammeln und diese gegen Belohnungen einzutauschen. Es ermöglicht dem Unternehmen, ein Käuferprofil mit detaillierten Verbraucherpräferenzen und -gewohnheiten zu erstellen. Dieses Profil kann an Werbetreibende verkauft oder für ein effektiveres Merchandising verwendet werden.

3. Gameplay
Gamification ist eine weitere beliebte Engagement-Strategie, die neben Treueprogrammen eingesetzt wird. Ziel ist es, Benutzer durch Minispiele mit der einen oder anderen Marke interagieren zu lassen, wodurch ein Kunde einen Incentive-Preis erhalten kann. Da das Gameplay oft süchtig macht, gibt es Unternehmen die Möglichkeit, große Datenmengen über Benutzer zu sammeln, solange sie am Spiel beteiligt sind. Das Potenzial von Gamification ist groß. Bis heute gibt es über 2,2 Milliarden Spieler auf der Welt. Eine so große Anzahl von Benutzern produziert jede Minute Tonnen von Big Data, die Unternehmen analysieren sollten, um ihre Marketingstrategien erfolgreich aufzubauen.

4. Satellitenbilder
Von allen gängigen Methoden der Big Data-Sammlung decken Satellitenbilder innerhalb von 30 Minuten den gesamten Globus ab. Google Maps und Google Earth aktualisieren ihre Daten 50 bis 70 Mal pro Tag. Der Einsatz von Satelliten in der Big Data-Sammlung ermöglicht es Unternehmen, die Informationen über große Entfernungen kontinuierlich zu aktualisieren.

5. Social-Media-Aktivität
Nutzer sozialer Netzwerke verbringen durchschnittlich 2-3 Stunden täglich. Sie gelten als Hauptlieferanten für unstrukturierte Daten in Form von Video, Audio, Foto, Texten usw. Obwohl alle Benutzer diese Daten freiwillig teilen, sind Big-Data-Tools ein Muss, um die in sozialen Medien freigegebenen Inhalte zu verarbeiten und die Daten über die Benutzeraktivität zu sammeln. Es wird erwartet, dass dieser massive Datenfluss aus sozialen Netzwerken exponentiell zunimmt und eine große Chance für die Erstellung detaillierter Benutzerprofile darstellt. Was ist derzeit das primäre Interesse der großen Tech-Unternehmen wie Facebook, die rund 63 verschiedene Stücke von API-Daten sammelt.

WIE WERDEN BIG DATA GESAMMELT?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Big Data von Benutzern zu sammeln. Dies sind die beliebtesten.

1. Danach fragen
Die Mehrheit der Unternehmen zieht es vor, Benutzer direkt zu bitten, ihre persönlichen Daten weiterzugeben. Sie geben diese Daten beim Erstellen von Website-Konten oder beim Online-Kauf an. Zu den Mindestinformationen, die gesammelt werden müssen, gehören ein Benutzername und eine E-Mail-Adresse, Einige Profile erfordern jedoch weitere Details.

2. Cookies und Web Beacons
Cookies und Web Beacons sind zwei weit verbreitete Methoden, um Daten über Benutzer zu sammeln, nämlich welche Webseiten sie wann besuchen. Sie liefern grundlegende Statistiken darüber, wie eine Website genutzt wird. Cookies und Web Beacons gefährden in keiner Weise Ihre Privatsphäre, sondern dienen nur dazu, Ihre Erfahrung mit der einen oder anderen Webquelle zu personalisieren.

3. E-Mail-Tracking
E-Mail-Tracker sollen mehr Informationen über die Benutzeraktionen in der Mailbox geben. Insbesondere ermöglicht ein E-Mail-Tracker die Erkennung, wann eine E-Mail geöffnet wurde. Sowohl Google als auch Yahoo verwenden diese Methode, um die Verhaltensmuster ihrer Nutzer zu ermitteln und personalisierte Werbung bereitzustellen.

BIG DATA UND DIE GESCHÄFTSLANDSCHAFT

Unternehmen wenden sich aus vielen Gründen der Big Data-Sammlung zu, vor allem aber wegen einer Vielzahl von Vorteilen, die sie im Geschäft erzielen.

Besserer Kundenservice
Mit Big Data können Unternehmen Einblicke in das Verhalten ihrer Zielgruppe gewinnen, ihre Verbrauchergewohnheiten und -vorlieben ermitteln und auf dieser Grundlage effektive Marketingkampagnen starten. Wenn Sie die Käuferpersönlichkeiten besser kennen, können E-Commerce-Unternehmen auch die Markentreue pflegen und ihre Präsenz in den sozialen Medien und im Internet insgesamt verbessern.

Daten in Cashflow umwandeln
Einige große Unternehmen verkaufen Big Data, die in skalierbaren Webquellen gesammelt wurden. Der Zugang zu einem guten Kundenstamm ist heutzutage ein großer Vorteil für jedes E-Commerce-Startup. Datenhändler sind sehr gefragt, da sie Unternehmen dabei unterstützen, die richtige Zielgruppe zu erreichen. Beachten Sie jedoch, dass sie keine Kundendaten verkaufen, sondern nur auf diese Kunden zugreifen. Dies ist der Grund, warum Sie relevante Anzeigen in Übereinstimmung mit Ihren Suchanfragen sehen.

Verbesserte Sicherheit
Finanzunternehmen müssen sich jedoch mit der Sammlung von Big Data befassen, um ein höheres Maß an Sicherheit zu gewährleisten. Beispielsweise autorisieren einige Online-Banking-Systeme Benutzer über Spracherkennungsdaten, wodurch das Risiko von Identitätsdiebstahl und Cyberangriffen insgesamt erheblich verringert wird.

Für weitere Informationen
Um mehr über Big Data-Tools und -Techniken zu erfahren, wenden Sie sich bitte an das Expertenteam von Computools über [email protected]. Sie halten mit Big-Data-Trends Schritt und spezialisieren sich auf die gängigsten Methoden der Big-Data-Sammlung.