Die Bedeutung von Big Data Analysis in besonderen und unvorhersehbaren Marktsituationen
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Die Bedeutung von Big Data Analysis in besonderen und unvorhersehbaren Marktsituationen

3 min read Jan 28, 2020

Firmeninhaber und Manager verfolgen Geschäftsziele, diese sind betriebswirtschaftlicher Natur, können kurzfristig, mittelfristig oder langfristig angelegt sein und werden in Abhängigkeit von der Vision, dem Leitbild und der gelebten Unternehmenskultur abgeleitet. Um auf Dauer am Markt bestehen zu können, sind jedoch alle weiterführenden Ziele nur nach erfolgreicher Gewinnmaximierung mithilfe der erwirtschafteten Mittel umsetzbar.

Heutzutage nutzen Betriebe branchenspezifische Methoden, Technologien sowie Werkzeuge und Daten zur Strategien- und Entscheidungsfindung. Mit modernen und professionellen Analyse- und Reporting-Lösungen sind Manager und Führungskräfte bestens ausgestattet, um datenbasiert ihr operatives Geschäft zu steuern und die angestrebte Performance sicherzustellen.

Typische Einsatzgebiete für Business Intelligence, Geschäftsprozessanalytik und Data Analytics sind Finanz, Rechnungswesen, Produktion, Vertrieb, Einkauf und Logistik. Optimierungspotentiale und Systemschwachstellen werden unternehmensweit und systemübergreifend aufgezeigt und mit entsprechenden Maßnahmen effektiv und effizient abgefangen.

Die zum Einsatz kommenden Analytics-Lösungen sind jedoch durch jahrelange Entwicklungen an die unternehmensspezifischen Anforderungen, Gegebenheiten und Prozesse angepasst worden. In besonderen Marktsituationen, die unvorbereitet die gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Strukturen sowie Mechanismen herausfordern, sind die bestehenden, technischen Analysemöglichkeiten unzureichend und unflexibel.

Mithilfe von unstrukturierten Datenspeichern und entkoppelter Verarbeitung ist es möglich maximal flexible und hochperformante AdHoc-Analysen den aktuellen Herausforderungen entsprechend anzupassen. Weiterhin kann die bestehende Datengrundlage direkt und unkompliziert mittels weiterer, externer OpenSource-Daten angereichert werden. Dadurch wird das Informationsspektrum unmittelbar erweitert und versetzt Entscheidungsträger in die Lage agil auf kommende Herausforderungen proaktiv zu agieren.

Diese Datenarchitektur auf dem neuesten Stand der Technik wird in Form von Modern Data Warehousing künftig in den oben beschriebenen, datenbasierten Geschäftsprozessen Einzug nehmen, auch außerhalb von besonderen und unvorhersehbaren Marktsituationen.

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