Big Data in der Praxis: Statistiken rund um Anwendungsbeispiele

Olga Baturina

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Olga Baturina leitet das Marketing Analysis Team bei ScienceSoft das. Mit Ihren umfassenden Forschungsergebnissen und kritischem Denken zeigt sie, wie konkrete Probleme gelöst werden können, und hilft, neue Richtungen zu erschließen, um das Wachstum von ScienceSoft zu unterstützen. Olga hat maßgeblich zur Entwicklung und Weiterentwicklung eines internen Marketing-BI-Tools beigetragen, das aussagekräftige Webanalysen, Keywords-Analysen und die Leistungsmessung im Marketingabteilung ermöglicht.

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Während immer mehr Beratungsunternehmen umfangreiche Leistungen rund um das Thema Big Data anbieten, haben andere Unternehmen immer noch kein klares Verständnis darüber, was Big Data tatsächlich bringt und wie es am effizientesten eingesetzt werden kann. Bevor sich Unternehmen für die praktische Umsetzung einer Big-Data-Initiative entscheiden, untersuchen sie in der Regel, ob ihre Wettbewerber solche Projekte schon erfolgreich umgesetzt haben, um den Aufwand gegen das Nutzen abzuwägen.

Unsere Experten in der Big Data Beratung haben eine Sekundärforschung auf der Basis von in der Zeitperiode 2015-2019 weltweit veröffentlichten Studien und Berichten durchgeführt. Außerdem haben wir unsere Forschung auch mit den Stimmen von namhaften Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen ergänzt, die ihre Erfahrungen bei der Einführung von Big Data geteilt haben.

Ein Überblick, wie Big Data genutzt wird:

how companies use big data

Wie Unternehmen unterschiedlicher Größe Big Data nutzen

In diesem Abschnitt werden die folgenden Segmente behandelt: kleine, mittlere, große und sehr große Unternehmen weltweit und in Deutschland. Als Grundlage für diese Art der Klassifizierung dient die Beschäftigtenzahl in einem Unternehmen:

  • Kleine Unternehmen (1-100 Mitarbeiter).
  • Mittlere Unternehmen (101-1.000 Mitarbeiter).
  • Große Unternehmen (1.001-5.000 Mitarbeiter).
  • Sehr große Unternehmen (mehr als 5.000 Mitarbeiter).

Weltweit

Big Data wird in erster Linie in sehr großen Unternehmen (mit mehr als 5.000 Mitarbeitern) eingesetzt: 70% davon geben an, dass sie bereits Big Data nutzen. [1]

 

Von allen Unternehmenstypen sind sehr große Unternehmen (mit mehr als 5.000 Mitarbeitern) am meisten daran interessiert, Big Data für die Optimierung von Data Warehouses zu verwenden. [1]

     

43-45% der kleinen, mittleren und großen Unternehmen nutzen bereits Big Data und sind auch offen, es in Zukunft weiter einzusetzen. [1]

 

Die drei wichtigsten Anwendungsfälle für Big Data in mittelgroßen, großen und sehr großen Unternehmen sind die Optimierung von Data Warehouses, die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) und Kundenanalysen. [1]

     

Von allen Unternehmenstypen sind kleine Unternehmen (bis zu 100 Mitarbeiter) am meisten daran interessiert, Big Data für Kundenanalysen zu verwenden. [1]

Deutschland

Deutschland gilt als ein Wachstumsmarkt für Big Data. Diese Tendenz wächst mit jedem Jahr. [12]

 

Dabei betrachten nicht nur große Unternehmen, sondern auch kleine und mittelgroße (ab 20 Mitarbeitern) intelligente Datenanalyse als Chance, deren Prozesse zu optimieren. 74 % der Befragten sehen in Big Data eine entscheidende Technologie. [13]

     

Noch ein Research zeigt, dass ein Drittel der Befragten Unternehmen in Deutschland bereits Big-Data-Lösungen nutzt. [19]

 

Sechs von zehn Unternehmen Big Data nutzen oder den Einsatz planen (Bild: Bitkom)

Quelle: Bitkom. Sechs von zehn Unternehmen Big Data nutzen oder den Einsatz planen

Quelle: Report 2016 in Kooperation mit bitcom research: Mit Daten Werte schaffen.

Quelle: Report 2016 in Kooperation mit bitcom research: Mit Daten Werte schaffen.

In welchen Branchen wird Big Data verwendet

Weltweit

Big Data wird weltweit in solchen Branchen wie Telekommunikation, Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen am aktivsten genutzt. [2]

Big Data Nutzung nach Branche

Telekommunikation

Zu den drei wichtigsten Anwendungsfällen in der Telekommunikation zählen Kundengewinnung (93%), Netzwerkoptimierung (85%) und Kundenbindung (81%). [2]

     

Die Telekommunikation ist ein absoluter Vorreiter in Bezug auf die Nutzung von Big Data weltweit: 87% der Unternehmen profitieren bereits von Big Data, während die übrigen 13% angeben, dass sie in Zukunft möglicherweise Big Data nutzen werden. [1]

 

Es wird geplant, das Portfolio an Big-Data-Anwendungsfällen in der Telekommunikation mit der location-based Analyse von Geräten (46%) und Revenue Assurance (45%) zu erweitern. Die Optimierung von Preisen, Call Centern und Netzen gehört ebenfalls zu den Prioritäten. [2]

Gesundheitswesen

 

Fast 60% der befragten Einrichtungen nutzen bereits Big Data und die übrigen 40% sind aufgeschlossen, um eine Big-Data-Initiative zukünftig zu starten. [1]

 

Personalisierte Behandlung (98%), die Anzahl der Hospitalisierungen zu prognostizieren (92%) und Praxisverwaltung und -optimierung (92%) sind die beliebtesten Big-Data-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen. [2]

     

Gesundheitsorganisationen planen, Big Data auch für die Patientensegmentierung (31%) und die Optimierung der klinischen Forschungen (25%) einzusetzen. [2]

Finanzdienstleistungen

76% der Finanzinstitute sind derzeit Big-Data-Nutzer. [1]

 

Finanzdienstleister verwenden Big Data dafür, um Risiken einzuschätzen (89%) sowie Betruge (86%) und Bedrohungen zu erkennen (86%), sowie für Kundenanalysen, um ihre Angebote zu personalisieren (93%). [2]

     

Zu den drei wichtigsten zusätzlichen Anwendungsfällen, die Finanzdienstleister 2017-2018 hinzufügen wollten, zählen die location-based Analyse der Sicherheit (66%), der algorithmische Handel (57%) und Analysen von Influencern (37%). [2]

 

Im Jahre 2017 investierten Finanzdienstleister vor allem in die Predictive Analytics (38%). In der Prioritätenliste von 2018 nahm diese Art der Datenanalyse doch den zweiten Platz (mit 29%) ein und gab Raum den neuen führenden Technologien - Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (Machine Learning, ML). [3]

Bildung

In der Bildung verwenden nur 25% der befragten Bildungseinrichtungen Big Data. Im Vergleich zu Telekommunikation (87%), Finanzdienstleistungen (76%), Gesundheitswesen (60%) und Technologiebranchen (60%) steht Big Data nur am Anfang Ihres Weges in den Bildungsbereich. Aber 67% sind dafür offen, zukünftig Big Data zum Einsatz kommen zu lassen. [1]

Versicherung

Die Versicherer erwarten, dass Big Data in den Bereichen Preis-Strategie, Underwriting und Risikoselektion (92%), Entscheidungsfindung auf der Management-Ebene (84%), Schadensteuerung und -management (76%) am effizientesten helfen kann. [4]

 

Deutschland

In Deutschland waren Automobilbau und Versicherungen 2016 die größten Nutzer von Big Data, gefolgt von Chemie und Pharma sowie Energie. [14]

 

Das Interesse für Big Data im Automobilbau, bei Versicherungen, Banken und Finanzdienstleistern sowie bei Energieversorgern war 2018 auch sehr hoch. [15], [19]

     

Aber die Rolle von Big Data wächst in Dienstleistungen, öffentlicher Verwaltung, Handel und Gesundheitswesen. [16]

Quelle: Bitcom Research, 2016. Autobauer und Versicherer Vorreiter beim Big Data Einsatz.

Quelle: Bitcom Research, 2016. Autobauer und Versicherer Vorreiter beim Big Data Einsatz.

Quelle: Studie von der techconsult GmbH, 2018

Quelle: Studie von der techconsult GmbH, 2018

Wann kommt jede Big-Data-Technologie zum Einsatz?

Wann kommt jede Big-Data-Technologie zum Einsatz?

Hadoop – Anwendungsfälle

Weltweit

Die Ablaufumgebung für fortgeschrittene Analysen (Advanced Analytics), Speicher für Roh-/Detaildaten und sowie die Datenaufbereitung und -integration sind die drei wichtigsten Anwendungsfälle für Hadoop. [5]

 

Aub der Basis von Hadoop werden Projekte rund um Customer Intelligence am häufigsten umgesetzt. [5]

     

Obwohl 39% der Unternehmen Hadoop als Data Lake verwenden, kann die Beliebtheit dieses Anwendungsfalls in den kommenden drei Jahren um 2% sinken. [6]

Deutschland

In der DACH-Region zeichnete sich 2016 ein deutlicher Anstieg bei der Nutzung von Hadoop. Gleichzeitig wuchs die Anzahl der Unternehmen, die mit diesem Framework  nichts zu tun hatte oder auch keine Hadoop-Initiative künftig planten. [17]

 

Quelle: 2016 BARC Research Study. Hadoop und Data Lakes.

Quelle: 2016 BARC Research Study. Hadoop und Data Lakes.

Spark – Anwendungsfälle

Weltweit

Zu den drei wichtigsten Spark-basierten Projekten gehören Business/Customer Intelligence (68%), Data Warehousing (52%) und Verarbeitung von Echtzeit- oder Streaming-Daten (45%). [7]

     
     

55% der Unternehmen verwenden Spark für Datenverarbeitung, Data Engineering und Durchführung von ETL-Aufgaben. [8]

 

33% der Unternehmen setzen Spark und seine Funktionen bei maschinellem Lernen ein. [8]

Deutschland

Obwohl die meisten Kunden, die Spark verwenden, aus den USA stammen, kommt Spark auch bei mittelgroßen und großen Unternehmen in Deutschland zum Einsatz. [18]

 

Quelle: Formerly iDatalabs. Top-Länder, die Apache Storm verwenden

Quelle: Formerly iDatalabs. Top-Länder, die Apache Storm verwenden

Welche Werte Big Data bringt

Weltweit

Unternehmen finden es am wertvollsten, dass sie Daten in Echtzeit verwalten (70%) und auf relevante Daten schnell zugreifen (68%) können.[2]

 

Die in Big Data investierende Unternehmen geben an, dass Big Data Ihnen geholfen hat, Kosten zu senken (49,2%) und neue Wege für Innovationen zu eröffnen (44,3%). [10]

     

48,4% der befragten Unternehmen bezeichnen ihren Einsatz von Big Data als sehr erfolgreich. [10]

 

Obwohl 69,4% der Unternehmen mit Big Data danach streben, eine datengetriebene Kultur zu entwickeln, berichten nur 27,9 % von Erfolgen in diesem Bereich. [10]

     

84% der Unternehmen investieren in Advanced Analytics, um bessere Entscheidungen zu treffen. [11]

 

Advanced Analytics (36%), verbesserter Kundenservice (23%) und reduzierte Kosten (13%) sind die drei wichtigsten Prioritäten bei Investitionen in Big Data und KI. [11]

Deutschland

In deutschen Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen gewinnen Big-Data-Lösungen und das Interesse daran an Bedeutung. Die befragten Unternehmen berichten auch von positiven Erfahrungen, dass es gelingt, durch den Einsatz von Big Data Geschäftsrisiken zu minimieren, Kosten zu reduzieren und den Umsatz zu steigern. [19]

 

Die Ergebnisse in solchen Branchen wie Automobilindustrie, Maschinen- und Anlagenbau unterscheiden sich deutlich. Die Automobilbranche gilt als Vorreiter neben den Medien, wenn es um die Nutzung von fortgeschrittenen Datenanalysen geht. [19]

     

Wenn Unternehmen in der Automobilbranche Big Data und Data Analytics nicht einsetzen, entstehen Wettbewerbsnachteile. So zeigen Studienergebnisse. [20]

 

Quelle: KPMG, 2016. Auswirkungen des Einsatzes von Big-Data-Lösungen

Quelle: KPMG, 2016. Auswirkungen des Einsatzes von Big-Data-Lösungen

Quelle: KPMG, 2016. Nutzung fortgeschrittener Datenanalysennach Branchen

Quelle: KPMG, 2016. Nutzung fortgeschrittener Datenanalysennach Branchen

Die Geschichte von Big Data in Zahlen

Die Anzahl der Unternehmen, die Big Data nutzen, nimmt ständig zu und ist von nur 17% im Jahr 2015 auf 53% im Jahr 2017 erheblich gestiegen. Im Jahr 2018 gaben 97,2% der Unternehmen an, dass sie in Big Data und KI investieren.  [1], [11]

     

In den Jahren 2015–2017 bezeichneten Unternehmen die Optimierung von Data Warehouse als Anwendungsfall №1 für Big Data. Aber seit 2018 liegt der Schwerpunkt auf Advanced Analytics.  [1][11]

 

Predictive Maintenance hat erst seit 2017 begonnen, an Bedeutung in Unternehmen zu gewinnen und gehört heute zu den Top-3-Anwendungsfällen von Big Data.  [1]

     

In den Jahren 2015-2017 brachten Daten und deren Analysen erhebliche oder grundsätzliche Veränderungen in Vertrieb und Marketing (in allen Branchen) mit sich.[9]

Big Data Stories aus Big Unternehmen

Weiter können Sir herausfinden, was Walmart, JP Morgan Chase, Rolls-Royce, Nestlé und andere Influencer über ihre Erfahrungen mit Big Data zu sagen haben.

„Walmart verlässt sich auf Big Data, um einen Echtzeitüberblick über die Arbeitsabläufe in der Apotheke, in den Vertriebszentren sowie in allen Geschäften und Online-Shops zu erhalten.“

Das Personal von Walmart

„Künstliche Intelligenz, Big Data und maschinelles Lernen helfen uns, Risiken und Betrug zu reduzieren, den Service zu erweitern, das Underwriting zu verbessern und das Marketing im gesamten Unternehmen zu fördern."

Jamie Dimon, Chairman und Chief Executive Officer von JPMorgan Chase

„Es gibt punktuelle Probleme, die sich mit einer Einmal-Analyse beheben lassen. Doch gerade mit Blick auf die permanent steigenden Datenmengen zahlen sich langfristige, prozessbegleitende Analysen aus. Dabei werden Prozess- und Maschinendaten laufend analysiert und die Ergebnisse zurückgespielt. So wird Effizienzsteigerung zum Daily Business, ohne dass das betreffende Unternehmen selbst Experten oder komplizierte Software benötigt.“

Deniz Ercan, Leiter Nexeed Data Analytics bei Bosch Connected Industry

„Wir haben riesige Cluster von Hochleistungsrechnern, die im Planungsprozess verwendet werden. Bei jeder Simulation eines unserer Triebwerke generieren wir Dutzende Terabyte an Daten. Wir müssen dann einige ziemlich ausgefeilte Computertechniken einsetzten, um diesen riesigen Datensatz zu analysieren und zu visualisieren, ob das bestimmte Produkt, das wir entworfen haben, gut oder schlecht ist. Die Visualisierung von Big Data ist genauso wichtig wie die Techniken, mit denen wir diese Daten verarbeiten.“

Paul Stein, wissenschaftlicher Leiter bei Rolls-Royce

„Die Projekte, die wir unter dem Einsatz von Big Data durchführen, sind keine einmaligen Experimente. Sie treiben tatsächlich Geschäftsentscheidungen in den Bereichen wie Finanzen, Personalwesen, Vertrieb und unserer Lieferkette an.“

Shan Collins, Chief Analytics Officer bei Nestlé USA

„Bei immer mehr Unternehmen schaffen intelligente Datenanalysen die Grundlage für den Geschäftserfolg. Big-Data-Anwendungen leisten branchenübergreifend einen herausragenden Mehrwert – von der Diagnoseunterstützung im Gesundheitswesen bis zum Notfallmanagement bei Naturkatastrophen.“

Bitkom-Präsident Achim Berg

Abschließend noch ein kurzer Blick

Die Ergebnisse unserer Sekundärforschung stehen mit unseren praktischen Erfahrungen in Übereinstimmung: immer mehr Unternehmen führen Big Data ein und sind insgesamt mit den Ergebnissen ihrer Initiativen zufrieden. Zu den häufigsten Big-Data-Anwendungsfällen gehören die Speicherung und Verarbeitung von Daten. Sie decken mehrere Geschäftsaspekte ab, z. B. Kundenanalysen, Risikobewertung und Betrugserkennung. Auf diese Weise kann jedes Unternehmen einen relevanten Anwendungsfall finden, der seine spezifischen Anforderungen erfüllen kann.

Quellenangaben:

[1] 2017 Big Data Analytics Market Study by Dresner Advisory Services

[2] IDC/Dell EMC, Big Data: Turning Promise Into Reality

[3] Survey Report 2018: Big Data Analytics for Financial Services

[4] 2016 Predictive Modeling Benchmark Survey (U.S.) by Willis Towers Watson

[5] Business Application Research Center, Why Companies Use Big Data Analytics

[6] TDWI, Hadoop for the Enterprise

[7] Databricks, Apache Spark Survey 2016 Report

[8] Apache Spark Market Survey by Taneja Group

[9] McKinsey, Analytics comes of age

[10] 2017 Big Data Executive Survey by NewVantage Partners

[11] 2018 Big Data Executive Survey by NewVantage Partners

[12] Pressemitteilung vom 13.03.2018. Markt für Big Data wächst in Deutschland zweistellig

[13] Pressmitteilung vom 11.06.2018. Big Data steht bei sechs von zehn Unternehmen an erster Stelle

[14] Pressemitteilung vom 17.02.2016. Autobauer und Versicherer Vorreiter beim Big Data Einsatz

[15] IT-Trends-Studie 2018. Digitalisierung: Aus Ideen werden Ergebnisse

[16] Studie von der techconsult GmbH. Das hochintelligente Unternehmen. Sind deutsche Enterprise-Rechenzentren in der Lage über Big Data Analytics den Unternehmenserfolg zu sichern?

[17] 2016 BARC Research Study. Hadoop und Data Lakes

[18] Research. Companies using Apache Storm

[19] Report 2016 in Kooperation mit bitcom research: Mit Daten Werte schaffen

[20] 2019 BearingPoint GmbH, Frankfurt/Main. Big Data & Analytics in der Automobilindustrie

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