Big Data – Small Data

Big Data bezieht sich auf sehr große Datenmengen, die gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden, um wertvolle Informationen und Einsichten zu gewinnen. Einige der Vorteile von Big Data sind:

• Ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es ihnen ermöglicht, Muster und Trends in ihren Daten zu erkennen, die sie sonst nicht sehen würden.
• Ermöglicht es Unternehmen, neue Produkte und Dienstleistungen schneller zu entwickeln, indem es ihnen ermöglicht, Kundenbedürfnisse und -verhalten besser zu verstehen.
• Verbessert die Personalisierung von Werbung und Produktempfehlungen, indem es Unternehmen ermöglicht, Kundenprofile zu erstellen und zu verfeinern.

Big Data

Einige der Nachteile von Big Data sind:

• Datenschutzprobleme, da Unternehmen möglicherweise personenbezogene Daten sammeln und speichern, die für Hacker oder andere Personen mit böswilligen Absichten anfällig sind.
• Kosten, da die Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen sehr teuer sein kann.
• Qualitätsprobleme, da große Datenmengen oft unvollständig, inkonsistent oder fehlerhaft sein können, was die Genauigkeit der gewonnenen Erkenntnisse beeinträchtigen kann.

Small Data

Small Data bezieht sich auf einen Ansatz, bei dem kleinere Unternehmen konzentriert und gezielt Daten sammeln, anstatt große Mengen an Daten zu sammeln. Einige Vorteile eines Small Data-Ansatzes sind:

• Kosteneffizienz: Small Data erfordert in der Regel weniger Speicher- und Verarbeitungskapazitäten, was die Kosten für die Datenspeicherung und -verarbeitung reduziert.
• Schärferes Fokus: Small Data ermöglicht es kleineren Unternehmen, sich auf ihre Kernkompetenzen und -interessen zu konzentrieren und dadurch präzisere und relevantere Erkenntnisse zu gewinnen.
• Fehlervermeidung: Small Data kann kleineren Unternehmen dabei helfen, Fehler zu vermeiden, die durch die Verarbeitung von großen Datenmengen entstehen können, wie z.B. unvollständige oder inkonsistente Daten.

Kleinere Unternehmen können einen Small Data-Ansatz verfolgen, indem sie:

• gezielt Daten sammeln, die für ihre Geschäftszwecke relevant sind
• die Datenqualität sicherstellen, indem sie die Daten auf Vollständigkeit und Plausibilität prüfen
• Verwenden von Schwerpunkt auf Analyse-Tools und -Methoden, die für ihre Bedürfnisse geeignet sind
• Zusammenarbeiten mit Datenexperten, die ihnen bei der Verarbeitung und Auswertung ihrer Daten helfen können.

Es ist wichtig zu betonen, dass Small Data nicht bedeutet, dass Unternehmen weniger Daten sammeln müssen, sondern dass sie sich auf die Daten konzentrieren, die für ihre Geschäftszwecke am wichtigsten sind und die sie am besten nutzen können.

Small Data Technologien

Es gibt verschiedene Wege und Technologien, die kleineren Unternehmen dabei helfen können, externe Daten mit ihren internen Daten zu verbinden, um so ein umfassenderes Verständnis ihrer Geschäftsprozesse und -umfelder zu erlangen. Einige dieser Wege und Technologien sind:

• Data Warehouses: Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, die Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und speichert, um sie für Analysen und Berichte verfügbar zu machen.
• Cloud-basierte Datenplattformen: Cloud-basierte Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud bieten Unternehmen Zugang zu einer Vielzahl von Tools und Diensten, die es ihnen ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten.
• Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs): APIs ermöglichen es Unternehmen, Daten aus externen Quellen in ihre eigenen Systeme zu integrieren, indem sie eine Verbindung zu diesen Quellen herstellen.
• ETL-Tools (Extract, Transform, Load): ETL-Tools ermöglichen es Unternehmen, Daten aus externen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in ihre eigenen Systeme zu laden.
• Data Mining und Machine Learning: Data Mining und Machine Learning ermöglichen es Unternehmen, Muster und Trends in ihren Daten zu erkennen und zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl der richtigen Technologie und der Wege, die für ein Unternehmen am besten geeignet sind, von seinen spezifischen Anforderungen und Zielen abhängt. Es ist daher ratsam, dass KMU sich mit Experten zusammentun, um die besten Lösungen für ihre Bedürfnisse zu finden.

Power BI verbindet mit externen Datenquellen

Die Microsoft Power Platform, bestehend aus PowerApps, Power Automate und Power BI, ist eine Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, schnell und einfach Anwendungen und Automatisierungen zu erstellen und Daten zu visualisieren. Power BI ist ein Business Intelligence-Tool, das es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu verbinden und zu visualisieren.

Power BI bietet eine breite Palette an Datenverbindungen, darunter sowohl On-Premises- als auch Cloud-basierte Datenquellen, wie z.B. SQL Server, Excel, SharePoint, Dynamics 365, Azure SQL, Power BI-Datasets, sowie auch öffentliche Datenquellen wie z.B. Google Analytics, Facebook, Twitter und viele mehr. Power BI bietet auch eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Datenaufbereitung und -analyse, wie z.B. Pivot-Tabellen, Diagramme, Karten und benutzerdefinierte Berechnungen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten zu erforschen und zu verstehen.

Power BI kann auch leicht mit anderen Tools der Power Platform, wie PowerApps und Power Automate, verbunden werden, um automatisierte Prozesse und benutzerdefinierte Anwendungen zu erstellen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten auf einfache Weise zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren und gleichzeitig Prozesse zu automatisieren und benutzerdefinierte Anwendungen zu erstellen, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern.