Fischen mit der Datenflut – wie profitieren Anleger von Big Data

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Big Data bedeutet per Definition das Abschöpfen großer Datenmengen, um die Gegenwart zu verstehen und die Zukunft zu gestalten. (Foto: photobyphm / Shutterstock.com)

Was denkt der Kunde über mein Produkt und was wird er als nächstes kaufen? Diese Frage eindeutig beantworten zu können, ist der Traum vieler Unternehmen, denn dieses Wissen dürfte zu mehr Umsatz führen.

Helfen kann hier ein Schlagwort aus der IT-Industrie, das bereits seit Jahren durch die IT-Gazetten geistert. Die Rede ist von Big Data, dem Geschäft mit großen Datenmengen.

Laut BITKOM wissen allerdings 53% der deutschen Bevölkerung noch nicht wirklich viel mit dem Begriff anzufangen. Auch viele Anleger fragen sich, wie sich Big Data auf einzelne Unternehmen und Branchen auswirken wird.

Big Data – Definition in der Wirtschaft

Big Data ist per Definition ein Begriff aus der IT-Wirtschaft, der die Erfassung von großen, unstrukturierten Datenmengen beschreibt. Dabei handelt es sich um Daten, die meist in Textform vorliegen und von Unternehmen oder Geräte tagtäglich produziert werden.

Viele dieser Daten wurden in der Vergangenheit ungenutzt gelöscht oder einfach nicht ausgewertet, da die Analyse großer Datenmengen oft zeit- und kostenintensiv war. Durch den technischen Fortschritt und durch neue Plattformen wie Hadoop ist dies heute kein Problem mehr.

Die Echtzeitanalyse von unstrukturierten Daten wird einfach in mehrere kleine Teilaufgaben zerlegt und über mehrere Rechner verteilt – dadurch sinken die Kosten erheblich. Das Kernziel von Big Data ist es, durch die Analyse der Daten ein Muster zu entdecken, das reproduzierbar ist.

So können Unternehmen zum Beispiel das bisherige Kundenverhalten besser verstehen und so die Zukunft beeinflussen, indem sie aufgrund der ausgewerteten Daten Maßnahmen ergreifen.

Big Data Lösungen in der Praxis

Damit lassen sich über Big Data gänzlich neue Produkte entwerfen, die optimal an die Kundenwünsche angepasst sind. Doch die Einsatzbereiche von Big Data in der Industrie sind weit vielfältiger. Hintergrund ist die zunehmende Zahl der Datenquellen.

Durch Mobile Apps, Maschine-zu-Maschine-Kommunikation, dem Internet der Dinge (Sensoren), Wearables (tragbare Elektronikgeräte) und Social Networks sind die verfügbaren Datenquellen in den letzten Jahren nahezu explosionsartig gestiegen.

Ein Einsatzgebiet von Big Data ist zum Beispiel die Auswertung von Social Media Daten etwa auf Facebook oder Twitter. Dadurch können Unternehmen Rückschlüsse auf das Stimmungsbild gegenüber einem Produkt oder einem Unternehmen allgemein ziehen – und entsprechend darauf reagieren.

Auch die Auswertung von Wetterdaten und entsprechende Prognosemodelle basieren häufig auf Big Data Lösungen. Sagt der Wetterdienst an einem Feiertagswochenende hohe Temperaturen voraus, können sich zum Beispiel Eiscafé-Betreiber schon einmal auf einen Nachfrageansturm einstellen und entsprechend vorplanen.

Auch Hardware-Hersteller wie der weltweit größte Speicher-Hersteller EMC nutzen längst Big-Data-Lösungen, um zum Beispiel vorherzusagen, wenn Speicherplatten beim Kunden kaputtgehen.

Der Siegeszug von Big Data ist nicht mehr aufzuhalten – eine Chance für Anleger

Die Einsatzbereiche von Big Data sind vielfältig und werden in der Wirtschaft für viele Unternehmen nicht mehr wegzudenken sein. Der Grund ist einfach: Die Auswertung großer Datenbestände ermöglicht entscheidende Wettbewerbsvorteile und kann zudem ein wichtiger Innovationsfaktor sein.

Der Digitalverband BITKOM erwartet für den Big Data Markt daher auch in den nächsten Jahren kräftige Zuwachsraten. Nachdem der weltweite Big Data Markt in 2014 bereits um 66% auf 73,5 Mrd. € zulegt hat, dürfte dieser Markt in 2016 ein Volumen von 160,6 Mrd. € erreichen.

Von dieser Entwicklung können auch Anleger profitieren, indem Sie sich frühzeitig in die richtigen Werte positionieren. Große US-Technologiekonzerne wie IBM, Microsoft und SAP bieten bereits heute entsprechende Big Data Lösungen an.

Während IBM vor allem auf künstliche Intelligenz im Zusammenhang mit seiner Watson Division setzt, versucht SAP mit seiner In-Memory-Datenbank zu punkten.

Daneben kämpfen auch Big Data Spezialisten wie Hortonworks, Splunk und New Relic um Kunden in diesem Bereich. Junge Big Data Spezialisten wie Hortonworks und New Relic schreiben allerdings noch rote Zahlen, so dass diese derzeit nur für spekulativ orientierte Anleger interessant sind.

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Von: Alexander Mittermeier. Über den Autor

Als Gründungsmitglied einer der größten Finanz-Communitys in Deutschland schreibt Alexander Mittermeier heute nicht nur über Aktien und Hightech-Unternehmen, sondern auch über Geld- und Wirtschaftsthemen. Im Mittelpunkt stehen dabei Hintergrundberichte und Bewertung wirtschaftlicher Themen unter Berücksichtigung technologischer Gesichtspunkte für eine der größten Banken Deutschlands

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