Big-Data-Entwicklung

Begrenzte Fähigkeit, in großem Maßstab zu experimentieren: Ohne regelmäßige Einnahmequellen kann es schwierig sein, Forschung und Entwicklung zu finanzieren. 

Lösung: Prüfen Sie die Durchführbarkeit der Idee und beginnen Sie mit einem Proof-of-Concept, damit Sie nicht in der Mitte des Projekts feststellen, dass etwas nicht umgesetzt werden kann. Setzen Sie Prioritäten bei den Funktionen und beginnen Sie mit der Bereitstellung eines MVP. Sie stellen den Nutzern die wichtigsten Funktionen zur Verfügung und können nach und nach neue Funktionen hinzufügen. So erfahren Sie nicht nur, was die Nutzer an Ihrer Lösung schätzen und wo mögliche Stolpersteine liegen, sondern haben auch die Chance, das Vertrauen und Interesse der Investoren zu gewinnen. 

Knappe Budgets können die Skalierung von Big-Data-Systemen verlangsamen: Wenn Ihr Produkt mehr und mehr Nutzer gewinnt, benötigt es zusätzliche Speicher- und Verarbeitungsressourcen, was die Cloud-Kosten erheblich erhöhen kann.

Lösung: Planen Sie vom ersten Tag an Strategien zur Kostenoptimierung. Dazu können Open-Source-Tools, Spot-Instanzen für Cloud-Einsparungen und automatisch skalierende Cloud-Funktionen gehören. Sie können auch Partnerschaften für die gemeinsame Nutzung von Daten in Betracht ziehen, um auf externe Erkenntnisse zuzugreifen, ohne dass Kosten für die Datenerfassung oder den Kauf anfallen.

Datensilos: Ihre Daten sind möglicherweise über verschiedene Systeme verstreut – von denen einige eventuell über ein Jahrzehnt alt sind – und liegen dort unverbunden herum, anstatt zu neuen Erkenntnissen zu führen. 

Lösung: Dies ist der Punkt, an dem die meisten datengesteuerten Umwandlungen beginnen. Unsere Experten analysieren Ihren Ist-Zustand, ermitteln Datenquellen und -typen und empfehlen die effizienteste Konsolidierungs- und Integrationsstrategie.    

Hohe Betriebskosten: Mit dem Wachstum der Daten steigen auch die Speicher- und Verarbeitungskosten - manchmal in unvorhersehbarer Weise. 

Lösung: Beispiele für Maßnahmen zur Kostenoptimierung sind die Verwendung schlanker Datenaufbewahrungsrichtlinien und Abfangmechanismen zur Verringerung der Last, die Aufteilung von Data Lakes in „warme“ und „kalte“ Zonen, die Überwachung des Verbrauchs und die Einrichtung von Budgetwarnungen. 

Die Grenze zwischen „ein Muss“ und „eine Kostenfalle“ ist fließend: Für KMUs ist es besonders schwierig zu verstehen, ob eine Investition in Big Data vorteilhaft ist oder ob traditionelle Systeme besser und kostengünstiger sind. 

Lösung: Beauftragen Sie professionelle Berater mit der Durchführung einer gründlichen Kosten-Nutzen-Analyse der Big-Data-Implementierung.

Veraltete Werkzeuge: Nachdem Sie in verschiedene Lösungen investiert haben, kann es für Sie schwierig sein, die Einführung moderner Tools zu rechtfertigen. 

Lösung: Beginnen Sie mit einer Kosten-Nutzen-Analyse für Ihre Big-Data-Initiative, katalogisieren Sie Ihre vorhandenen Systeme und erstellen Sie einen soliden Plan für die Modernisierung von Anwendungen. 

Hohe Kosten für die Skalierung der Infrastruktur vor Ort: Die Anschaffung und Wartung von Servern ist teuer, insbesondere wenn das Datenvolumen in die Höhe schießt. 

Lösung: Um die zusätzliche Nachfrage in Spitzenzeiten zu bewältigen, können Sie eine Mischung aus lokalem und Cloud-Speicher in Erwägung ziehen, während Sie den Hauptbetrieb intern halten. Alternativ können Sie sich auch für eine vollständige Migration in die Cloud entscheiden. 

Potenziell langsame Entscheidungsfindung: Viele Genehmigungsschichten, verteilte Teams oder Abteilungssilos können die Entscheidungsfindung und Implementierung verlangsamen. 

Lösung: Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und schaffen Sie beschleunigte Genehmigungsverfahren für Pilotprojekte.  

Einschränkung von Innovation durch die Unternehmenskultur: Die Ausrichtung auf Stabilität kann dazu führen, dass das Unternehmen zögert, neue Dinge auszuprobieren. 

Lösung: Schaffen Sie Testumgebungen oder Innovationslabors, in denen Teams experimentieren können, ohne die regulären Geschäftsabläufe zu stören.

• Erkennung von Krankheitsmustern in Patientendaten zur Früherkennung.

• Nutzung biometrischer Daten zur Identifizierung früher Anzeichen von Krankheiten vor der Symptommanifestation.

• Erfassung von Krankheitsausbrüchen, bevor sie eskalieren.

• Analyse von Forschungsarbeiten und Krankenakten zur Bestimmung optimaler Behandlungen.

• Vorhersage von Patientenrisiken und Behandlungsergebnissen.

• Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung durch molekulare Simulationen und Vorhersage von Nebenwirkungen.

Einige der bekannten Marken, die den Maßstab setzen: Pfizer, Roche, Novartis, Mayo Clinic, Cleveland Clinic, Philips Healthcare, Fitbit

• Dynamische Preisgestaltung in Echtzeit basierend auf Nachfrage, Wettbewerbsanalysen und Nutzerverhalten.

• Produktempfehlungen auf Grundlage von Kundenpräferenzen und Kaufhistorie.

• Nachfrageprognosen zur Optimierung von Lagerbeständen und Vermeidung von Engpässen.

• Analyse der Kundenfrequenz zur Optimierung von Personalbesetzung und Ladenlayout.

• Vermeidung von Geräteausfällen durch vorausschauende Wartung.

• Stärkung der Kundenbindung durch personalisierte Rabatte und exklusive Angebote.

Einige der bekannten Marken, die den Maßstab setzen: Amazon, Walmart, Target, IKEA, Sephora, Nike, Zara (Inditex-Gruppe), H&M

• Vermeidung von Ausfällen durch Echtzeitüberwachung des Infrastrukturzustands.

• Identifizierung gefährdeter Kunden und Implementierung proaktiver Bindungsstrategien.

• Dynamische Zuweisung von Netzwerkressourcen basierend auf Benutzernachfrage.

• Analyse des Kundenverhaltens zur Bereitstellung personalisierter Services.

• Erkennung von Cybersecurity-Bedrohungen, bevor sie den Betrieb stören.

• Optimierung der Callcenter-Leistung durch KI-gesteuerte Automatisierung und Chatbots.

Einige der bekannten Marken, die den Maßstab setzen: AT&T, Verizon, Vodafone, T-Mobile.

• Überwachung von Energienutzungsmustern und dynamische Zuweisung von Ressourcen zur Deckung des aktuellen Bedarfs.

• Kontrolle der Netzstabilität und frühzeitige Erkennung potenzieller Störungen oder Überlastungen zur Einleitung präventiver Maßnahmen.

• Prognose des Energiebedarfs zur Sicherstellung eines optimalen Energieflusses und Vermeidung von Ungleichgewichten.

• Steigerung der Genauigkeit bei der Lokalisierung von Reserven und Verbesserung der Bohreffizienz.

• Vorhersage von Anlagenausfällen zur rechtzeitigen Wartung und Reduzierung von Ausfallzeiten.

• Kontinuierliche Bewertung des Maschinenzustands und sofortige Reaktion auf festgestellte Anomalien.

• Optimierung der Beschaffungs- und Distributionsprozesse.

Einige der bekannten Marken, die den Maßstab setzen: American Electric Power, Austin Energy, City of Palo Alto Utilities, Vattenfall, Saudi Aramco, ExxonMobil, Royal Dutch Shell

• Analyse von Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und historischen Lieferzeiten zur Routenoptimierung und Vermeidung von Verzögerungen.

• Überwachung des Fahrzeugzustands und der Leistung zur Prävention von Pannen.

• Analyse von Nachfrageschwankungen zur Optimierung der Lagerflächennutzung und effizienten Bestandsverwaltung.

• Nachverfolgung der Produktherkunft sowie Überwachung von Lager- und Transportbedingungen.

Einige der bekannten Marken, die den Maßstab setzen: FedEx, DHL, CMA CGM, UPS.