36+ Beispiele und Anwendungen von Big Data im echten Leben

Während Unternehmen ihre Datenbankmanagementpraktiken rationalisieren, wenden sich immer mehr Firmen Big Data zu, um ihre Geschäftsergebnisse zu operationalisieren.

Der Einfluss von Big Data und seine gewaltigen Auswirkungen auf kommerzielle und nicht-kommerzielle Branchen machen heute Schlagzeilen. Während Marktführer bestrebt sind, versteckte Verhaltensweisen, Trends, Nutzerstimmungen und Failover-Operationen mit Big Data zu entschlüsseln, sind einige Unternehmen noch unsicher über ihre Korrelation mit Produkten und Dienstleistungen.

Branchen übernehmen Big Data-Software mit fortschrittlichen Datenanalysefunktionen, um Vorhersagefähigkeiten zu prognostizieren, Produktfehler zu mindern und produktorientierte Lebenszyklen zu verbessern. Tatsächlich enthüllte das European Business Magazine einen 54% Anstieg der Investitionen in Datenanalysen und Kundeninformationen im Jahr 2024.

Bevor Sie Ihren nächsten Wetteralarm auf Ihrem Telefon überprüfen oder die insgesamt gelaufenen Schritte zählen, lernen Sie 36+ Big Data-Beispiele kennen, die den digitalen Markt heute revolutionieren.

Big Data-Beispiele in Medien und Unterhaltung

Die Medien- und Unterhaltungsindustrie wird bis Ende 2028 voraussichtlich einen Umsatz von 3,4 Billionen US-Dollar generieren. Die Digitalisierung hat mehr Möglichkeiten zur Konsumierung von Inhalten gebracht, und täglich wird eine Fülle von Big Data aus diesen Kanälen generiert.

Wie Big Data in Medien und Unterhaltung genutzt wird

Die Analyse von Big Data ist entscheidend, um mehr Umsatz zu generieren und personalisierte Erlebnisse in dieser digital getriebenen Branche zu bieten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Big Data heute in Medien und Unterhaltung angewendet wird:

1. Inhaltspersonalisierung: Unternehmen wie Hulu und Netflix nutzen täglich eine Menge Big Data, um Benutzerneigungen, bevorzugte personalisierte Inhalte, Konsumtrends und mehr zu analysieren. Tatsächlich nutzten Netflix und HuluPrime prädiktive Datenanalyse, um ihre Show House of Cards zu gestalten, da die Daten bestätigten, dass sie bei den Verbrauchern ein Hit sein würde.

2. Digitale Monetarisierung: Big Data enthüllt neue Wege zur Monetarisierung digitaler Inhalte und schafft neue Einnahmequellen für Medien- und Unterhaltungsunternehmen. Mit dem Aufstieg von OTT-Plattformen und Streaming-Diensten kaufen mehr Produzenten und Investoren Anteile an digitalen Medien und schaffen Einnahmequellen.

3. Big Data-Analyse: Dank Big Data-Analyse-Software werden Anzeigen strategischer ausgerichtet, was Unternehmen hilft, die Leistung von Anzeigen klarer zu verstehen, basierend auf bestimmten Merkmalen der Verbraucher. Diese Software leistet auch hervorragende Arbeit beim Verfolgen des Verbraucherverhaltens in Form von Content-Nuggets.

4. Video-Streaming-Analyse: Streamer und Gamer nutzen Big Data, um mehr über die Interessen ihres Gaming-Publikums zu erfahren. Sie können auch Echtzeitdaten über Feedback-Umfragen, Kommentarbereichsanalysen, Share-Metriken erfassen und ihre nächsten Live-Game-Streams strategisch an die Suchintention anpassen.

5. Kinematischer Erfolg: Big Data-Software kann Box-Office-Daten, Bewertungs- und Ticket-Sammlungsdaten, Bruttogewinnmargen und Produktionsbudgets zusammenstellen, um die Erfolgsaussichten eines Films in Kinos vorherzusagen.

6. Social Media Marketing: Die meisten Medienunternehmen konzentrieren sich auch auf das Engagement in sozialen Medien, um die Reaktionen auf ihre Marketingkampagnen und die Reaktionen der Menschen auf ihre neuen Unternehmungen zu analysieren. Big Data, das über Social-Media-Marketing-Tools fließt, wird genutzt, um zukünftige Marketingkampagnen anzupassen.

Big Data-Beispiele im Finanzwesen

Big Data hat die Finanzbranche grundlegend verändert, insbesondere den Aktienhandel. Die Einführung quantitativer Analysemethoden hat einen Wandel vom manuellen Handel hin zu einem durch generative KI unterstützten Handel markiert.

Große Finanzinstitute und Hedgefonds waren die ersten Anwender dieser Technologie. Jetzt sind quantitative Modelle zum Standard geworden.

Diese Modelle analysieren Big Data, um die Ergebnisse bestimmter finanzieller Ereignisse vorherzusagen, genaue Ein- und Ausstiegsentscheidungen zu treffen, Risiken mit Maschinellem Lernen zu minimieren und sogar die Marktstimmung mit Meinungsanalysen zu erfassen.

Wie Big Data im Finanzwesen genutzt wird

Nachfolgend sind die Bereiche aufgeführt, in denen die Big Data-Analyse zu einem der gefragtesten Verifizierungs- und Fehlererkennungsmechanismen von Finanzunternehmen geworden ist.

7. Kreditkartenbetrugserkennung: Kreditkarten sind am anfälligsten für betrügerische Ausnutzung, da die Daten in mehreren Datenbanken gespeichert sind. Big Data-Systeme nutzen maschinelle Lernalgorithmen, um Datenaktivitäten stark zu überwachen und zu verfolgen, falls die Karte von einem böswilligen Benutzer geswiped oder eingetaucht wird.

8. Risikokontrolle: Big Data-Analysen werden auch verwendet, um Risikokontrollprozesse für Finanzorganisationen zu mindern und zu analysieren. Es untersucht vergangene Finanzdatensätze und historische Prognosedaten, um Analysten zu ermächtigen, Risiken zu bewerten und Strategien für Bankkonten, Kreditkonten, Darlehenskonten usw. zu entwickeln.

9. Verbraucheranalysen: Big Data analysiert auch die finanzielle Stabilität der Verbraucher, Bankunterlagen und Investitionen, um relevante Daten für den Aufbau von Beratungen zu Versicherungsdeckungen, Prämien, digitalen Hypotheken usw. zu extrahieren.

10. Cybersicherheit: Täglich wird Big Data verwendet, um starke Ransomware- und Anti-Diebstahl-Technologie-Stacks zu entwerfen, um Einbrüche und Brute-Force-Angriffe zu verhindern. McAfee-Sicherheitsdienste integrieren Big Data mit ihren Cybersicherheits-Tools, um die Datenübertragung im Dark Web zu verhindern und eine robuste Datensicherheitsinfrastruktur aufzubauen.

11. Big Data und Hybrid-Cloud: Die Bereitstellung von Big Data-Analysen auf Hybrid-Cloud-Programmen wie Hadoop oder PostgreSQL ermöglicht es Unternehmen, große Datenströme sicher zu verwalten. Da Big Data hauptsächlich aus Clickstream- und Protokolldaten besteht, können diese hybriden Server diese großen Datensätze aufnehmen und die Last von physischen Datenservern reduzieren.

12. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Big Data- und maschinelle Lernintelligenz-Tools wie PowerBI halten sich immer an staatliche, bundesstaatliche und lokale Gesetze eines geografischen Gebiets. Diese Tools verletzen niemals eine strenge Datenlöschungs- oder Aufbewahrungsrichtlinie, die vom Unternehmen durchgesetzt wird.

13. Digitales Banking: Das Verarbeiten großer Mengen an Finanzdaten mit intelligenter Automatisierung optimiert traditionelle Bankprozesse und Transaktionsdienste. Viele solcher KI-Systeme wurden in Kreditkartendatenzusammenfassungen, Darlehenskonten und Online-Banking für den Komfort des Kunden integriert.

14. Kundensegmentierung: Da die Systeme mit Datenkennzeichnungs- und Datenanmerkungsfunktionen ausgestattet sind, sagen die Algorithmen Kunden-Trends voraus und generieren mehrere Kundenaufzeichnungen, die nach Standort, Alter, Gebiet, Gehalt und anderen Parametern kategorisiert sind.

Big Data-Beispiele im Gesundheitswesen

Die Fähigkeit, die Lebensqualität zu verbessern, hyper-personalisierte Patientenbehandlungen bereitzustellen und medizinische Durchbrüche zu entdecken, macht die Gesundheitsbranche zu einem perfekten Kandidaten für Big Data. Tatsächlich ist die Gesundheitsbranche einer der größten jüngsten Anwender von Big Data-Analysen.

Wie Big Data im Gesundheitswesen genutzt wird

Im Gesundheitswesen geht es nicht darum, Gewinne zu steigern oder neue Produktmöglichkeiten zu finden; es geht darum, Big Data patientenzentriert zu analysieren und anzuwenden. Es gibt bereits viele großartige Beispiele dafür heute:

15. Vorhersage negativer Gesundheitsergebnisse: In unserer Zusammenstellung von prädiktiven Analysebeispielen haben wir diskutiert, wie AlayaCare Big Data analysierte, um negative Gesundheitsergebnisse vorherzusagen, die Senioren bei der häuslichen Pflege erleben könnten. Die Analyse reduzierte Krankenhausaufenthalte und Notaufnahmen um 73 Prozent bzw. 64 Prozent bei chronisch kranken Patienten.

16. Risikofaktoren identifizieren: Historische Big Data von Gesundheitsdienstleistern können verwendet werden, um bestimmte Risikofaktoren bei Patienten zu identifizieren und zu analysieren. Dies ist nützlich für die frühere Erkennung von Krankheiten, sodass Ärzte und ihre Patienten früher Maßnahmen ergreifen können.

17. Patientenakten analysieren: Big Data kann heterogene Patientendaten analysieren und deren nächsten Behandlungs- oder Konsultationszyklus vorhersagen. Die Krankenhausverwaltung nutzt Dateneingabelösungen, die mit Big Data-Fähigkeiten ausgestattet sind, um zukünftige Konsultationspläne zu erstellen und Patientenkosten vorherzusagen.

18. Krankheiten identifizieren: Big Data kann Krankheitstrends basierend auf Demografie, Geografie, sozioökonomischen und anderen Faktoren identifizieren. Medizinische Forscher und Studenten können die Software einsetzen, um ihre Vorhersagen für Krankheitstrends, Ursachen und mögliche Heilmittel zu unterstützen.

19. Medizinische Bildgebung: Big Data in der medizinischen Bildgebung umfasst die Verarbeitung großer Datensätze aus Magnetresonanztomographie (MRT), Röntgen oder anderen Organscans. Algorithmen analysieren und erkennen Muster, um die Diagnosegenauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz zu verbessern. Zum Beispiel identifizieren KI-Modelle Anomalien in großen Mengen von Bildern, was zu einer frühzeitigen Diagnose und Prävention von Krankheiten beiträgt.

20. 3D-Anatomie: 3D-Anatomie nutzt Big Data, um genaue, detaillierte digitale Modelle menschlicher Körper zu erstellen. Diese Modelle kombinieren komplexe, mehrquellige Daten, wie MRT- und Röntgenscans, und ermöglichen personalisierte medizinische Bewertungen, chirurgische Planung und Echtzeit-Training für medizinisches Fachpersonal.

21. Nanoengineering: Big Data wird auch genutzt, um Nanobots für schmerzfreie Krebsimmuntherapien zu entwickeln. Die Daten zu neuen Antidoten, Antibiotika und Medikamenten können einem Big Data-System zugeführt werden, um neue Medikamente für betroffene Patienten zu erforschen, zu analysieren und zu erfinden.

Big Data-Beispiele im Bildungswesen

Modernes Lernen, das von Technologie unterstützt wird, bewegt sich weg von dem, was wir "denken", dass es funktioniert, hin zu dem, was wir "wissen", dass es funktioniert. Durch Big Data können Pädagogen personalisierte Lernmodelle erstellen, anstatt sich auf standardisierte, einheitliche Rahmenwerke zu verlassen.

Big Data hilft Schulen, die einzigartigen Bedürfnisse der Schüler zu verstehen, indem traditionelle Lernumgebungen mit Online-Umgebungen kombiniert werden. Dies ermöglicht es Pädagogen, den Fortschritt ihrer Schüler zu verfolgen und Lücken im Lernprozess zu identifizieren.

Tatsächlich wird Big Data bereits auf einigen College-Campussen eingesetzt, um Abbrecherquoten zu reduzieren, indem Risikofaktoren bei Schülern identifiziert werden, die in ihren Klassen zurückfallen.

Wie Big Data im Bildungswesen genutzt wird

22. Angepasste Programme: Colleges und Universitäten können mit Big Data erfahrungsbasiertes Lernen fördern. Durch die Analyse von Anwesenheit, Lernmustern, Quiz-Ergebnissen, Aufgaben und anderen Einreichungen können diese Algorithmen das Lernmanagementsystem (LMS) Portal an die obligatorischen Lern- und Verbesserungsbereiche der Kandidaten anpassen.

23. Digitales Curriculum: Big Data-Systeme verlassen sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Korrelationen und Datenvergleiche aus Eingabedatensätzen zu erstellen. Durch die Verbesserung ihrer Antwortgenauigkeit und spezialisierter Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback-Workflows können diese Systeme Lehrpläne digitalisieren, um besseres Lernen im akademischen Zyklus zu fördern.

24. Verbesserung der Schülerergebnisse: Die Analyse und Bewertung von Kandidaten über automatisierte Bewertungs-Big-Data-Systeme führt auch zu Schülerzufriedenheit und -engagement. Es stärkt das Engagement der Schüler und die Zufriedenheit der Schüler und hebt im Gegenzug die Bewertungspraktiken in Bildungseinrichtungen an.

25. Lehrereffizienz: Mit Big Data-Systemen können Lehrer auf Erstparteien-Datensätze von Schülern zugreifen, Datensätze zusammenfassen und die kohäsive Leistung der Schüler vorhersagen, um ihre Lehrstrategien anzupassen und an umsetzbaren Datenresultaten zu arbeiten. Dies gibt ihnen Transparenz in tatsächliche Bewertungsergebnisse und einen Überblick über Erfolge und Misserfolge.

26. Datensicherheit und Datenschutz: Big Data-Analysen werden in Übereinstimmung mit den speziellen Regierungsbestimmungen und Datenschutzgesetzen der Organisation installiert und gewartet.

Big Data-Beispiele im Einzelhandel

Die Einzelhandelsbranche ist digital geworden, und Kunden erwarten ein nahtloses Erlebnis vom Online- bis zum stationären Handel. Big Data-Analysen ermöglichen es Einzelhandelsunternehmen, eine Vielzahl von Dienstleistungen anzubieten und mehr über ihre Kunden zu erfahren.

Wie Big Data im Einzelhandel genutzt wird

Sie werden feststellen, dass einige der Anwendungsfälle von Big Data im Einzelhandel denen in Medien und Unterhaltung ähneln. Aber im Einzelhandel ist es etwas mehr auf den gesamten Kundenlebenszyklus fokussiert.

27. Produktempfehlungen: Big Data wird verwendet, um das Browsing-Verhalten der Kunden und Clickstream zu speichern, um personalisierte Empfehlungen für E-Commerce-Produkte zu geben. Zum Beispiel analysiert Amazon Produkte basierend auf vergangenen Suchanfragen auf seiner Plattform. Mit prädiktiven Analysen sagt Amazon genau voraus, was Sie als nächstes wahrscheinlich kaufen werden.

28. Nachfrageprognose: Die Nachfrageprognose ist eine weitere Anwendung, die von Supply-Chain-Teams weit verbreitet genutzt wird, um Wirtschaftsfaktoren zu verstehen, Nachfrage zu generieren und aggregierte Angebotswerte zu erstellen und Verkäufe vorherzusagen. Einzelhändler wie Walmart und Walgreens analysieren regelmäßig Wetteränderungen, um Muster in der Produktnachfrage zu identifizieren.

29. Krisenkontrolle: Big Data ist nützlich für die Krisenkontrolle. Zum Beispiel hilft Big Data bei Produktrückrufen Einzelhändlern, zu identifizieren, wer das Produkt gekauft hat, und ermöglicht es ihnen, entsprechend zu reagieren. Es initiiert Kundenwiederherstellungs- und Unterstützungsprozesse basierend auf Produktbildern und Kommentaren und hilft Marken, mit Unzufriedenheit umzugehen.

30. Dynamische Preisgestaltung: Einzelhändler nutzen Big Data, um Preise dynamisch basierend auf Faktoren wie Nachfrage, Wettbewerberpreisen und Kaufmustern der Kunden anzupassen. Dieser Ansatz maximiert den Umsatz, insbesondere während Spitzenzeiten, und bleibt in einem schwankenden Markt wettbewerbsfähig.

31. Sentiment-Analyse: Einzelhändler analysieren große Mengen an Social-Media- und Kundenbewertungsdaten, um Stimmungen zu analysieren rund um Produkte oder Marken. Dies hilft ihnen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, Marketingstrategien oder Produktangebote anzupassen, um mit Verbrauchermeinungen übereinzustimmen und die Markenwahrnehmung zu verbessern.

32. Betrugserkennung: Big Data ermöglicht die Echtzeit-Betrugserkennung, indem Muster in Transaktionsdaten analysiert werden, um verdächtige Aktivitäten zu kennzeichnen. Einzelhändler wie eBay und Target verwenden maschinelle Lernmodelle, um Anomalien schnell zu identifizieren, finanzielle Verluste zu minimieren und das Vertrauen der Kunden zu stärken.

33. Optimierung des Ladenlayouts: Einzelhändler nutzen Big Data zu Kundenbewegungen und Kaufverhalten in stationären Geschäften. Heatmaps und Fußverkehrsdaten zeigen beliebte Bereiche auf, was Einzelhändlern hilft, gefragte Produkte zu positionieren, um den Umsatz zu steigern und das Einkaufserlebnis zu verbessern.

Big Data-Beispiele in der Fertigung

Supply-Chain-Management und Big Data gehen Hand in Hand, weshalb die Fertigung eine der führenden Branchen ist, die von Big Data profitieren. Big Data-Analysen machen die Überwachung der Leistung von Produktionsstätten effizienter. Analysen sind auch äußerst nützlich für die Qualitätskontrolle, insbesondere bei groß angelegten Fertigungsprojekten.

Big Data-Analysen spielen eine Schlüsselrolle bei der Verfolgung und Verwaltung von Gemeinkosten und Logistik über mehrere Standorte hinweg. Zum Beispiel kann die genaue Messung der Kosten von Aufgaben auf der Werkstattfläche helfen, Arbeitskosten zu reduzieren.

Dann gibt es prädiktive Analysesoftware, die Big Data von Sensoren verwendet, die an Fertigungsanlagen angebracht sind. Die frühzeitige Erkennung von Geräteausfällen kann Standorte vor kostspieligen Reparaturen bewahren, die die Produktion lähmen könnten.

Wie Big Data in der Fertigung genutzt wird

34. Bestandskontrollsysteme: Big Data-Systeme können Bestandsdaten speichern, um Supply-Chain- und Logistikprozesse zu optimieren. Zu wissen, welches Rohmaterial im Voraus aufgefüllt wurde oder wie viel Fabrikabfall mit diesen Systemen produziert wird, kann Teams befähigen, Stücklisten (BOM), Bestellwert, Durchschnittswertkosten und Produktionsaufbauten gründlich zu überprüfen, um Fehler zu vermeiden.

35. Dropshipping und Lkw-Transport: Diese Systeme fügen virtuelle Markierungen für jedes Regal und jede Reihe des Lagers hinzu, führen Risikobewertungen, Lieferüberwachung und Fabrikinspektionen Ihrer Waren durch. Sie automatisieren auch Lkw-Routen und entwickeln intelligente GPS-Navigationsstrategien, um mit weniger Arbeitskräften mehr Durchsatz zu erzielen.

36. Logistik: Big Data-Systeme können eine Synchronisation zwischen Fertigungsteams und Supply-Chain-Teams erzeugen, um Bestandschargen basierend auf der genauen Nachfrage anzupassen und Lieferzeiten zu regulieren. Es optimiert Logistik- und Produktionsabläufe, sodass nicht viel Druck auf Fabrikarbeiter und Monteure ausgeübt wird.

Go big or go home

Der globale Big Data-Markt wird voraussichtlich bis 2027 auf 103 Milliarden US-Dollar wachsen. Mit den jüngsten Nachrichten über die Rückkehr der Artemis-Rakete zu ihrer Startrampe im Kennedy Space Center und der Einweihung des ersten Tesla Robotaxi durch Elon Musk ist der Himmel die Grenze für den Big Data-Verbrauch.

Nicht nur Unternehmen, sondern Unternehmen aller Größen sind bestrebt, in KI-Prototypen zu investieren und Strategien zu entwickeln, um in einer vorhersehbaren Zukunft eine ausgereifte KI-Infrastruktur zu erlangen. Ihr Hauptantrieb ist es, kreative Blockaden am Arbeitsplatz zu beseitigen, neue Trends und algorithmische Updates vorherzusagen und Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, um neue Marktchancen zu erschließen. Es versteht sich von selbst, dass Big Data dies möglich macht.

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Dieser Artikel wurde ursprünglich 2019 veröffentlicht und mit neuen Informationen aktualisiert.