Mit den richtigen Analysewerkzeugen lassen sich sehr schnell riesige Datenbestände nach komplexen Informationen durchsuchen.
bellhäuser / das bilderwerk
Im Dickicht gigantischer Datenmengen. Der Nutzen von Big Data ist unbestritten. Doch erst mit den richtigen Analysetechniken gelingt es, daraus maximalen Profit zu generieren. Und es kommt noch besser. Auch Betrugsfälle lassen sich identifizieren.
Die Suche nach dem Profit, der sich in gigantischen Datenmengen verbirgt, ist schwer. Um ihr Geschäft anzukurbeln, nutzen große Internetfirmen wie Google, Facebook oder Amazon Big Data ebenso wie Banken, Energieerzeuger und Industrieunternehmen. Doch Daten allein genügen nicht. Sie müssen intelligent ausgewertet und vernünftig in Geschäftsprozesse integriert werden, wie es unter anderem die Springer-Autoren Thomas Hansmann, Burkhardt Funk und Peter Niemeyer in „IT-gestütztes Ressourcen- und Energiemanagement“ schreiben.
Mit welchen Big Data Techniken dies am Besten gelingt, will die Universität Mannheim im soeben eröffneten Big Data Innovation Lab erproben. Dort entwickeln Wirtschaftsinformatiker Prototypen, die große und vielfältige Datenmengen schnell und effektiv verarbeiten. Firmen können sich in Pilotprojekten beraten lassen, wie diese Software im Unternehmen eingebettet werden kann. „Wir entwickeln gemeinsam mit den Unternehmen Szenarien und erforschen wie diese mit Big Data Technologien zu realisieren sind“, sagt Professor Dr. Alexander Mädche, Leiter des Instituts für Enterprise Systems (InES) der Universität Mannheim
Identifikation von Betrugsfällen
Unter anderem entwickelt Mädche auch Szenarien für Banken. So ist die automatisierte Identifikation von Betrugsfällen mittels Analyse des Zahlungsverhaltens heute bei Banken bereits weit verbreitet. Im Bereich der Gestaltung einer intelligenten Interaktion zwischen Kunden und Bank gibt es jedoch noch viel Potenzial. Beispielsweise kennen Bankkunden folgendes Problem: Die Karte ist gesperrt, man weiß nicht wieso und es kann lange dauern bis sie wieder entsperrt ist. „Die Idee von Big Data Anwendungen ist es, Transparenz in den Prozess zu bringen, Kunden Informationen während der verschiedenen Phasen zu geben und für Rückfragen zur Verfügung zu stehen“, erklärt Professor Mädche.
Weitere Artikel zum Thema |
Dazu müsse die Bank Echtzeit-Informationen von verschiedenen Stellen sammeln, zum Beispiel aus der Filiale oder dem Kundenservice und per App oder E-Mail dem Kunden übermitteln. Das SAP Innovation Lab an der Universität Mannheim ist Teil der Kooperation zwischen dem SAP University Alliances Programm und dem University Competence Center Standort an der Otto-von-Guericke Universität in Magdeburg. Neben dem Know-How Transfer können interessierte Firmen auch reale Daten im Lab analysieren. Parallel dazu wird auch ein Big-Data-Expertennetzwerk aufgebaut.