Einzelhandel

Der Aufbau von Kundenbeziehungen ist im Einzelhandel unerlässlich – und Big Data ist der Schlüssel dazu. Einzelhändler müssen wissen, wie sie ihre Kunden am besten ansprechen, wie sie Transaktionen am besten durchführen und wie eine effektive Strategie zur Kundenrückgewinnung aussehen muss. Big Data-Analysen bilden die optimale Grundlage dafür.

Fertigung

Mit den Erkenntnissen aus Big Data-Analysen können Hersteller Qualität und Produktionsleistung steigern und gleichzeitig Verschwendung minimieren – wichtige Erfolgsvoraussetzungen in den wettbewerbsintensiven Märkten von heute. Immer mehr Hersteller arbeiten in einem Analytics-basierten Umfeld und können so Probleme schneller lösen und agilere Geschäftsentscheidungen treffen.

Banking

Angesichts der großen Mengen an Informationen, die aus zahllosen Quellen eingehen, müssen Banken neue, innovative Möglichkeiten zur Handhabung von Big Data finden. Eine gute Kundenkenntnis und die Stärkung der Kundenzufriedenheit sind zwar wichtig, ebenso wichtig ist jedoch die Risiko- und Betrugsminimierung unter Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften. Aus Big Data lassen sich viele Erkenntnisse ableiten, doch die Finanzinstitute sind auch gezwungen, Advanced Analytics einzusetzen, um die Daten zu bewältigen.

Gesundheitswesen

Patientenakten. Behandlungspläne. Verschreibungen. Im Gesundheitswesen zählen Schnelligkeit und Genauigkeit – und in manchen Fällen auch ein ausreichendes Maß an Transparenz, um strengen gesetzlichen Vorgaben Genüge zu tun. Mit effektivem Big Data-Management können Gesundheitsdienstleister verborgene Erkenntnisse zur Verbesserung der Patientenversorgung gewinnen.

Bildung

Mithilfe datengestützter Erkenntnisse können Bildungsinstitute erhebliche Verbesserungen für ihre Systeme, Studierenden und Lehrpläne erzielen. Mit Big Data-Analysen können sie gefährdete Studierende ermitteln, für ausreichende Lernfortschritte sorgen und bessere Systeme zur Bewertung und Unterstützung von Lehr- und Führungskräften implementieren.

Kleinunternehmen und Mittelstand

Die Erfassung von Big Data wird immer einfacher. Gleichzeitig werden die Lösungen zur Verwaltung, Speicherung und Analyse dieser Daten immer erschwinglicher. So gesehen, haben kleine und mittelständische Unternehmen heute bessere Chancen denn je, mit ihren größeren Konkurrenten mitzuhalten. Kleinunternehmen und Mittelständler können mithilfe von Big Data Analytics Kosten senken, ihre Produktivität steigern, stärkere Kundenbeziehungen aufbauen, Risiken minimieren und sich vor Betrug schützen.

Government

Analytics-Verfahren für Big Data erschließen staatlichen Stellen erhebliche Vorteile beim Management von Versorgungsunternehmen, bei der Leitung von Behörden, der Bewältigung von Verkehrsstaus oder der Verbrechensbekämpfung. Neben den vielen Vorteilen, die Analytics-Verfahren für Big Data bieten, dürfen staatliche Stellen jedoch die Themen Transparenz und Datenschutz nicht aus dem Blick verlieren.

Versicherungen

Telematikdaten, Sensordaten, Wetterdaten, Daten von Drohnen und Luftaufnahmen – Versicherungen werden von Big Data förmlich überrollt. Doch verspricht die Verbindung von Big Data mit Analytics-Techniken neue Erkenntnisse, um die digitale Transformation voranzutreiben. Anhand von Big Data können Versicherungen beispielsweise Risiken besser bewerten, eine neue Preispolitik definieren, hochgradig individualisierte Angebote erstellen und bei der Vermeidung von Verlusten proaktiv vorgehen.