Big-Data-Trends bei Versicherungen

Big Data Analytics: Was es ist und welche Vorteile Sie davon haben

Was Big Data Analytics ist, was es kann und welche Vorteile es für Ihr Unternehmen bietet, erklären wir Ihnen.

Dabei besteht die Herausforderung in der Zusammenfassung von strukturierten, teilstrukturierten und unstrukturierten Daten von Kontaktpunkten mit Kunden wie Social Media, Sensoren, mobile Geräte, Stimmungsdaten und Anrufprotokolle. Mit der richtigen Analyse der Daten entstehen gezieltere Marketing-Kampagnen und bessere Kundenintegrationen. Dabei spricht man von Big Data Analytics und die Technik ist nicht nur auf Kundenverhalten beschränkt. Sie können zusätzlich Transaktionen in Echtzeit überwachen und proaktiv Muster und Verhaltensweise erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen können.

Daten gehören mittlerweile zu den wichtigsten Gütern, die ein Unternehmen besitzen kann. Egal, ob es sich um Banken, Einzelhändler und E-Commerce oder Tech-Konzerne handelt. Alle erhalten aus den unterschiedlichsten Quellen Daten und Informationen. Wer sich die Kraft der Daten nicht zunutze zu machen weiß, vergibt einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Was ist Big Data Analytics?

Unter Big Data Analytics versteht man die Untersuchung von großen Datenmengen, um versteckte Muster und Verhaltensweisen, Markttrends, Zusammenhänge und Kundenmotivation zu erkennen. Die Daten können strukturiert, teilstrukturiert und unstrukturiert sein. Dabei kann es sich um die unterschiedlichsten Arten von Daten handeln – vom Surfverhalten der Kunden, über deren Standort bis hin zu bereits früherer Kommunikation mit dem Kunden. Gängige Quellen dafür sind:

Mobile Geräte

Social Media

Webseiten

Cloud-Anwendungen

E-Mails und Umfragen

Aufgezeichnete Telefonate

Internet of Things/Sensoren

Damit Sie mit Ihrer Big Data-Analyse starten können, sind drei Schritte notwendig:

Datenbeschaffung aus unterschiedlichen Quellen Datenbereinigung und Datenaufbereitung Datenanalyse

Bei der Datenbeschaffung ist es wichtig, wie Sie die Daten erhalten, wie groß sie sind und in welchem Format diese vorliegen, zum Beispiel JSON, XML oder CSV. Bevor Sie nun die Daten analysieren können, müssen Sie diese erst in einem Data Lake oder Data Warehouse speichern. Danach organisieren Datenexperten die Daten, damit diese später schneller analysiert werden können. Dabei bereinigen die Experten auch gleich die Daten. Mithilfe von Tools suchen Sie beispielsweise Duplikate oder fehlerhafte Datensätze. Sie erarbeiten außerdem bereits, zu welchen Zwecken die Daten genutzt werden können.

Erst danach können Sie mit der Big Data-Analyse beginnen, um Zusammenhänge zu erkennen, die auf den ersten Blick nicht ins Auge stechen. Durch die Verbindung unterschiedlicher Quellen und Daten entdecken Sie auf diese Weise zum Beispiel neue Markttrends. Für Big Data Analytics stehen Ihnen unterschiedliche Tools zur Verfügung:

Data Mining, um Muster und Beziehungen zu erkennen.

Machine Learning, Deep Learning und künstliche Intelligenz, um große Datensätze zu analysieren.

Predictive Analytics, um Kundenverhalten und Trends vorherzusagen.

Diese Vorteile bringt Ihnen Big Data Analytics

Big Data Analytics ist ein unverzichtbarer Bestandteil moderner Unternehmen, die mit komplexen und dynamischen Datensätzen arbeiten. Zu den Vorteilen zählt die schnelle Analyse von großen Datenmengen, die aus den unterschiedlichsten Quellen stammen und in den verschiedensten Formaten vorliegen. Damit können Sie Zusammenhänge zwischen Datensilos herstellen und daraus wichtig Business Insights gewinnen. Dies führt wiederum dazu, dass Sie alle wichtigen Informationen auf einen Blick sehen, um schneller Entscheidungen zu treffen.

In Ihren Datenbanken verstecken sich wichtige Erkenntnisse über den Markt und etwaige Trends. Mit Big Data Analytics entgehen Ihnen diese nicht mehr. Sie erhalten zudem ein besseres Verständnis über das Verhalten und die Bedürfnisse Ihrer Kunden. Anhand der gewonnenen Informationen sind Sie zum Beispiel in der Lage, Ihre Produkte gezielter zu entwickeln. Big Data Analytics hilft Ihnen – einfach gesagt – Prozesse zu optimieren.

Darüber hinaus überwachen Sie in Echtzeit Transaktionen und erkennen direkt, wenn Muster oder Verhaltensweisen von der Norm abweichen. Dadurch reagieren Sie sofort auf Betrugsversuche und begrenzen potentiellen Schaden.

Big Data Analytics: Aktuelle Trends

Früher war für Big Data Analytics eine eigene Infrastruktur vor Ort notwendig. Doch der Trend geht – wie so oft in der Digitalisierung – in die Cloud. Mit dem IBM Cloud Pak for Data sind Sie jetzt schon zukunftssicher aufgestellt. Aber es gibt noch andere Bereiche, die für die Analysen von Big Data wichtig werden. Ganz oben steht die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Die Technik hilft dabei, mehr Datensätzen zu verstehen und voraussagende Analysen zu erstellen. Dabei erhalten Sie keine richtigen oder falschen Antworten, sondern vielmehr eine Palette an Möglichkeiten. Je nachdem wie genau diese Aussagen später ausfallen, präzisiert die künstliche Intelligenz künftige Voraussagen.

Im Bereich der Datenvisualisierung werden Virtual (VR) und Augmented Reality (AR) immer spannender. Diese „erweiterte“ Realität hilft dabei, Daten noch besser und zugänglicher aufzubereiten. Dazu ein kleines Beispiel: Ein Automechaniker trägt bei der Inspektion eines Motors eine AR-Brille. Diese bezieht Big-Data-Analysen und zeigt in Echtzeit an, welche Bauteile in Zukunft kaputtgehen könnten.

In Unternehmen eröffnet Big Data Analytics künftig auch neue Positionen. DataOps gehört dazu und beschäftigt sich mit dem Datenfluss innerhalb von Unternehmen. Ein wichtiger Arbeitsbereich ist die Beseitigung von Hindernissen, damit Daten besser zugänglich sind.

Big Data Analytics und Data Science

Für eine Big Data-Analyse ist es notwendig, dass Sie Ihre Datensätze interpretieren und auf eine bestimmte Fragerichtung untersuchen. Hier kommt Data Science ins Spiel. Data Scientists setzen auf Informatik, Mathematik und Statistik, um eine Handlungsempfehlung aus den analysierten Daten herauszuarbeiten. Dafür stellen sie die Daten in einer verständlichen Form dar, damit Entscheider die richtigen Schlüsse ziehen können. Data Scientists müssen sich dabei überlegen, wie Sie die Daten auswerten, kombinieren und schließlich visualisieren.

Data Science und Data Engineering: Was ist der Unterschied?

Damit der Data Scientist seine Arbeit erledigen kann, braucht es Data Engineers. Sie machen die Datenmengen erst nutzbar für die Weiterverarbeitung. Der Data Engineer kümmert sich darum, die unterschiedlichen Datenquellen zu verbinden und die Daten zu extrahieren, damit Data Scientists diese weiterverarbeiten können. Zudem sorgt der Data Engineer dafür, dass Data Pipelines und die Leistung der Datenbank stets optimiert werden. Dafür muss er über die nötige Software-Architektur Bescheid wissen.

Wie wird Big Data Analytics angewendet?

Für Ihre Big Data-Analyse stehen Ihnen mehrere Methoden und Analyseverfahren zur Verfügung. Dazu gehören die Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics. Alle vier Methoden eignen sich für unterschiedliche Datenanalysen. Wichtig ist, dass Sie die Methoden mit den richtigen Tools und Technologien verbinden.

Vier Analyseverfahren für Ihre Big Data Analytics

Bei der Descriptive Analytics – beschreibende Datenanalyse – geht es um Daten aus der Vergangenheit. Dabei wird untersucht, was passiert ist. Im Einzelhandel wäre dies zum Beispiel, wie hoch der durchschnittliche Umsatz pro Monat ist oder wie viele Produkte in der vergangenen Woche zurückgeschickt wurden. Descriptive Analytics müssen Sie aber mit anderen Methoden kombinieren, um aus den Ergebnissen Handlungsentscheidungen abzuleiten.

Damit Sie wissen, warum etwas passiert ist, setzen Sie auf Diagnostic Analytics. Dabei vergleichen Sie Daten miteinander, um Zusammenhänge und Muster zu erkennen sowie Ursachen für ein Ereignis zu finden. Sie erhalten damit einen tieferen Einblick zu einer bestimmten Situation.

Das dritte Analyseverfahren ist Predictive Analytics. Mit der Vorhersageanalyse können Sie versuchen, zukünftige Markttrends zu ermitteln und Ihre Produktion oder Einkauf darauf abzustimmen. Die Analyse basiert auf den Ergebnissen der beiden zuvor genannten Methoden. Sie erkennen Tendenzen, Abweichungen und Trends. Bedenken Sie aber stets: Die Prognosen sind Schätzungen und wie gut diese sind, ist unter anderem abhängig von Ihrer Datenqualität.

Zu guter Letzt gibt es die Prescriptive Analytics – auch verordnende Analyse genannt. Mit dieser Methode erarbeiten Sie Maßnahmen, die Sie treffen sollten, um Probleme zu lösen und Trends zu nutzen. Dafür brauchen Sie historische sowie aktuelle Daten aus unterschiedlichen Quellen. Dadurch lassen sich die Prognosen stets aktualisieren. Der Aufwand für dieses Analyseverfahren ist am größten und benötigt fortschrittliche Tools.

Diese Tools und Technologien brauchen Sie

Der Analyseprozess für Big Data braucht im Allgemeinen die unterschiedlichsten Werkzeuge. Dazu gehören in erster Linie Speicherorte für Ihre Daten. Dafür bieten sich Data Lakes und Data Warehouses an. Beides sind große Speicher-Repositorys. In Data Lakes speichern Sie Rohdaten im Ursprungsformat. Dort lagern Sie, bis Sie sie benötigen. Data Lakes verfügen über eine flache Architektur. Data Warehouses speichern Daten aus unterschiedlichen Quellen in vordefinierten Schemata.

Schützen Sie Ihre Datensätze mit Distributed-Storage-Daten, die Sie auf nicht-relationalen Datenbanken replizieren. Damit verhindern Sie, dass bei Ausfällen die Daten verlieren. NoSQL-Datenbanken erfüllen diese Anforderungen. Sie eignen sich vor allem für Rohdaten und unstrukturierte Daten. Big Data braucht viel Speicherplatz und ein geeignetes Framework, um sie zu verarbeiten. Dafür setzen Sie in der Regel auf die Open-Source-Lösung Hadoop. Diese ist in der Lage strukturierte sowie unstrukturierte Daten in großen Mengen zu verarbeiten.

Für einen Zugriff und eine Verarbeitung mit geringen Latenzzeiten sind In-Memory Data Fabrics notwendig. Sie verteilen die Datenmengen über die Speicherressourcen Ihres Systems. Dadurch helfen Sie auch, dass die Mining Tools problemlos die Datensätzen – strukturiert und unstrukturiert – auswerten können. Für das Sammeln, Filtern und Analysieren von Big Data setzen Sie Stream Analytics Tools ein. Mit dem Open Source Cluster Computing Framework Spark ermöglichen Sie die Batch- und Stream-Datenverarbeitung.

Beispiele für Big Data Analytics

Die Einsatzmöglichkeiten von Big Data Analytics sind vielfältig. Damit Sie einen Eindruck bekommen, wofür Sie die Technik anwenden können, geben wir Ihnen ein paar Beispiele und Anwendungsgebiete:

Bessere Werbemaßnahmen: Analysieren Sie das Verhalten Ihrer Kunden, um personalisierte Werbung ausspielen zu können. Nutzen Sie Daten wie frühere Einkäufe, den Verlauf auf Ihrer Shop-Seite und Interaktionen, um Ihre Werbekampagnen individuell für Ihre Nutzer zu gestalten. Neue Kunden gewinnen und treue Kunden binden: Reagieren Sie auf Trends, bevor Sie zum Trend werden. Dank Big Data Analytics erkennen Sie Muster, in welche Richtung sich der Markt entwickelt. Wenn Sie frühzeitig danach handeln, erhöhen Sie die Kundenzufriedenheit. Neue Kunden entdecken Ihr Unternehmen und Bestandskunden fühlen sich bei Ihnen gut aufgehoben. Bessere Produkte entwickeln: In Ihren Daten verstecken sich Optimierungspotentiale für Ihre Produkte, die Sie meist nur durch eine Big-Data-Analyse entdecken. Gewinnen Sie Einblicke in die Haltbarkeit Ihrer Produkte, die Auswirkungen von Entwicklungen und verbessern Sie auf diese Weise Ihr Angebot. Optimieren Sie Ihre Preise: Der richtige Preis ist entscheidend für viele Kunden, ob sie etwas kaufen oder nicht. Mit Big Data ermitteln Sie den idealen Preis für Ihr Produkt. Dafür werden Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und in Echtzeit analysiert. Vor allem im hart umkämpften Saisongeschäft ist eine schnelle Reaktion ein wichtiger Erfolgsfaktor. Analysieren Sie Ihre Lieferketten: Predicitve Analytics ist ein zentraler Bestandteil von Big-Data-Analysen. Dadurch erhalten Sie Informationen über Lieferengpässe, bevor diese überhaupt auftreten. Sie optimieren auf diese Weise Ihre Lieferketten und vermeiden störende Verzögerungen. Video Analytics: Machen Sie aus einfachen Kameralösungen smarte Sensoren für Sicherheitsszenarien, Betriebsabläufe und Smart Cities.

Big Data Analytics im Unternehmen implementieren

Damit Sie Big Data Analytics auch in Ihrem Unternehmen einsetzen können, müssen Sie einige Grundlagen schaffen. Wichtig ist, dass Sie die richtige und einheitliche Hard- und Software zur Verfügung haben. Diese Infrastruktur fehlt den meisten. Deshalb sollten Sie auf einen externen Dienstleister zurückgreifen. IBM Cloud Pak for Data und Tech Data helfen Ihnen dabei eine funktionierende Big-Data-Analytics-Infrastruktur auch in Ihrem Unternehmen aufzubauen. Die Umsetzung betrifft alle Bereiche und sollte im Idealfall in den Händen eines CDO oder CFO liegen sowie stets im Austausch mit allen künftigen Anwendern stattfinden, damit die Akzeptanz steigt.

Darüber hinaus ist die richtige Speicherung und Pflege Ihrer Daten von großer Bedeutung. Sie brauchen also eine Datenbank, die sich gut pflegen und einfach bedienen lässt. Diese ermöglicht Ihnen eine computergestützte und automatisierte Generierung von Daten und eine Analyse in nahezu Echtzeit. Sammeln, verwalten und analysieren Sie Ihre Daten in einem Data Lake. Vermeiden Sie, dass in Ihren Abteilungen Datensilos entstehen. Geben Sie mindestens die Analysen allen Abteilungen frei, damit Sie stets die richtigen Entscheidungen treffen können. Dabei darf aber nie der Datenschutz unter den Tisch fallen.

Bei der Auswahl der Tools und Lösungen sollten Sie stets im Auge behalten, welches Ziel Sie mit Big Data Analytics erreichen wollen. Verschaffen Sie sich zunächst einen Überblick über den Ist-Zustand, das bedeutet:

Welche Tools haben Sie im Unternehmen bereits?

Welches Ziel verfolgen Sie?

Brauchen Sie Big Data Analytics nur für ein Projekt oder ist es langfristig angelegt?

Schätzen Sie die Aufwände für Anpassung und Entwicklung der Lösung.

Legen Sie die technischen Rahmenbedingungen fest.

Vorteile cloudbasierter Lösungen

Wie bereits erwähnt, spielt die Cloud bei Big Data Analytics eine immer wichtigere Rolle. Einer der Gründe dafür ist, dass Cloud-Lösungen kostengünstiger als Systeme vor Ort sind – das IBM Cloud Pak for Data hilft Ihnen beim Aufbau der entsprechenden Infrastruktur. Sie setzen einen Cluster einfach in der Cloud auf und nutzen ihn so lange, wie Sie ihn brauchen. Benötigen Sie ihn nicht mehr, schalten Sie ihn wieder ab. Sie sind also mit einer Cloud-Lösung viel flexibler und können Sie ganz nach Ihren Bedürfnissen konfigurieren.

Big Data Analytics als Wettbewerbsvorteil im E-Commerce

Damit Sie im E-Commerce erfolgreich sind, ist es wichtig, Kundendaten richtig zu nutzen. Dafür müssen diese in Relation gesetzt und über Abteilungen hinweg verbunden werden. Brechen Sie dafür Datensilos auf. Entwickler brauchen Einblicke in die Daten der Marketing-Abteilung und umgekehrt. Steigt zum Beispiel die Absprungrate massiv an, ist vielleicht ein technisches Problem vorhanden. Statt, dass erst nach Tagen oder Wochen, das Marketing auf die Entwickler zukommt, können diese direkt aktiv werden.

Bei allem ist allerdings von größter Bedeutung, dass Sie weder das Vertrauen der Kunden noch den Datenschutz aufs Spiel setzen. Verwenden Sie Tools wie IBM Cloud Pak for Data, um den Schutz Ihrer wertvollen Daten zu gewährleisten.

IBM Cloud Pak for Data bietet

Schnelle Implementierung

Datenauswertung mit KI

Bedarfsgerechte Skalierung

Sicheren und zuverlässigen Zugriff auf die Cloud

Abschaffung von Datensilos

Einfache Steuerung

Sie erhalten eine All-in-One-Lösung, die sich schnell aufsetzen lässt. Mit ihr erfassen, organisieren und analysieren Sie alle Ihre Daten mit KI-Tools – in allen Abteilungen. Sie können das IBM Cloud Pak for Data in jeder Private- oder Multi-Cloud ausführen – von Amazon Web Services bis zur IBM Cloud.

Sie wollen das IBM Cloud Pak for Data für Ihr Unternehmen nutzen oder haben noch Fragen zum Produkt? Dann wenden Sie sich für eine umfassende Beratung an einen unserer Experten. Wir freuen uns auf Sie.

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Big Data: Was Sie darüber wissen sollten

Volume (Masse): Unternehmen sammeln Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie geschäftlichen Transaktionen, intelligenten Geräten (IoT), Industrieanlagen, Videos, Social Media und anderem mehr. Früher wäre die Speicherung dieser Daten ein Problem gewesen – heute jedoch ist dies dank kostengünstigerer Speicherplattformen wie Data Lakes und Hadoop viel einfacher.

Velocity (Geschwindigkeit): Seit dem Siegeszug des IoT (Internet of Things) treffen Datenströme in nie da gewesener Geschwindigkeit in Unternehmen ein und müssen zeitnah verarbeitet werden. RFID-Tags, Sensoren und Smart Metering sorgen dafür, dass riesige Datenmengen nahezu in Echtzeit bewältigt werden müssen.

Variety (Vielfalt): Daten fallen in unterschiedlichsten Formaten an – von strukturierten, numerischen Daten aus herkömmlichen Datenbanken bis hin zu unstrukturierten Textdokumenten, E-Mails, Videos, Audioquellen, Börsenticker- und Finanztransaktionsdaten.

Big-Data-Trends bei Versicherungen

Dr. Norman Riegel, Abteilungsleiter Business Analytics, Debeka ­Krankenversicherungsverein

Cloud und hybride Ansätze könnten relevanter werden

Als Grundlage für die Umsetzung von Analytics-Anwendungen müssen die notwendigen Daten in ausreichender Menge und Qualität zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sein. Um dies zu gewährleisten, liegt der Fokus im Aufbau einer nachhaltigen Datenarchitektur, die eine Verteilung und Nutzung von Daten insbesondere unter den Gesichtspunkten von Data Governance und Datenschutz regelt. Bei der Verarbeitung von großen Datenmengen nehmen Metadatenmanagement und Datenverantwortlichkeiten hierbei eine zentrale Rolle ein. Zur Etablierung von Big-Data-Produkten ist darüber hinaus eine Einbindung in die bestehenden Unternehmens­prozesse notwendig.

Aufgrund der Herausforderungen bei der Handhabung von großen Datenmengen werden klassische Ansätze zukünftig nicht mehr ausreichen, weshalb das Thema Cloud oder gegebenenfalls hybride Lösungen immer relevanter werden. Als notwendigen ersten Schritt gilt es die genannten Rahmenbedingungen und Grundlagen zu schaffen. Festzuhalten ist, dass die Geschäftsmodelle eines Versicherers auf Daten und Informationen beruhen. Dies unterstreicht noch einmal die Relevanz von Big Data in der Branche, welche für die Produktentwicklung sowie zur Prozessoptimierung genutzt werden können, um die Zufriedenheit unserer Kunden und Mitglieder weiter zu steigern.