Big Data bezeichnet die Verarbeitung und Analyse großer, oft unstrukturierter Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen, die für Unternehmen von erheblicher strategischer Bedeutung sind. Durch die systematische Erfassung und Analyse dieser Daten können Organisationen wertvolle Einblicke gewinnen, um informierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu optimieren. Big Data umfasst Daten aus unterschiedlichsten Quellen, wie sozialen Medien, Sensoren und internen IT-Systemen, und ermöglicht es Unternehmen, das Verhalten ihrer Kunden besser zu verstehen, Markttrends zu analysieren und ihre Effizienz zu steigern.
In einer digitalisierten Welt ist Big Data entscheidend für die digitale Transformation, da sie Unternehmen unterstützt, datengestützte Strategien zu entwickeln und sich schneller an verändernde Marktanforderungen anzupassen. Die Implementierung von Big Data-Analysen bietet zahlreiche Vorteile: Unternehmen können durch gezielte Datenanalysen betriebliche Effizienz steigern, Risiken minimieren und neue Chancen identifizieren. Die stetig wachsende Bedeutung von Big Data ist insbesondere auf die Fähigkeit zurückzuführen, eine Fülle an Informationen aus unterschiedlichsten Datenquellen zu verwalten und dabei präzise Erkenntnisse zu gewinnen, die die Geschäftsstrategie nachhaltig beeinflussen.
Die wichtigsten Punkte im Überblick:
Informationsgewinnung: Big Data hilft, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und relevante Informationen zu extrahieren.
Wettbewerbsvorteil: Durch Big Data können Unternehmen Marktentwicklungen frühzeitig erkennen und strategisch reagieren.
Effizienzsteigerung: Die Analyse großer Datensätze verbessert die Entscheidungsprozesse und optimiert interne Abläufe.
Personalisierung: Big Data ermöglicht eine präzisere Anpassung von Produkten und Dienstleistungen an Kundenbedürfnisse.
Digitale Transformation: Die Fähigkeit, Big Data in den digitalen Wandel zu integrieren, ist entscheidend für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen.
Big Data ist somit eine Schlüsselkomponente moderner IT-Strategien und unterstützt Unternehmen darin, ihre Marktposition zu stärken und Innovationspotenziale zu erschließen.
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In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist data-driven decision making für globale Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Sonepar Deutschland GmbH erkennt die Relevanz dieser Herangehensweise und setzt mit Microsoft Power BI auf ein effektives Reporting- und Analysewerkzeug. Als langjähriger Partner von Sonepar hat noventum consulting bereits im Jahr 2018 erfolgreich das zentrale Datawarehouse des Unternehmens neu mitgestaltet und konsolidiert. Nun sind wir in der Zusammenarbeit den nächsten Schritt gegangen: die Implementierung von Power BI zur Verbesserung des Berichtswesens und der Analysen.
Unternehmen erkennen zunehmend die Unumgänglichkeit von Self Service BI (SSBI), doch nicht selten scheitern sie an der Umsetzung und können deshalb die Potenziale nicht voll ausschöpfen.Mit diesem Beitrag wollen wir die folgende Frage beantworten: Welche Faktoren müssen erfüllt sein, damit die Zusammenarbeit zwischen zentraler BI-Organisation und Anwendern in den Fachbereichen – den so genannten „Power Usern“ – funktioniert und beide Seiten voneinander profitieren?
Mit Composite Models erweitert Microsoft das Einsatzspektrum von Power BI für Fachabteilungen in Unternehmen maßgeblich. Für die zentralen Business Intelligence- bzw. IT-Abteilungen entsteht gleichzeitig ein sehr starkes Instrument für Self-Service BI, um die Fachabteilungen unter Berücksichtigung ihrer Governance-Richtlinien mit neuen Freiheiten und Fähigkeiten auszustatten.
Bei noventum beschäftigen wir uns sehr oft mit der Anbindung von SAP-Systemen an Microsoft-basierte Data Platforms. Sowohl auf Azure mit ADF und Azure SSIS oder lokal mit SSIS und oftmals mit XtractIS von Theobald.
Die Königsdisziplin der Datenextraktion aus SAP ist das Anbinden von Daten über SAP BI Content Datasources.
