{"id":2181,"date":"2024-04-16T11:54:13","date_gmt":"2024-04-16T09:54:13","guid":{"rendered":"https:\/\/berent.com\/de\/?page_id=2181"},"modified":"2024-04-16T13:49:00","modified_gmt":"2024-04-16T11:49:00","slug":"big-insights","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/berent.com\/de\/big-insights\/","title":{"rendered":"Big Insights"},"content":{"rendered":"\n

Big Data<\/em> (Massendaten) ist eines der popul\u00e4rsten Schlagw\u00f6rter der Marktforschung der letzten Jahre. Jedoch impliziert dies nicht unmittelbar einen Paradigmenwechsel und bedeutet auch nicht, dass wir als Marktforscher uns zwangsl\u00e4ufig von unseren wohlbekannten Arbeitsweisen verabschieden m\u00fcssen. Mehr Daten bedeutet zun\u00e4chst mehr ins Detail gehen zu k\u00f6nnen. Dies ist allerdings nur dann ein Vorteil, wenn man auch versteht, was man dabei ausliest und analysiert, und sich nicht im gro\u00dfen \u201eDaten-Dschungel\u201c verirrt.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Big Data<\/em> kann dabei zwar ein Teil der L\u00f6sung sein, wonach man aber eigentlich strebt sind die Big Insights<\/em>: fundierte, relevante und nachhaltige Erkenntnisse. Big Insights<\/em> ist das faktenbasierte Wissen oder die Informationen \u2013 also Daten \u2013 die, wenn man sie richtig hantiert, neue Wege der Entscheidungsprozesse er\u00f6ffnen. Durch den Einsatz komplexer systematischer Anwendungen und Instrumente werden tiefgehende Einsichten in die Daten erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n
\n
\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Big Insights<\/em> basieren zu allererst auf einer mehr oder minder gro\u00dfen Vielzahl an diversen Datenquellen. Die unter dem Sammelbegriff Big Data<\/em> erfassten komplexen, schnelllebigen und oft schwach strukturierten Datenmengen k\u00f6nnen ein Teil davon sein. Es m\u00fcssen jedoch nicht immer Massendaten sein, sondern eine kleine, aber zielgerichtete Datenmenge kann unter Umst\u00e4nden bereits ausreichen. Mittels fortgeschrittener Datenanalyse\u00adinstrumente, bspw. \u00f6konometrischer Modellierung oder Data-Mining, werden die Daten optimal ausgewertet. Dabei werden versteckte Muster offengelegt, die anschlie\u00dfend durch sinnvolle Interpretation tiefgr\u00fcndige und relevante Erkenntnisse zulassen. Dabei kann auf maschinelles Lernen zur\u00fcckgegriffen werden, dessen Algorithmen auch aussagekr\u00e4ftige Prognosemodelle erstellen k\u00f6nnen. Dies erm\u00f6glicht den Entscheidungstr\u00e4gern, sich \u00fcber m\u00f6gliche Ergebnisse, Risiken und Chancen zu informieren. Dieser Wandel hin zu einer datengesteuerten Entscheidungsfindung (data-driven decision-making<\/em>) erh\u00f6ht die Pr\u00e4zision, verringert die Unsicherheit und tr\u00e4gt zur strategischen Planung in verschiedenen Sektoren bei.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Big Insights<\/em> kann demnach zu ganz neuen Einsichten und verwertbaren Ergebnissen f\u00fchren, die das Unternehmen gezielt voranbringen k\u00f6nnen. Das Konzept fokussiert damit schon im Ansatz auf betriebliche Vorteile und M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die F\u00f6rderung des Unternehmensgesch\u00e4fts. Darum investieren wir in unseren Projekten auch viel Zeit und M\u00fche in den Arbeitsschritt der \u201e\u00dcbersetzung in die Gesch\u00e4ftssprache\u201c \u2013 der Gesch\u00e4ftssprache unserer Kunden.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Der Sch\u00fcssel zum Erfolgt liegt nicht in der Konzentration auf die Daten allein, sondern in der deutlichen Verbesserung der aktuellen Entscheidungen mit den verf\u00fcgbaren Daten. Oftmals sind nicht einmal gro\u00dfe Investitionen f\u00fcr die Arbeitsschritte „Sammeln“ und „Aktivieren“ von Daten erforderlich. Wir sehen oft, dass kleine Datenmengen, gut und richtig interpretiert, schneller und kosteng\u00fcnstiger zu besseren, nachhaltigeren und vor allem zuverl\u00e4ssigeren Entscheidungen f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Big Data (Massendaten) ist eines der popul\u00e4rsten Schlagw\u00f6rter der Marktforschung der letzten Jahre. Jedoch impliziert dies nicht unmittelbar einen Paradigmenwechsel…<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_editorskit_title_hidden":false,"_editorskit_reading_time":0,"_editorskit_is_block_options_detached":false,"_editorskit_block_options_position":"{}","footnotes":""},"class_list":["post-2181","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/berent.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2181","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/berent.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/berent.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/berent.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/berent.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2181"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/berent.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2181\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2217,"href":"https:\/\/berent.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2181\/revisions\/2217"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/berent.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2181"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}