Wie Big Data dabei helfen kann, das Risikomanagement zu optimieren.
Der Umfang und die Komplexität geschäftlicher Risiken in der digitalen Unternehmensumgebung von heute ist mit manuellem Management längst nicht mehr zu bewältigen. Big Data und KI-gestützte Datenanalysen sind ein entscheidendes Instrument, um effektive Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Steuerung von Compliance-, Lieferketten- und Sicherheitsrisiken erforderlich sind.
Inhalte im Überblick:
Was ist Big Data?
Big Data bezeichnet die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von enormen Datenmengen. Aufgrund ihres großen Umfangs und ihrer Komplexität können sie nur von speziellen Technologien verarbeitet werden, nicht aber von herkömmlicher Datenverarbeitungssoftware. Die Vielfalt der Datensätze reicht von strukturierten Daten bis hin zu unformatierten Textzeilen, beispielsweise von einer Social-Media-Plattform.
Die größten Chancen und Herausforderungen von Big Data lassen sich anhand des V-Modells von Gartner beschreiben:
| Volume | beschreibt die extreme Menge an Datensätzen und Files, die zu speichern und zu verarbeiten sind. Laut Statista verzehnfacht sich das weltweit jährlich produzierte Datenvolumen bis 2025 auf 181 Zettabyte. |
|---|---|
| Variety | bezieht sich auf die vielen verschiedenen Datentypen: strukturiert, semi-strukturiert unstrukturiert. Vor Jahren konzentrierten sich Organisationen auf strukturierte Daten, die übersichtlich in Tabellen und relationale Datenbanken passten. Heute sind 80 % der Daten weltweit in unstrukturierten Formaten wie Texten, Bildern oder Videos gespeichert, was die Nutzung der Daten erschwert. |
| Velocity | beschreibt die erhöhte Geschwindigkeit, mit der neue Daten entstehen und verarbeitet werden müssen. Für Unternehmen sind Echtzeitanalysen daher ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. |
| Veracity | beschäftigt sich mit der Wahrhaftigkeit von Daten. Die meisten Daten, die täglich produziert werden, sind fehlerbehaftet (Schreibfehler, Umgangssprache, Abkürzungen) müssen aufwendig nachbearbeitet werden oder sind gar unbrauchbar. |
| Value | meint den Mehrwert, der durch die großen Datenmengen generiert wird. Big-Data-Projekte, die einer klaren Fragestellung folgen, bieten eine messbare Wertschöpfungsperspektive. |
Big Data ist für Unternehmen mittlerweile eine äußerst wichtige Ressource, um Daten in wertvolle Informationen umzuwandeln und Entscheidungs- und Steuerungsprozesse zu optimieren. Oft sammeln sich in Unternehmen über Jahre große Datenmengen an, welche mit Big Data Analytics und Machine Learning einen entscheidenden Mehrwert bringen.
Welche Potentiale liegen in Big Data für das Risikomanagement?
Durch das gezielte Zusammenführen und Analysieren interner und externer Daten eröffnen sich für das Risikomanagement zahlreiche neue Wertschöpfungspotentiale. Denn Computer können weitaus größere Datenmengen und Variablen verarbeiten, Beziehungen zwischen ihnen herstellen und analysieren als Menschen es je könnten. Unternehmen nutzen diese Möglichkeiten, um ihre Aufzeichnungen abzufragen und Compliance-Risiken früher zu erkennen. So können sie von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz im Risikomanagement übergehen und Bedrohungen verhindern oder neutralisieren, noch bevor sie zu einem Problem werden. Die Automatisierung von manuellen und zeitaufwändigen Prozessen hilft außerdem, Kosten zu senken, die Effizienz bei der Einhaltung von Vorschriften zu verbessern und personelle Ressourcen für Aufgaben freizugeben, die emotionale Intelligenz erfordern.
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