DaaS – kurz für „Data as a Service“ – treibt das Wachstum vieler Unternehmen voran und sorgt für optimale Arbeitsabläufe. Erfahren Sie in diesem Beitrag alles darüber.

Daten werden zu einem immer wertvolleren Gut. Der Grund dafür liegt auf der Hand: Daten sind der Motor für maschinelles Lernen, Betrugserkennung und viele andere hochentwickelte Anwendungen. Wenn Sie Daten in Ihrer Anwendung nutzen möchten, sind dafür Programmierkenntnisse oder teure Ingenieure erforderlich, um dies zu realisieren.

Hier kommt „Data as a Service“ ins Spiel. DaaS-Anbieter gewähren Zugriff auf Daten, die in ihren Cloud-Systemen gespeichert sind, ohne dass seitens des Kunden technische Kenntnisse oder Programmieraufwand erforderlich sind. Der Zugriff auf den DaaS-Dienst erfolgt beispielsweise über eine API (Application Programming Interface). Der Kunde kann die Daten sofort so nutzen, wie es seinen Anforderungen am besten entspricht.

In diesem Artikel werden die Begriffe DaaS und Data Mining erläutert sowie verschiedene Unternehmen vorgestellt, die diese Technologien einsetzen, um ihr Fachgebiet besser zu verstehen.

Was ist Daas?

DaaS ist ein Cloud-Dienst, der Datenspeicherung und -analyse bietet. Er ermöglicht es Nutzern, ihre Daten in der Cloud zu speichern, von überall darauf zuzugreifen und Analysen daran durchzuführen, ohne sich um Hardware- oder Softwareanforderungen kümmern zu müssen. Sie können DaaS für verschiedene Anwendungen nutzen, beispielsweise für Data Mining.

Aber ist DaaS dasselbe wie Data Mining?

Beim Data Mining werden statistische Algorithmen eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren und Zusammenhänge darin zu erkennen. Das Data Mining blickt auf eine lange Geschichte zurück, die bis in die 1950er Jahre in die Forschung im Bereich der Statistik und der künstlichen Intelligenz reicht. Dies lässt sich mit Datenbanken, Tabellenkalkulationen oder anderen Datenquellen durchführen. DaaS wird häufig fälschlicherweise als Teilbereich des Data Mining verstanden. Es handelt sich dabei jedoch eher um eine Abstraktion als um ein konkretes Konzept.

So oder so ist DaaS eine überzeugende Geschäftstechnologie, die die Art und Weise, wie Sie Ihr Unternehmen führen, grundlegend verändern kann, indem sie es Ihnen ermöglicht, alle verfügbaren Formen digitaler Informationen in Echtzeit zu nutzen. Sobald eine neue Datenquelle im Internet veröffentlicht wird, können Sie diese sofort abrufen und nutzen. Sie können diese Informationen umgehend in Ihr Geschäftsmodell oder Ihr Produkt integrieren, ohne dass Änderungen an Anwendungen oder der Infrastruktur erforderlich sind.

DaaS ist wegweisend dafür, wie Unternehmen Daten nutzen, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Kein noch so großer manueller Aufwand kann mit der Geschwindigkeit eines Algorithmus mithalten. Je weiter sich DaaS verbreitet und in Geschäftsmodelle integriert wird, desto mehr Unternehmen werden unweigerlich auf diesen Zug aufspringen.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist der Prozess, bei dem mithilfe statistischer Algorithmen wie Clustering oder Assoziationsregeln Muster in großen Datenmengen ermittelt werden, die in verschiedenen Formaten (z. B. Textdateien, Tabellenkalkulationen, Datenbanken) gespeichert sind. Data Mining bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen – lassen Sie uns diese nun näher betrachten.

Prädiktive Analytik

Predictive Analytics ist ein wesentlicher Bestandteil von Business-Intelligence-Tools, die es Unternehmen ermöglichen, zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen, die im Laufe der Zeit gesammelt und von Computern mithilfe fortschrittlicher mathematischer Verfahren wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) analysiert wurden. Das Ziel besteht dabei darin, vorherzusagen, was geschieht und warum etwas geschieht, anstatt lediglich zu prognostizieren, was zu zufälligen Zeitpunkten innerhalb eines vordefinierten Bereichs (d. h. einer Normalverteilung) als Nächstes eintritt. Ein Beispiel hierfür ist die Vorhersage, wann Kunden Ihr Produkt bzw. Ihre Dienstleistung nicht mehr nutzen werden oder wann Sie neue Lagerbestände benötigen.

Betrugsaufdeckung

Die Betrugserkennung ist der Prozess der Identifizierung verdächtiger Transaktionen oder Aktivitäten, um deren Wiederholung zu verhindern. Dies kann mithilfe von Data Mining, prädiktiver Analytik und anderen Techniken wie Mustererkennung, Anomalieerkennung, Clustering-Algorithmen, neuronalen Netzen usw. erfolgen.

Datenintegration

Bei der Datenintegration werden mehrere Quellen zu einer einzigen Datenbank zusammengeführt, um die Verwaltung zu optimieren. Dies lässt sich auf verschiedene Weise erreichen, darunter 

• ETL-Prozesse (Extract-Transform-Load), bei denen Daten aus verschiedenen Quellsystemen in eine gemeinsame Datenbank übertragen werden, um sie für Analyse- und Berichtszwecke zu nutzen
• Business-Intelligence-Lösungen (BI), die einen zentralen Speicherort für alle relevanten Informationen über die Geschäftsabläufe des Unternehmens bieten
• BI-Anwendungen, die sich wiederholende Aufgaben automatisieren, die mit der Extraktion erforderlicher Informationen aus verschiedenen Datenbanken usw. verbunden sind.

Die Vorteile von DaaS.

Unternehmen jeder Größe nutzen DaaS, von kleinen Start-ups bis hin zu großen Konzernen. Die Vorteile von DaaS ähneln denen einer herkömmlichen Data-Warehouse-Umgebung: schnellere Markteinführung, präzisere Entscheidungsfindung und geringere Kosten. Der wesentliche Unterschied besteht jedoch darin, dass die Data-Warehouse-Umgebung traditionell der Speicherung und Analyse historischer Daten dient, während DaaS prädiktive Analysen nutzt.

DaaS kann Kundendaten analysieren und Vorhersagen über deren Verhalten treffen. Dies hilft Unternehmen dabei, die zukünftigen Bedürfnisse ihrer Kunden vorherzusagen, sodass sie bessere Dienstleistungen anbieten können. So kann beispielsweise eine Hotelkette DaaS nutzen, um zu ermitteln, wie viele Zimmer sie für einen bestimmten Zeitraum (z. B. im Sommer oder Winter) benötigt. Die Vertriebsmitarbeiter der Hotelkette können diese Informationen dann nutzen, um vorausschauend zu planen und genügend Zimmer für die kommende Saison zu reservieren.

Ein weiteres Beispiel ist eine Fluggesellschaft, die mithilfe von DaaS ermittelt, ob zu Spitzenzeiten mehr Passagiere reisen als außerhalb der Spitzenzeiten; diese Informationen kann sie dann nutzen, um ihre Flugpläne entsprechend anzupassen.

DaaS findet zudem Anwendung in den Bereichen Marketing, Finanzen und Personalmanagement, wo es Unternehmen dabei unterstützt, mithilfe von Predictive-Analytics-Verfahren tiefere Einblicke in bestehende und potenzielle Neukunden zu gewinnen. So könnte beispielsweise ein Einzelhändler DaaS nutzen, um anhand früherer Kaufmuster (z. B. Online-Käufe) oder demografischer Merkmale (Altersgruppe) Trends innerhalb seiner Zielgruppe zu erkennen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse könnte der Einzelhändler spezifische Marketingkampagnen entwickeln, die auf verschiedene Verbrauchersegmente mit unterschiedlichen Interessen oder demografischen Merkmalen (Männer vs. Frauen) zugeschnitten sind, um den Umsatz zu maximieren.

Im Folgenden finden Sie einige weitere Beispiele dafür, wie verschiedene Organisationen von DaaS profitieren können:

Personalwesen

Im Personalwesen können Sie DaaS nutzen, um anhand der Berufserfahrung und des Bildungshintergrunds eines Bewerbers festzustellen, ob dieser für eine bestimmte Position (z. B. Vertriebsmitarbeiter oder Buchhalter) geeignet ist. Personalverantwortliche können diese Informationen dann heranziehen, um zu entscheiden, welche Bewerber für bestimmte Positionen am besten geeignet sind.

Finanzen

Im Finanzwesen kann DaaS Finanzinstituten dabei helfen, fundiertere Entscheidungen in Bezug auf Investitionen zu treffen. So könnte eine Bank beispielsweise DaaS nutzen, um anhand der historischen Wertentwicklung einer bestimmten Aktie in den letzten fünf Jahren zu ermitteln, ob diese Aktie voraussichtlich eine gute Performance erzielen wird. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse könnte die Bank dann entscheiden, ob sie in diese bestimmte Aktie investieren sollte oder nicht und wie viel Geld sie für eine Investition in dieses bestimmte Unternehmen bereitstellen sollte.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird DaaS eingesetzt, um anhand der Krankengeschichte eines Patienten zu ermitteln, ob bei ihm das Risiko besteht, eine bestimmte Krankheit zu entwickeln. Wenn ein Arzt beispielsweise den Verdacht hat, dass ein bestimmter Patient an Lungenkrebs erkrankt sein könnte, könnte er mithilfe von DaaS feststellen, ob bei diesem Patienten bereits Symptome im Zusammenhang mit Lungenkrebs aufgetreten sind. Er kann zudem beobachten, inwiefern diese Symptome mit denen anderer Lungenkrebspatienten vergleichbar sind. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse wäre der Arzt dann in der Lage, fundiertere Entscheidungen hinsichtlich der Behandlungsmöglichkeiten für diesen konkreten Patienten zu treffen.

Ausbildung

Im Bildungsbereich kann DaaS Lehrkräften dabei helfen, anhand der bisherigen Leistungen der Schüler zu ermitteln, welche Schüler in einem bestimmten Kurs voraussichtlich erfolgreich sein werden. Beispielsweise könnte ein Lehrer den Verdacht hegen, dass ein bestimmter Schüler aufgrund einer Legasthenie Schwierigkeiten beim Mathematiklernen hat. In diesem Fall könnte er DaaS nutzen, um festzustellen, wie gut dieser Schüler in anderen Fächern abschneidet und ob diese Ergebnisse mit denen anderer Schüler mit Legasthenie vergleichbar sind. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse wäre der Lehrer dann in der Lage, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Art von Fördermaßnahmen für diesen bestimmten Schüler bereitgestellt werden sollten, damit er sein volles Potenzial entfalten kann.

Die Nachteile der Nutzung von DaaS

Der größte Nachteil bei der Nutzung von DaaS besteht darin, dass es sich nicht um eine vollwertige Plattform handelt. Es ähnelt eher einer API, sodass Sie die Software selbst installieren und konfigurieren müssen. Dies kann für Einsteiger im Bereich Cloud Computing schwierig sein, da diese es gewohnt sind, lediglich auf Schaltflächen zu klicken und einfachen Anweisungen zu folgen. Ein weiterer Nachteil bei der Nutzung von DaaS besteht darin, dass Sie Ihr eigenes Rechenzentrum oder Ihre eigenen Server nicht verwenden können. Stattdessen müssen Sie die Server des Anbieters nutzen, was die Kosten Ihres Projekts um ein Vielfaches erhöhen kann, wenn Sie eine große Anzahl von Nutzern haben.

Selbstverständlich können Sie Ihre Daten jederzeit selbst auswerten. Je nach Datenvolumen ist dies jedoch möglicherweise nicht die beste Option für Sie, da Sie hierfür unter Umständen leistungsfähige Server, Sicherheitssysteme und fachliche Ressourcen benötigen. In diesem Fall ist DaaS die richtige Wahl. Betrachten wir jedoch beispielsweise das Web-Scraping.

Web-Scraping

Beim Web-Scraping werden Softwareprogramme, sogenannte Web-Crawler, Scraper und Parser, eingesetzt, um Daten aus dem Internet zu identifizieren, zu erfassen und zu strukturieren. Sobald Sie die Daten auf Ihrem Server gespeichert haben, können Sie mit deren Analyse für Ihre jeweiligen Zwecke fortfahren.

Der einfachste Weg, Daten aus dem Internet zu extrahieren, ist die Verwendung von Web-Scraping-APIs, die Ihnen den Großteil der Arbeit abnehmen. Alternativ können Sie, sofern Sie über Programmierkenntnisse verfügen, auch eigene Skripte und kostenlose Open-Source-Bibliotheken nutzen, um Daten aus dem Internet zu extrahieren.

Bei der Verwendung von Web-Scrapern ist es unerlässlich, rotierendeResidential-Proxyszu nutzen, um sicherzustellen, dass Sie qualitativ hochwertige Daten erhalten und IP-Sperren durch die Zielwebsites vermeiden. Für weitere Informationen können Sie uns eine Nachricht senden oder unseren Blog besuchen.