Big Data

Was sind Big Data?

Big Data, eine extrem umfangreiche und komplexe Sammlung strukturierter, unstrukturierter, halbstrukturierter und Trainingsdatensätze, kann mit herkömmlichen Datenverwaltungstools wie Excel nicht verarbeitet werden. 

Wie funktionieren Big Data?

Integration

Big Data stammt aus verschiedenen Quellen, darunter mobile Anwendungen, soziale Medien, Transaktionsdaten und IoT-Geräte. Diese Daten werden üblicherweise in Terabyte oder sogar Petabyte erfasst, meist in rohem, unbearbeitetem Zustand. Herkömmliche Datenintegrationsmethoden sind oft überfordert, mit solch großen Datenmengen umzugehen, sodass neue Technologien und Strategien erforderlich sind. Daten müssen bereinigt, transformiert und aggregiert werden, um sie für die anschließende Speicherung und Analyse vorzubereiten, nachdem sie durch Web-Crawling, API-Aufrufe, Datenbankzugriff usw. erfasst wurden.

Management

Big Data erfordert effiziente Speicher- und Verwaltungsmethoden. Die Speicherung kann in der Cloud, lokal oder in einer Kombination aus beidem erfolgen. Ein Data Lake ist beispielsweise ein Produkt, das dem ständig wachsenden Datenvolumen gerecht wird.

Analyse

Durch die Analyse gewinnen Daten echten Wert, beispielsweise wertvolle Erkenntnisse, Trends, Muster und andere Erkenntnisse. Datenvisualisierungstools ermöglichen die einfache Darstellung dieser Ergebnisse zum Verständnis und zur Beobachtung. Letztendlich dienen die Ergebnisse der Datenanalyse der Optimierung von Geschäftsentscheidungen und der Entdeckung von Wachstumschancen.

Was sind die fünf Merkmale von Big Data?

Vielfalt

Vielfalt beschreibt die verfügbaren Datentypen. Im Gegensatz zu herkömmlichen strukturierten Daten, die übersichtlich in der Datenbank gespeichert werden können, sind Big Data oft unstrukturiert oder halbstrukturiert, wie z. B. Video- und Audiodaten, und erfordern eine gewisse Vorverarbeitung, um die Originaldaten zu unterstützen.

Volume

Das Volumen misst die Menge an Big Data. Manche Organisationen verfügen über Dutzende oder sogar Hunderte Terabyte an Daten. Zu diesen riesigen unstrukturierten Daten kann auch der Klickverkehr von Websites in sozialen Medien gehören.

Geschwindigkeit

Geschwindigkeit bezeichnet die Reaktionsgeschwindigkeit auf eine empfangene Nachricht. In der modernen Internetbranche arbeiten und reagieren einige intelligente Produkte in Echtzeit, um mit großen Datenmengen umzugehen.

Wert

Der Wert gibt an, welchen Sinn die Daten für bestimmte Objekte haben. Der Wert von Big Data ist oft potenziell, da er nur durch tiefgreifende Erkenntnisse aussagekräftig ist.

Richtigkeit

Analyse und Entscheidungsfindung basieren auf realen, genauen und zuverlässigen Daten. Gefälschte oder verzerrte Daten können zu falschen Erkenntnissen führen und schädliche Folgen für das Unternehmen haben.

Was sind die Vorteile von Big Data?

Verbesserte Entscheidungsfindung

Durch Big Data-Analysen erhalten Organisationen tiefere Einblicke, erkennen Muster und treffen datengesteuerte strategische Entscheidungen.

Verbesserte Flexibilität und Innovation

Durch die Erfassung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit können Unternehmen schnell auf Marktveränderungen reagieren, die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen fördern und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.

Optimiertes Kundenerlebnis

Unternehmen können sich die Kundenbedürfnisse genau anhören, um maßgeschneiderte Produkte und maßgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten, die die Kundenzufriedenheit steigern.

Kontinuierliche Wachstumsmöglichkeiten

Unternehmen können kontinuierlich Daten sammeln, neue Geschäftsmöglichkeiten und Wertpunkte entdecken und Strategien in Echtzeit anpassen.

Verbesserte betriebliche Effizienz

Mithilfe von Big Data-Tools können Unternehmen Daten schnell verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, wodurch sie Möglichkeiten zur Kosteneinsparung und Effizienzsteigerung erkennen.

Verbessertes Risikomanagement

Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen Risiken genauer einschätzen und wirksame Präventionsmaßnahmen und Reaktionsstrategien entwickeln.

Was sind die Nachteile von Big Data?

Komplexität des Datenmanagements

Da die Datenmenge stetig wächst, stellen ihre Vielfalt und Komplexität eine Herausforderung für das Management dar. Die Integration und Verarbeitung unterschiedlicher Datenquellen und -formate erfordert einen hohen Zeit- und Ressourcenaufwand. Unstrukturierte Daten erfordern spezielle Verarbeitungstechniken.

Technologie- und Talentmangel

Die Verarbeitung großer Datenmengen erfordert professionelle Fähigkeiten. Der Bedarf an qualifizierten Fachkräften, wie beispielsweise Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren, ist jedoch zu einem der Haupthindernisse für Unternehmen geworden, Big Data voll auszuschöpfen.

Probleme mit der Datenqualität

Die Effektivität der Datenanalyse hängt von ihrer Genauigkeit und Konsistenz ab. Daten von geringer Qualität können zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen oder sogar zu irreführenden Schlussfolgerungen führen.

Internet-Sicherheit

Big Data mit sensiblen Benutzerdaten ist anfällig für Cyberangriffe. Unternehmen müssen mehr investieren, um die Big Data vor Diebstahl zu schützen.

Compliance-Druck

Die grenzüberschreitende Nutzung von Big Data kann mit Datenschutzbestimmungen in verschiedenen Regionen verbunden sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Datenerfassung und -speicherung diesen gesetzlichen Anforderungen entspricht.

Datenrauschen

Mit zunehmender Datenmenge wird es zunehmend schwieriger, wertvolle Informationen herauszufiltern. Das „Rauschen“ in den Daten kann die Entscheidungsfindung beeinträchtigen und die Komplexität der Analyse erhöhen.

Obwohl Big Data enorme Chancen bietet, müssen Unternehmen Herausforderungen in vielen Bereichen wie Datenverwaltung, Talent, Datenschutz und Compliance bewältigen, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen.