Die Welt hat noch nie so viele Daten produziert, insbesondere aufgrund der Digitalisierung. Smartphones, soziale Netzwerke, soziale Medien, Online-Dienste, vernetzte Objekte usw. Die Masse an Informationen, die täglich über das Web geht, ist absolut gigantisch und nimmt mit der Zeit exponentiell zu. Das ist es, was man als Big Data bezeichnet. Sobald diese Daten gespeichert sind, können sie mithilfe fortschrittlicher Tools verarbeitet und analysiert werden, wodurch Organisationen, die wissen, wie man sie nutzt, zahlreiche Vorteile erhalten.
Was ist Big Data?
Big Data, das man auf Deutsch als „Massendaten“ oder „große Datenmengen“ übersetzen kann, bezeichnet die Gesamtheit sehr großer Datenmengen, die gesammelt und dann auf einer digitalen Basis gespeichert werden. Sie können dann von Organisationen analysiert und genutzt werden, beispielsweise im Rahmen von Marketing- und Geschäftsstrategien. Big Data kann nicht mit klassischen Datenverarbeitungstechniken verwaltet werden, sondern erfordert sehr fortschrittliche Systeme und Werkzeuge.
Diese Massendaten werden durch die 3 V gekennzeichnet:
- Volume (die Menge der Daten)
- Vielfalt (die verschiedenen Arten von Daten)
- Geschwindigkeit (Verarbeitungsgeschwindigkeit der Daten)
Zu diesen drei von Analyst Doug Laney im Jahr 2001 identifizierten Merkmalen wurden weitere V hinzugefügt, wie Veracity (Wahrhaftigkeit), Value (Wert) und Variability (Variabilität).
Zusammengefasst umfasst der Begriff Big Data große Datenmengen, aber auch deren Speicherung, Analyse, Austausch sowie die Werkzeuge und Techniken, die für die Verarbeitung und Analyse dieser riesigen Informationsmasse verwendet werden.
Die Arten von Big Data
Strukturierte Daten
Dies sind Daten mit einer festen und definierten Struktur und Format, organisiert, um ihre Verarbeitung und Analyse zu erleichtern. Es kann sich beispielsweise um Informationen über eine Person oder einen Mitarbeiter eines Unternehmens handeln, die strukturiert dargestellt werden (Name, Adresse, Geschlecht, Alter, Position, Gehalt usw.).
Unstrukturierte Daten
Dies sind unorganisierte Daten ohne definiertes Format oder eigene Struktur (Fotos, Videos, Audiodateien, Kommentare usw.). Ihre Analyse ist schwieriger und dauert viel länger als die von strukturierten Daten.
Halbstrukturierte Daten
Diese können die beiden vorherigen Datenformate (strukturierte und unstrukturierte) enthalten. Es handelt sich um unorganisierte Daten, die aber mit organisierten Daten verknüpft werden können.
Warum ist Big Data wichtig?
Big Data bietet Vorteile für eine breite Palette von Organisationen, von Unternehmen über Gesundheitsexperten bis hin zu Finanz-, Regierungs- und Bildungseinrichtungen. Es ist nicht wegen der Menge der Daten wichtig, sondern vielmehr wegen der Art und Weise, wie diese Daten verwendet werden. Tatsächlich ist Big Data, wenn es richtig genutzt wird, in der Lage, vergangene Ereignisse sehr genau zu analysieren, Ereignisse vorherzusagen und Handlungen zu empfehlen.
Im Rahmen eines Unternehmens beispielsweise führt es zu einer Verbesserung der Betriebsabläufe, einer Modellierung des Kundenverhaltens, einer Optimierung des Kundenservices, einer Verfeinerung der Geschäfts- und Marketingstrategien, einer Verbesserung der Kundenerfahrung, einer besseren Identifizierung möglicher Risiken und der Implementierung effektiver Lösungen, um sie zu bewältigen.
Letztendlich führt Big Data zu Kostensenkungen, besseren und schnelleren Entscheidungsprozessen, der Schaffung von Produkten/Dienstleistungen, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen, was zu einer Erhöhung der Rentabilität führt. Es stellt daher einen wichtigen Wettbewerbsvorteil für Organisationen dar, die wissen, wie man es nutzt.
Die wichtigsten Werkzeuge von Big Data
Die Werkzeuge von Big Data verbessern sich ständig, um die schnelle, umfangreiche und kontinuierliche Entwicklung dieser riesigen Datenmenge bewältigen zu können. Zu den bekanntesten zählen Hadoop, Cassandra, Apache Spark, Storm und RapidMiner. Diese Softwarelösungen zielen darauf ab, Big Data zu verarbeiten und zu analysieren, mit verschiedenen zusätzlichen Funktionen abhängig vom gewählten Werkzeug.
