Was sind Big Data?

Der Begriff „Big Data“ bezeichnet die großen Datenmengen, die Unternehmen zur Verfügung stehen und die aufgrund ihres Umfangs und ihrer Komplexität von vielen Business-Intelligence-Tools nur schwer verwaltet oder analysiert werden können. Zu den Grundlagen von Big Data gehören die Menge der erfassten Daten, die Geschwindigkeit, mit der diese Daten einem Unternehmen zur Analyse zur Verfügung stehen, und die Komplexität (oder Arten) dieser Daten.

Welchen Umfang haben Big Data?

Laut Forbes gibt es 2,5 Trillionen Datenbytes, die jeden Tag erstellt werden. Aufgrund des enormen Volumens von Big Data ist eine neue Terminologie erforderlich, um die Größe dieser Daten zu definieren. Big Data bestehen aus Petabyte (mehr als 1 Millionen Gigabyte) und Exabyte (mehr als 1 Milliarden Gigabyte), im Gegensatz zu den für Privatgeräte üblichen Gigabyte.

Wie erfolgt der Zugriff auf Big Data?

Mit dem Aufkommen von Big Data entstanden auch Computing-Modelle mit der Fähigkeit, diese zu speichern und zu verwalten. Zentralisierte oder verteilte Computersysteme ermöglichen den Zugriff auf Big Data. Zentralisiertes Computing bedeutet, dass die Daten auf einem zentralen Computer gespeichert und von Computerplattformen wie BigQuery, Snowflake, Azure oder AWS verarbeitet werden.

Verteiltes Computing bedeutet, dass Big Data auf verschiedenen Computern gespeichert und verarbeitet wird, die über ein Netzwerk miteinander kommunizieren. Ein Software-Framework wie Hadoop ermöglicht es, die Daten zu speichern und Anwendungen zur Verarbeitung der Daten auszuführen.

Es hat Vorteile, zentralisiertes Computing zu verwenden und die Analyse von Big Data dort durchzuführen, wo sie sich befindet, anstatt sie für die Analyse aus einem verteilten System zu extrahieren. Jeder Benutzer in Ihrem Unternehmen kann auf die Erkenntnisse zugreifen – und in den täglichen Workflow integrieren – wenn Big Data an einer Stelle gespeichert und von einer einzigen Plattform analysiert werden.

Merkmale von Big Data

Big Data unterscheiden sich von typischen Datenbeständen aufgrund der Komplexität der Mengen und des Bedarfs an fortschrittlichen Business-Intelligence-Tools für die Verarbeitung und Analyse. Die Eigenschaften, die Big Data definieren, sind Datenvolumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Variabilität (Volume, Variety, Velocity, Variability, allgemein als die vier Vs bezeichnet).

Datenmenge (Volume)

Das Hauptmerkmal von Big Data ist der Umfang – die Datenmenge, die in Ihrem Unternehmen aus einer Vielzahl von Geräten und Quellen zur Erfassung zur Verfügung steht.

Vielfalt (Variety)

Die Vielfalt bezeichnet die Formate, in denen Daten eingehen, wie  E-Mail-Nachrichten, Audiodateien, Videos, Sensordaten und mehr. Zu den Klassifizierungen der Big-Data-Vielfalt gehören strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten.

  • Strukturierte Daten bezeichnen in der Regel Daten, die sich an eine definierte Struktur oder ein Modell halten und so die Analyse erleichtern. Beispiele für strukturierte Daten können Tabellenkalkulationen oder eine Liste mit Kundenadressen sein.
  • Semistrukturierte Daten entsprechen keinem definierten Datenmodell,  die Daten verfügen jedoch über semantische Tags, die die Datenorganisation und die Suche erleichtern. Ein Beispiel für semistrukturierte Daten ist der HTML-Code.
  • Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht nach einem vordefinierten Modell organisiert sind. Beispiele für unstrukturierte Daten können E-Mails und Satellitenbilder sein.

Geschwindigkeit (Velocity)

Die Big-Data-Geschwindigkeit bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der große Datensätze erfasst, verarbeitet und abgerufen werden.

Variability (Variabilität)

Die Variabilität von Big Data bezeichnet die ständige Änderung der Datenbedeutung. Bevor Big Data analysiert werden können, müssen daher der Kontext und die Bedeutung der Datensätze richtig verstanden werden.

Beispiele und Anwendungsmöglichkeiten von Big Data

Vielfältige Big Data mit großen Datenmengen und hoher Geschwindigkeit, die Ihr Unternehmen verwaltet, sind ein wichtiger Vermögenswert, der zu einer verbesserten Entscheidungsfindung und damit zu besseren Geschäftsergebnissen führen kann. Die Nutzung von Big Data durch eine effektive Datenanalytik bietet viele Wettbewerbsvorteile. Zu den Anwendungsmöglichkeiten von Big Data gehören:

Hyper-Personalisierung im Einzelhandel mit Big Data

Erkenntnisse aus Big Data können Einzelhandelsunternehmen dabei helfen, die Vorlieben und das Verhalten ihrer Kunden besser zu verstehen. Mit diesem Verständnis kann ein Einzelhändler Marketinginitiativen und Einkaufserlebnisse hyper-personalisieren und somit das Kundenerlebnis ganz neu definieren.

Verschlankungsprozess in der Finanzabteilung mit Big Data

Durch die Anwendung von Big Data können Unternehmen das Beste aus ihren Finanzdaten herauszuholen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern, indem Zeit und Prozesse zu verwertbaren Erkenntnissen verschlankt werden. Diese Verschlankung minimiert Engpässe und lässt mehr Zeit für die Bestimmung neuer Einnahmemöglichkeiten.

Skalierungserweiterung mit Big Data

In Big Data verstecken sich wichtige Erkenntnisse. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen, ihre Leistung zu verbessern, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und das Geschäftsmodell für eine erfolgreiche Expansion in neue Märkte effektiv anzupassen.

Warum sind Big Data so wichtig?

Daten können das wertvollste Kapital eines Unternehmens sein. Die Nutzung von Big Data zur Gewinnung von Erkenntnissen kann helfen, die Bereiche zu verstehen, die Ihr Unternehmen beeinflussen. Dazu gehören Marktbedingungen, das Kaufverhalten der Kunden oder Ihre Geschäftsprozesse. Dieses Verständnis trägt dazu bei, eine wirkungsvolle Entscheidungsfindung voranzutreiben.

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