Big Data
Big Data beschreibt Daten, die in großer Vielfalt, großen Mengen und mit hoher Geschwindigkeit anfallen. Diese Eigenschaften werden durch die fünf V’s gekennzeichnet: Volume (Volumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Value (Wert) und Veracity (Richtigkeit). Big Data ermöglicht die Analyse solcher Daten zur Lösung geschäftlicher Probleme. Typische Anwendungsfälle umfassen die Produktentwicklung, prädiktive Wartung und Betrugserkennung. Herausforderungen bestehen in der Speicherung und Verarbeitung der Daten.
Grundprinzipien
Abschnitt betitelt „Grundprinzipien“Die Grundprinzipien von Big Data basieren auf den fünf V’s, die die Merkmale und Herausforderungen der Daten beschreiben.
Volumen
Abschnitt betitelt „Volumen“Das Volumen bezieht sich auf die großen Mengen an Daten, die generiert werden. Unstrukturierte Daten liegen nicht in einem festen Format vor. Beispiele hierfür sind Datenfeeds von sozialen Medien, Clickstreams von Nutzerverhalten auf Webseiten sowie Daten von sensorgestützten Geräten im Internet der Dinge. Die Herausforderung liegt in der Speicherung und Verarbeitung dieser großen Datenmengen.
Velocity
Abschnitt betitelt „Velocity“Velocity beschreibt die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert und verarbeitet werden. Echtzeitauswertung ermöglicht die Analyse von Daten im Moment ihrer Erzeugung. Technologien wie Stream Processing und In-Memory Computing unterstützen dies. Anwendungen finden sich in Finanztransaktionen und Online-Überwachung.
Variety
Abschnitt betitelt „Variety“Variety umfasst die Vielfalt der Datentypen. Traditionelle strukturierte Daten stammen aus Datenbanken. Neue Typen sind unstrukturierte Daten wie Texte und Bilder sowie semi-strukturierte Daten wie XML und JSON. Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen stellt eine Herausforderung dar.
Value bezeichnet den Wert, der in Big Data gefunden wird, durch die Identifikation von Mustern, Trends und Erkenntnissen. Datenanalyse nutzt Analysetools und Algorithmen zur Wertschöpfung. Business Intelligence unterstützt die Entscheidungsfindung auf Basis von Datenanalysen.
Veracity
Abschnitt betitelt „Veracity“Veracity bezieht sich auf die Richtigkeit der Daten, einschließlich der Überprüfung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Herausforderungen sind Inkonsistenzen, Fehlerquellen und Datenverzerrungen. Methoden zur Validierung und Verifizierung fördern die Vertrauenswürdigkeit.
Weitere Aspekte
Abschnitt betitelt „Weitere Aspekte“Weitere Aspekte umfassen Datenethik, die Verantwortung im Umgang mit Daten, sowie Datensicherheit zum Schutz sensibler Informationen. Datenvisualisierung dient der besseren Verständlichkeit. Maschinelles Lernen setzt Algorithmen zur Mustererkennung in großen Datensätzen ein.
Anwendungsfälle
Abschnitt betitelt „Anwendungsfälle“Big Data findet Anwendung in verschiedenen Bereichen zur Lösung praktischer Probleme.
- Produktentwicklung: Vorhersage der Kundennachfrage zur Entwicklung neuer Produkte.
- Prädiktive Wartung: Prognose mechanischer Fehler zur Vermeidung von Ausfällen.
- Betrug und Compliance: Erkennung von Betrugsmustern und Beschleunigung regulatorischer Reportings.
- Maschinelles Lernen: Big Data bildet die Grundlage für Algorithmen des maschinellen Lernens.
Herausforderungen
Abschnitt betitelt „Herausforderungen“Die Herausforderungen von Big Data ergeben sich aus dem großen Volumen und der Schnelllebigkeit der Daten. Daten müssen kuratiert werden, um sie nutzbar zu machen.
Funktionsweise
Abschnitt betitelt „Funktionsweise“Die Funktionsweise von Big Data umfasst mehrere Schritte zur Verarbeitung und Nutzung der Daten.
- Integration: Erfassung und Verarbeitung der Daten, einschließlich Formatierung für Geschäftsanalysen.
- Verwalten: Speicherlösungen in der Cloud, On-Premise oder als hybride Lösung.
- Analysieren: Bereitstellung der Grundlage für Entscheidungen durch Datenanalyse.
Quellen
Abschnitt betitelt „Quellen“Tiao, S. (2024). What is Big Data? Oracle. Retrieved from https://www.oracle.com/de/big-data/what-is-big-data/#value