Big Data
Was bedeutet Big Data eigentlich und was sind die Vorteile von Big-Data-Technologien?
Definition & Erklärung: Was bedeutet Big Data?
Täglich werden unfassbare Mengen von Daten generiert – und zwar bis zu 2,5 Trillionen Bytes. Der Begriff „Big Data“ (vom Englischen big „groß“ und data „Daten“) bezeichnet Datenmengen, die
- sehr groß oder
- sehr komplex sind,
- sich schnell verändern oder
- nicht ausreichend strukturiert
sind, um sie mit manuellen und klassischen Methoden der Datenanalyse auszuwerten. Aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Massendaten („mass data“) können sie nur durch spezielle Technologien verarbeitet werden, nicht aber von herkömmlicher Datenverarbeitungssoftware. Die Vielfalt der Datensätze reicht von strukturierten Daten bis hin zu unformatierten Textzeilen, beispielsweise von einer Social-Media-Plattform.
Big Data steht grundsätzlich für große digitale Datenmengen, bezeichnet aber auch die Speicherung, Verarbeitung und Analyse in technischer Hinsicht. Für viele Unternehmen ist Big Data mittlerweile eine äußerst wichtige Ressource, um Daten in wertvolle Informationen umzuwandeln und Entscheidungs- und Steuerungsprozesse zu optimieren. Oft sammeln sich in Unternehmen über Jahre große Datenmengen an, welche mit Big Data Analytics und Machine Learning einen entscheidenden Mehrwert bringen.
Big Data: Die 5 V's
Big Data zeichnet sich durch fünf wesentliche Merkmale aus, die als die „5 V's“ bekannt sind. Sie wurden erstmals im Jahr 2001 vom US-Marktforschungsunternehmen Gartner als das V-Modell definiert:
Volume (Menge)
beschreibt die extreme Menge an Datensätzen, die zu speichern und zu verarbeiten sind. Laut Statista verzehnfacht sich das weltweit jährlich produzierte Datenvolumen bis 2025 auf 181 Zettabyte.
Variety (Vielfalt)
bezieht sich auf die vielen verschiedenen Datentypen und -quellen. Traditionelle Datenbanken sind in der Regel auf strukturierte Daten (wie Tabellen in relationalen Datenbanken) ausgerichtet. Big Data kann jedoch auch unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten wie Texte, Bilder, Videos und Social-Media-Beiträge umfassen.
Velocity (Geschwindigkeit)
beschreibt die erhöhte Geschwindigkeit, mit der neue Daten entstehen und verarbeitet werden müssen. Für Unternehmen sind Echtzeitanalysen daher ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.
Veracity (Vertrauenswürdigkeit)
beschäftigt sich mit der Wahrhaftigkeit von Daten. Die meisten Daten, die täglich produziert werden, sind fehlerbehaftet (Schreibfehler, Umgangssprache, Abkürzungen) müssen aufwendig nachbearbeitet werden oder sind gar unbrauchbar.
Welche Arten von Big Data gibt es?
Aus der schieren Masse an Daten lassen sich im Allgemeinen drei Arten von Big Data definieren. Üblicherweise treten bei Unternehmen alle drei Typen auf.
- Strukturierte Daten: Strukturierte Daten, wie etwa Finanzdaten, Maschinenprotokolle oder demographische Daten, sind derart definiert, dass sie organisiert sind und einem bestimmten Muster oder Format folgen. Strukturierte Daten werden typischerweise in Tabellenkalkulationsprogrammen oder relationalen Datenbanken gespeichert. Charakteristisch für sie ist, dass jedes Element einen bestimmten Datentyp hat und an definierte Felder und Tabellen gebunden ist. Ihre Konsistenz und Einheitlichkeit erleichtert es, die Daten mit den gängigen Datenbankmanagementsystemen abzufragen, zu analysieren und zu bearbeiten.
- Unstrukturierte Daten: Unstrukturierte Daten haben keine festgelegte Struktur und stellen oft keine eindeutigen Verbindungen zwischen verschiedenen Dateneinheiten her. Zur Erkennung von Mustern, Stimmungen, Beziehungen und relevanten Informationen in diesen Daten sind in der Regel fortgeschrittene KI-Werkzeuge wie Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) sowie maschinelles Sehen (Computer Vision) erforderlich. In die Kategorie der unstrukturierten Daten fallen beispielsweise Social-Media-Posts, Audiodateien, Bilder und Kommentare.
- Semi-strukturierte Daten: Sie sind eine Kombination aus strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie weisen eine teilweise organisatorische Struktur auf, wie sie beispielsweise in XML- oder JSON-Dateien zu finden ist. Diese Daten können Bestandteile wie Logfiles, Sensordaten mit Zeitstempel und Metadaten enthalten. Als Beispiel sind hierbei E-Mails zu nennen, die neben festen, strukturierten Bestandteilen, wie etwa Absender und Datum, auch unstrukturierte Inhalte, wie etwa der textlichen Komponente der Nachricht, beinhalten.
Welche Vorteile bringt der Einsatz von Big Data?
In der Ära der digitalen Transformation hat sich Big Data zu einem entscheidenden Faktor für Unternehmen und Organisationen entwickelt. Denn Computer können weitaus größere Datenmengen und Variablen verarbeiten, Beziehungen zwischen ihnen herstellen und analysieren als Menschen es je könnten. Die umfangreiche Menge an Daten, die in Echtzeit generiert werden, bietet eine Vielzahl von Chancen, darunter die Optimierung von Prozessen und die Schaffung neuer Geschäftsmöglichkeiten.
Informationsgewinnung
Big Data ermöglicht es Unternehmen, aus einer schier endlosen Menge an Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Analyse von Kundenverhalten oder Markttrends können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen.
Verbesserte Kundenerfahrung
Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht es Unternehmen, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen. Personalisierte Angebote, maßgeschneiderte Dienstleistungen und eine verbesserte Benutzererfahrung können so realisiert werden.
Effizienzsteigerung
Big Data hilft Unternehmen, effizienter zu arbeiten. Durch die Optimierung von Geschäftsprozessen, Ressourcenallokation und Lieferkettenmanagement können Kosten gesenkt und die Produktivität gesteigert werden.
Welche Herausforderungen und Risiken birgt Big Data?
Neben den zahlreichen Vorteilen von Big Data und dem positiven Nutzen für Unternehmen gibt es auch einige Herausforderungen und Nachteile. Diese betreffen verschiedene Aspekte, beispielsweise in der Technologie, im Management, in der Ethik sowie im Recht.
Datenschutz & Datensicherheit
Mit zunehmender Datenerfassung müssen Maßnahmen ergriffen werden, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. Die Daten müssen vor unberechtigtem Zugriff und vor Angriffen aus dem Internet geschützt werden.
Datenverarbeitung & -analyse
Große Datenmengen schnell und präzise zu verarbeiten und zu analysieren, ist eine komplexe Aufgabe. Fortschrittliche Algorithmen und leistungsfähige Computersysteme sind erforderlich, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen.
Ethische & rechtliche Fragen
Die Nutzung von Big Data wirft ethische Fragen auf, beispielsweise im Hinblick auf die Überwachung und Profilerstellung von Einzelpersonen. Rechtliche Rahmenbedingungen wie die Datenschutz-Grundverordnung in der EU müssen ebenfalls berücksichtigt werden.
Fachkräftemangel
Es fehlt an Fachkräften, die über die notwendigen Kompetenzen für den effektiven Umgang mit Big Data verfügen. Hier sind Data Scientists, Analysten und Ingenieure gefragt.
Best Practices mit Big Data
Um Big Data effizient und zielgerichtet einzusetzen, sollten Unternehmen auf einige Best Practices zurückgreifen, um in Zukunft mit den enormen Datenmengen zu arbeiten. Im Folgenden geben wir Ihnen einige Best Practices mit.
Verknüpfung von unstrukturierten und strukturierten Daten
Die Verknüpfung und Integration von Big Data mit geringer Dichte, wie etwa unstrukturierten Daten, mit bereits genutzten strukturierten Daten ermöglicht umfassendere geschäftliche Erkenntnisse. Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, ihre zentralen Stammdaten und analytischen Zusammenfassungen um relevantere Datenpunkte zu erweitern, was zu präziseren und aussagekräftigeren Schlussfolgerungen führt. Big Data wird damit zu einer wichtigen Erweiterung bestehender Business-Intelligence-Funktionen und Informationsarchitekturen.
Ausrichtung auf das Cloud-Betriebsmodell
Für Big-Data-Prozesse und -Nutzende sind umfangreiche und flexible Ressourcen erforderlich, die am besten durch ein Cloud-Betriebsmodell zur Verfügung gestellt werden können. Dieses Modell ermöglicht es, analytische Sandboxes nach Bedarf zu erstellen und Ressourcen effizient zu verwalten. Eine durchdachte Bereitstellungs- und Sicherheitsstrategie für Private und Public Clouds unterstützt die sich ständig ändernden Anforderungen von Big-Data-Projekten und stellt sicher, dass die Datenströme effizient fließen. Nicht zuletzt werden auch die Kosten von Big Data durch ausgelagerte Serversysteme gesenkt.
Ausrichtung auf Geschäftsziele
Mit der Ausrichtung auf konkrete Geschäftsziele beginnt die effektive Nutzung von Big Data. Das bedeutet, dass jede Investition in Big-Data-Technologien, -Fachwissen und -Infrastruktur darauf abzielen sollte, konkrete geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen und die Unternehmensziele zu unterstützen. Ein zielgerichteter Ansatz ermöglicht es, den Wert von Big Data in messbare Geschäftsergebnisse umzusetzen, wie beispielsweise die Verbesserung von Kundenbeziehungen durch die Analyse von Verhaltensmustern oder die Optimierung von Produktionsprozessen durch die Auswertung von Produktionsdaten.
Optimierter Wissenstransfer mit einem Kompetenzzentrum
Die Einrichtung eines Kompetenzzentrums kann ein effektiver Weg sein, um Wissen zu teilen, den Überblick zu behalten und die Projektkommunikation zu steuern. Ein solches Zentrum dient als zentrale Anlaufstelle für die Big-Data-Initiativen eines Unternehmens und fördert die strukturierte und systematische Optimierung der Big-Data-Fähigkeiten und der Informationsarchitektur. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die direkten und indirekten Kosten von Big Data auf das gesamte Unternehmen zu verteilen und eine konsistente Umsetzung von Best Practices zu gewährleisten.
Bekämpfung des Fachkräftemangels
Ein häufiges Hindernis bei der Nutzung von Big Data ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften. Zur Minimierung dieses Risikos ist die Integration von Big-Data-Technologien und -Praktiken in das IT-Steuerungsprogramm des Unternehmens wichtig. Ein solches Vorgehen zu standardisieren, trägt dazu bei, dass die Kosten effizient verwaltet und die Ressourcen optimal genutzt werden können. Unternehmen sollten ihren Kompetenzbedarf regelmäßig evaluieren und Kompetenzlücken aktiv identifizieren und schließen. Dies kann durch interne Schulungen, die Einstellung neuer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter oder die Zusammenarbeit mit Beratungsunternehmen geschehen.