Big Data, was ist das und wofür wird es verwendet

Obwohl es keine spezifische Menge gibt, die definiert, wann eine Datenbank zu Big Data wird, beinhalten die meisten dieser Sammlungen Terabyte, Petabyte und sogar Exabyte an Daten, die im Laufe der Zeit erstellt und gesammelt wurden.

Diese großen Datenmengen können aus verschiedenen Quellen (sowohl intern als auch extern) stammen und für verschiedene Projekte verwendet werden, von Machine Learning-Systemen über Vorhersagemodellierung bis hin zu anderen Anwendungen für fortgeschrittene Analysen.

Die V's des Big Data

Um besser zu definieren, worum es sich bei Big Data handelt, wird oft auf verschiedene V verwiesen, die diese Systeme definieren.

• Volumen de datos
• Vielfalt der gespeicherten Datentypen
• Geschwindigkeit con la que se generan estos datos
• Richtigkeit der gesammelten und verwendeten Daten
• Gültigkeit bei der Verwendung
• Wert, den diese Daten haben und liefern
• Variabilität, tanto en su composición, frecuencia y disponibilidad
• Volatilidad, dado que no son eternos ni perennes
• Lebensfähigkeit de los datos
• Visualisierung von denselben Daten

  Wofür wird Big Data verwendet

Alle diese Informationsmenge muss behandelt und analysiert werden, um Wert aus all diesen Daten zu extrahieren. Die Verwendung hängt stark von der Art der Organisation ab, die Big Data nutzen möchte: von der Erstellung personalisierter Marketingkampagnen bis zur Krebsforschung. Big Data ermöglicht es letztendlich, die gesetzten Ziele schneller, effektiver und effizienter zu erreichen.

Der Erfolg oder Misserfolg all dieser Operationen hängt auch stark von der Qualität der verfügbaren Daten ab, sowie von deren Sauberkeit und Behandlung, den Fragen, die an die Systeme gestellt werden, die für die Verarbeitung aller Informationen zuständig sind, und der Analysefähigkeit, die durchgeführt wird.

Wie bereits erwähnt, um ein gutes Big Data-System zu haben, muss die Information aus mehreren Quellen stammen. Intern stammt ein Großteil dieser Informationen aus der Transaktionsverarbeitung, Kundenbankdaten, Dokumenten, E-Mails, Klickprotokollen im Internet, mobilen Anwendungen und sozialen Netzwerken. Es umfasst auch von Maschinen generierte Daten wie Netzwerk- und Server-Logdateien sowie Sensordaten in Fertigungsmaschinen, Industrieanlagen und IoT-Geräten.

Además de los datos de los sistemas internos, los entornos de Big Data suelen incorporar datos externos sobre los consumidores, los mercados financieros, las condiciones meteorológicas y del tráfico, la información geográfica y la investigación científica, entre otros. Las imágenes, los vídeos y los archivos de audio también son formas de Big Data.

Analysiere die Daten deines Unternehmens agil

In jedem Fall dient Big Data dazu, dass Unternehmen alle Daten ihres Geschäfts agil analysieren können, um mögliche Verbesserungsbereiche zu erkennen und andere zu identifizieren, die zur Kostensenkung, Umsatzsteigerung und Maximierung der Gewinne genutzt werden sollten.

Die Big Data-Analytik ist einer der kompliziertesten und wichtigsten Teile dieses Bereichs. Es geht darum, die riesigen Datenmengen zu untersuchen, um versteckte oder weniger sichtbare Informationen zu finden, wie versteckte Muster, Korrelationen, Markttrends, Kundenpräferenzen oder Systempräferenzen, die zu besseren datengestützten Entscheidungen führen können.

Um diese Analyse durchzuführen, sammeln, verarbeiten, bereinigen, behandeln und analysieren Datenprofis (wie Analysten und Datenwissenschaftler) Informationen und korrelieren sie mit anderen Datensätzen für spezifische Anwendungen.

In vielen Fällen werden sie in der Lage sein, vorhersagende Modelle zu entwickeln, um diese Aufgaben zu automatisieren und das Unternehmen noch effizienter zu machen und einen größeren Nutzen aus all diesen Daten zu ziehen. Dafür ist es manchmal erforderlich, Technologien wie Machine Learning, Deep Learning (oder Deep Learning), Künstliche Intelligenz, Anwendungen für Business Intelligence und sogar Visualisierung zu nutzen.

Zu guter Letzt ist zu beachten, dass angesichts der oft erforderlichen großen Rechenleistung für all diese mit Big Data verbundenen Operationen die meisten Anwendungen in der Cloud basieren, da dies eine bessere Skalierbarkeit der Systeme ermöglicht.