Big Data

Was ist Big Data? Einfach erklärt!

Big Data bezeichnet die Verarbeitung, Analyse und gegebenenfalls auch Datenvisualisierung großer Datenvolumen, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Es ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen.

Big Data ist in vielen Branchen, wie z. B. dem Gesundheitswesen oder der Finanzindustrie von großer Bedeutung. Durch den Einsatz von Big Data können neue Erkenntnisse gewonnen werden, die ohne diese Technologie nicht möglich wären.

Die Geschichte von Big Data

Die Geschichte von Big Data beginnt in den 1960er-Jahren, als Unternehmen begannen, Daten elektronisch zu speichern und zu verarbeiten. In den 1990er-Jahren wurden erste Ansätze zur Analyse von großen Datensätzen entwickelt.

Mit dem Aufkommen des Internets wuchs auch die Menge an verfügbaren Daten exponentiell an. Die Entstehung von Cloud-Computing in den 2000er-Jahren ermöglichte es Unternehmen erstmals, die große Datenflut kosteneffizient zu speichern und zu analysieren.

Parallel dazu wurde auch die Technologie für maschinelles Lernen vorangetrieben, was die Analyse von Big Data noch effektiver machte und große Fortschritte sowie neue Aspekte der Nutzung mit sich brachte.

Die 5 Vs sind Aspekte, die im Umgang mit Big Data beachtet werden müssen. Im Folgenden stellen wir dir alle einmal vor.

Volumen

Volumen bei Big Data bezieht sich auf die Menge an Daten, die verarbeitet werden müssen. Es geht um große Datenmengen, die oft nicht strukturiert sind und in kurzer Zeit analysiert werden müssen. Je größer das Volumen, desto anspruchsvoller wird die Verarbeitung. 

Manchmal ist auch nicht bekannt, welchen Wert die Daten haben. Es geht auch darum, wie viel Daten gesammelt werden können und wie schnell sie wachsen.

Variety (Vielfalt)

Die Vielfalt bezieht sich auf die verschiedenen Arten von Datenquellen und -formaten. Es geht darum, wie unterschiedlich die Daten sind und wie gut sie miteinander kombiniert werden können. Manche Formate wie Videos oder Audiodateien müssen vorab verarbeitet werden, um den unstrukturierten Inhalt erfassen zu können.

Velocity (Geschwindigkeit)

Die Geschwindigkeit bezieht sich auf die Rate, mit der Daten generiert und verarbeitet werden. Es geht darum, wie schnell Daten erfasst und analysiert werden können. Internetfähige Produkte arbeiten teilweise in Echtzeit.

Value (Wert)

Der Wert bezieht sich darauf, welchen Nutzen man aus den gesammelten Daten ziehen kann. Es geht darum, welche Erkenntnisse man aus den Daten gewinnen kann und welchen Mehrwert sie für das Unternehmen oder das Projekt haben.

Veracity (Verlässlichkeit)

Die Verlässlichkeit bezieht sich auf die Datenqualität. Es geht darum, wie genau und zuverlässig die Daten sind. Für die weitere Verwendung der Datenbestände müssen die Datenquellen wahrheitsgemäß sein, ansonsten sind auch die Erkenntnisse daraus fehlerhaft.

Es ist wichtig zu verstehen, dass diese fünf Merkmale eng miteinander verbunden sind und gemeinsam betrachtet werden müssen. Nur so kann man das volle Potenzial von Big Data ausschöpfen.

Big Data Technologien

Big Data-Technologien sind eine Gruppe von Technologien, die entwickelt wurden, um große Mengen an Daten zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Dazu gehören Hadoop, Apache Spark und NoSQL-Datenbanken.

Hadoop ist ein Framework für verteilte Datenspeicherung und -verarbeitung, das auf dem Hadoop Distributed File System (HDFS) basiert. Es ermöglicht die Speicherung großer Datenmengen auf einem Cluster von Computern.

Apache Spark ist ein schnelles und flexibles Framework für die Verarbeitung von Big Data. Es bietet eine API für verschiedene Programmiersprachen und unterstützt sowohl Batch- als auch Echtzeitdatenverarbeitung.

NoSQL-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht auf dem relationalen Modell basieren. Sie sind in der Regel skalierbarer als relationale Datenbanken und eignen sich gut für wenig strukturierte oder semistrukturierte Daten.

Zusammen bieten diese Technologien Möglichkeiten zur Verwaltung und Analyse von großen Datenmengen, die traditionelle Datenbanktechnologien nicht bewältigen können.

Anwendungsgebiete

Für Big Data gibt es viele mögliche Anwendungsgebiete, einige findest du in diesem Abschnitt.

Produktentwicklung

Big Data hat auch in der Produktentwicklung eine wichtige Rolle. Durch die Analyse von Kundendaten und -feedback kann man besser verstehen, welche Bedürfnisse und Wünsche die Kunden haben.

Die Datenanalyse kann auch dazu beitragen, Trends und Verhaltensmuster zu identifizieren, die bei der Entwicklung neuer Produkte berücksichtigt werden können. Big Data ermöglicht es, große Mengen an Daten schnell zu verarbeiten und zu analysieren, was die Geschwindigkeit der Produktentwicklung erhöht.

Durch den Einsatz von Machine Learning können Formeln entwickelt werden, um Vorhersagen über das Kundenverhalten oder Markttrends zu treffen. Mithilfe von Big Data können Führungskräfte auch ihre Lieferketten optimieren und effizienter gestalten.

Schließlich kann Big Data dazu beitragen, Risiken im Zusammenhang mit neuen Produkten besser abzuschätzen und so eine fundierte Entscheidung über die Einführung eines Produkts auf dem Markt zu treffen.

Durch den Einsatz von Big Data bei der Produktentwicklung können Unternehmen also bessere Entscheidungen treffen und Produkte schneller auf den Markt bringen.

Betrugsfälle

Durch die Analyse von Transaktionsdaten und anderen Datenquellen kann man Muster erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Mithilfe von Machine Learning können dann Programme entwickelt werden, um verdächtige Aktivitäten automatisch zu erkennen und zu melden. Big Data ermöglicht es, große Mengen an Daten schnell zu verarbeiten und zu analysieren, was die Geschwindigkeit der Betrugserkennung erhöht.

In mit anderen Technologien wie künstlicher Intelligenz oder Blockchain kann dazu beitragen, Betrug noch effektiver zu bekämpfen. Auch durch den Einsatz von Big Data können Unternehmen auch ihre Risikomanagement-Strategien verbessern und proaktiv gegen potenzielle Bedrohungen vorgehen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Prozess, bei dem beispielsweise KI trainiert werden kann, um Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Um effektiv trainiert werden zu können, benötigen diese Programme jedoch große Mengen an Daten.

Mit Datenanalysetools kann man große Datensätze schnell und effizient verarbeiten und analysieren und sicherstellen, dass die Daten für das Training der Algorithmen repräsentativ sind und eine breite Palette von Szenarien abdecken.

Um neue Trainingsdaten automatisch zu generieren und so das Training zu verbessern, kommen teilweise riesige Datenberge zum Einsatz.

Last but not least, trägt Big Data dazu bei, dass die Ergebnisse des maschinellen Lernens genauer und zuverlässiger sind und somit bessere Entscheidungen auf Grundlage dieser Ergebnisse getroffen werden können und möglicherweise ein signifikanter Wettbewerbsvorteil entsteht.

Kundenerlebnis und Kaufverhalten

Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen wertvolle Einblicke in das Verhalten ihrer Kunden gewinnen. Zum Beispiel können sie herausfinden, welche Produkte oder Dienstleistungen am meisten nachgefragt werden und welche Marketingstrategien am effektivsten sind.

Darüber hinaus kann Big Data auch genutzt werden, um personalisierte Angebote für Kunden zu erstellen. Indem man Informationen über ihre Vorlieben und Interessen sammelt, kann man gezielte Empfehlungen aussprechen und so das Kundenerlebnis verbessern.

Ein weiterer Vorteil von Big Data ist die Möglichkeit, Echtzeit-Analysen beziehungsweise Abfragen durchzuführen. Das bedeutet, dass Unternehmen schnell auf Veränderungen im schnelllebigen Markt reagieren können und so ihre Produkte oder Dienstleistungen anpassen können.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Durch den Einsatz von Big Data können Unternehmen das Kaufverhalten ihrer Kunden besser verstehen und personalisierte Angebote erstellen. Außerdem ermöglicht es ihnen, schnell auf Veränderungen im Markt zu reagieren und so ihr Angebot kontinuierlich zu verbessern.

Innovationen

Im Bereich der Innovation kann Big Data dazu beitragen, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen Bedürfnisse und Wünsche identifizieren und darauf basierend innovative Lösungen entwickeln. Auch im Bereich der Forschung und Entwicklung kann Big Data eingesetzt werden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und bahnbrechende Entdeckungen zu machen.

Insgesamt bietet Big Data ein enormes Potenzial für Innovationen in verschiedenen Bereichen. Es ermöglicht Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihre Prozesse kontinuierlich zu verbessern.

Social Scoring

Big Data wird für Social Scoring genutzt, indem es eine Vielzahl von Datenquellen nutzt, um das Verhalten von Personen in sozialen Medien zu analysieren. Das Ziel des Social Scorings ist es, die Reputation und das Verhalten von Personen in sozialen Netzwerken zu bewerten.

Dazu werden verschiedene Datenquellen miteinander verknüpft, wie z. B. öffentlich zugängliche Informationen aus sozialen Netzwerken oder Bewertungen von Kunden. Diese Daten werden dann mithilfe von Algorithmen analysiert und bewertet.

Anhand dieser Bewertung kann ein Score erstellt werden, der Aufschluss darüber gibt, wie aktiv und engagiert eine Person in den sozialen Medien ist oder welche Meinungen sie vertritt. Dieser Score kann dann von Unternehmen oder Organisationen genutzt werden, um Entscheidungen über die Zusammenarbeit mit einer bestimmten Person zu treffen.

In Extremfällen können auch Überwachungsstaaten eine Form des Social Scorings nutzen, wo dann wirklich jede Handlung überwacht, erfasst und bewertet werden soll.

Allerdings gibt es auch Kritik am Einsatz von Social Scoring Systemen, da sie als Eingriff in die Privatsphäre empfunden werden können und potenziell diskriminierend wirken können. Es werden hier mit personenbezogenen Daten ausgewertet, was eine zunehmende Bedrohung für Persönlichkeitsrechte darstellen kann.

Microtargeting

Das Ziel des Microtargeting ist es, über die Datenverarbeitung individuelle Nutzerprofile zu erstellen und auf dieser Basis personalisierte Werbung oder politische Botschaften zu verbreiten.

Dazu werden verschiedene Datenquellen miteinander verknüpft, wie z. B. demografische Daten, Interessen und Verhaltensmuster im Internet. Diese Daten werden dann mithilfe von Tools analysiert und bewertet.

Anhand dieser Bewertung können Unternehmen oder politische Parteien sehr gezielt ihre Zielgruppen ansprechen und personalisierte Botschaften über soziale Medien oder andere schnelllebige Kanäle verbreiten. Dadurch soll die Effektivität von Werbekampagnen erhöht werden. Aber auch das ist nicht unumstritten.

Wie funktioniert Big Data?

Zum Einstieg in Big Data gehören 3 wichtige Funktionen, Integration, Verwaltung, Analyse.

Integration

Die Integration bei Big Data bezieht sich auf den Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, Messungen und Systemen, um ein gemeinsames Verständnis und eine konsistente Sicht auf die Daten zu schaffen. Ziel ist es, die Daten für Analysen und Entscheidungen zugänglich und nutzbar zu machen.

Die Integration kann auf verschiedenen Ebenen stattfinden, wie z. B. der Datenbankebene oder der Anwendungsebene. Auf der Datenbankebene können verschiedene Datenquellen miteinander verknüpft werden, indem sie in einem gemeinsamen Data Warehouse oder Data Lake zusammengeführt werden. Auf der Anwendungsebene können APIs oder andere Integrationswerkzeuge genutzt werden, um den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen zu ermöglichen.

Um die Integration erfolgreich durchzuführen, müssen die Daten harmonisiert werden, d. h. sie müssen in ein gemeinsames Format gebracht werden. Auch müssen mögliche Inkonsistenzen oder Redundanzen bereinigt werden.

Verwaltung

Die Verwaltung bei Big Data bezieht sich auf die Organisation, Speicherung und Sicherung großer Datenmengen. Da Big Data oft aus unterschiedlichen Quellen stammt und in verschiedenen Formaten vorliegt, erfordert die Verwaltung spezielle Technologien und Werkzeuge.

Zunächst müssen die Daten gesammelt und in einem geeigneten Format gespeichert werden. Hierfür werden oft No SQL-Datenbanken oder Hadoop-Cluster verwendet, da diese Systeme horizontal skalierbar sind und große Datenmengen verarbeiten können.

Um den Zugriff auf die Daten zu ermöglichen, werden oft Metadaten-Systeme eingesetzt, die Informationen über die Struktur und Bedeutung der Daten bereitstellen. Auch müssen Mechanismen zur Datensicherheit implementiert werden, um den Schutz der Datenbanksysteme zu gewährleisten.

Die Verwaltung von Big Data erfordert auch eine sorgfältige Planung der Ressourcen, da große Datenmengen viel Speicherplatz und Rechenleistung erfordern können. Cloud-basierte Lösungen können hierbei helfen, indem sie flexible Skalierungsmöglichkeiten bieten.

Analyse

Um eine erfolgreiche Analyse durchzuführen, müssen die Daten zunächst gesammelt, bereinigt und harmonisiert werden. Anschließend können verschiedene Analysetechniken eingesetzt werden, wie z. B. statistische Analysen, Machine-Learning-Modelle oder Textanalysen.

Die Wahl der geeigneten Analysetechnik hängt von den spezifischen Zielen der Analyse ab. Beispielsweise können Machine-Learning-Modelle eingesetzt werden, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen oder Muster in den Daten zu identifizieren. Statistische Analysen hingegen können verwendet werden, um Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu untersuchen.

Die Ergebnisse der Analyse können dann genutzt werden, um Entscheidungen zu treffen oder Geschäftsprozesse zu optimieren. Beispielsweise können Unternehmen mithilfe von Big-Data-Analysen ihre Marketingstrategien verbessern oder Betrugsfälle schneller erkennen.

Ansätze für Datenverwaltung

Es gibt verschiedene Ansätze zur Sicherung und Verwaltung von Daten. Ein Ansatz ist das relationale Datenbankmodell, bei dem Daten in Tabellen organisiert werden, die durch Beziehungen miteinander verbunden sind. Eine weitere Möglichkeit ist der Einsatz von NoSQL-Datenbanken, die für unstrukturierte und semistrukturierte Daten geeignet sind.

Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung von Data Warehouses oder Data Lakes, um große Mengen an Daten zu speichern und zu verwalten. Dabei werden die Daten oft vorab bereinigt und strukturiert, um konsistente Ergebnisse zu liefern. Je nach Anforderungen können auch hybride Lösungen eingesetzt werden, bei denen verschiedene Technologien kombiniert werden, um eine optimale Speicherung und Verwaltung von Daten zu erreichen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein zentraler Speicherort für strukturierte Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen können. Die Daten werden in einem vorgegebenen Schema organisiert und bereinigt, um konsistente Ergebnisse zu liefern. Ein Data Warehouse wird typischerweise für Business Intelligence-Anwendungen verwendet.

Ein Data Lake hingegen ist ein flexibler Speicherort für verschiedene Arten von Daten, sowohl strukturiert als auch unstrukturiert. Im Gegensatz zum Data Warehouse müssen die Daten nicht vorab bereinigt oder strukturiert werden. Stattdessen werden sie in ihrer ursprünglichen Form gespeichert und können später bei Bedarf transformiert werden. Ein Data Lake bietet mehr Flexibilität und Skalierbarkeit als ein Data Warehouse.

Zusammenfassend kann man sagen, dass der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse darin besteht, dass ein Data Warehouse eine strukturierte Umgebung mit klaren Regeln hat, während ein Data Lake eine unstrukturierte Umgebung ist, die sich besser für flexible Anforderungen eignet.

Was ist das sogenannte Data-Mining?

Data-Mining ist ein Prozess der Extraktion von nützlichen Informationen aus großen Datenmengen. Es handelt sich dabei um eine Methode des maschinellen Lernens, bei der automatisch Muster und Zusammenhänge in den Daten erkannt werden. Ziel ist es, bisher unbekannte Learnings zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen. Data-Mining wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie beispielsweise im Marketing.

Beispiel MapReduce

MapReduce ist ein Programmiermodell und eine Softwarearchitektur, die für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet wird. Es wurde von Google entwickelt und ermöglicht es, große Datenmengen auf verteilten Systemen schnell und effizient zu verarbeiten.

Das Modell besteht aus zwei Phasen: der Map-Phase und der Reduce-Phase. Während der Map-Phase werden die Daten in kleine Teile aufgeteilt und parallel auf verschiedenen Knoten im Cluster verarbeitet. In der Reduce-Phase werden die Ergebnisse zusammengeführt und aggregiert, um das Endergebnis zu erhalten.

Wer nutzt Big Data?

Big Data wird von Unternehmen, Regierungsbehörden und Non-Profit-Organisationen genutzt, um Learnings aus großen Datenmengen zu gewinnen. In der Wirtschaft können Big-Data-Analysen beispielsweise dazu genutzt werden, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen oder Geschäftsprozesse zu optimieren. Auch im Bereich der öffentlichen Gesundheit können Big-Data-Analysen dazu beitragen, Krankheitsausbrüche frühzeitig zu erkennen und die Ausbreitung von Epidemien einzudämmen.

Einzelhandel

Der Einzelhandel nutzt Big Data, um Kunden besser zu verstehen und das Einkaufserlebnis zu verbessern. Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und analysiert, wie zum Beispiel Transaktionsdaten, Social-Media-Aktivitäten, Daten von Kundenkarten oder Bewegungsdaten von Kunden in den Geschäften.

Mithilfe dieser Daten können personalisierte Angebote und Empfehlungen erstellt werden, die auf den individuellen Bedürfnissen der Kunden basieren. Auch die Bestandsplanung kann auf Basis von Big-Data-Analysen optimiert werden, indem beispielsweise Vorhersagen über die Nachfrage getroffen werden.

Finanzbranche

In der Finanzbranche wird Big Data genutzt, um Risiken besser einschätzen und Entscheidungen fundierter treffen zu können. Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und analysiert, wie z. B. Transaktionsdaten, Kreditwürdigkeitsprüfungen oder Marktdaten.

Mithilfe dieser Daten können beispielsweise Kreditrisikomodelle verbessert werden oder Vorhersagen über die Entwicklung von Märkten getroffen werden. Auch im Bereich der Betrugsprävention kann Big Data eingesetzt werden, indem beispielsweise verdächtige Transaktionen automatisch erkannt und untersucht werden.

Versicherungen

Versicherungen nutzen Big Data, um Risiken besser einschätzen und präzisere Tarife anbieten zu können. Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und analysiert, wie z. B. Schadensmeldungen, Gesundheitsdaten oder Wetterdaten.

Mithilfe dieser Daten können beispielsweise individuelle Versicherungsangebote erstellt werden, die auf den Bedürfnissen der Kunden basieren sollen.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird Big Data genutzt, um die Qualität der medizinischen Versorgung zu verbessern und Kosten zu senken. Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und analysiert, wie z. B. Patientendaten, klinische Studien oder medizinische Fachliteratur.

Durch die Auswertung dieser Daten können beispielsweise individualisierte Therapien entwickelt oder Krankheitsverläufe vorhergesagt werden. Auch im Bereich der Prävention kann Big Data eingesetzt werden, indem beispielsweise Risikofaktoren für bestimmte Erkrankungen identifiziert und gezielt bekämpft werden.

Vorteile von Big Data

1. Bessere Entscheidungen: Big Data ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von umfassenden Datenanalysen zu treffen.
2. Kosteneinsparungen: Durch die Analyse großer Datenmengen können Einsparpotenziale in verschiedenen Bereichen identifiziert werden, wie beispielsweise bei der Optimierung von Produktionsprozessen oder der Vermeidung unnötiger Ausgaben.
3. Personalisierte Angebote: Big Data ermöglicht es Unternehmen, individuelle Angebote für Kunden zu erstellen und personalisierte Erlebnisse zu schaffen.
4. Verbesserung der Qualität: Durch die Analyse von Daten können Schwachstellen in Produkten oder Dienstleistungen identifiziert werden und somit eine kontinuierliche Verbesserung stattfinden.
5. Neue Geschäftsmöglichkeiten: Die Analyse von Big Data kann auch neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen, indem beispielsweise Marktlücken entdeckt oder neue Produkte entwickelt werden, die auf den Bedürfnissen der Kunden basieren.

Chance, Kritik und Zukunft von Big Data

Zunächst einmal bietet Big Data viele Chancen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen beispielsweise Trends frühzeitig erkennen und ihre Produkte oder Dienstleistungen entsprechend anpassen. Auch in der Medizin kann Big Data helfen, Krankheiten schneller zu erkennen und effektiver zu behandeln.

Doch nicht nur Unternehmen profitieren von Big Data. Auch für die Gesellschaft kann die Technologie einen großen Nutzen haben. So können beispielsweise Verkehrsströme optimiert werden, um Staus zu vermeiden oder Energieversorgungssysteme effizienter gestaltet werden.

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Risiken, die mit der Nutzung von Big Data einhergehen. Ein wichtiger Kritikpunkt ist dabei der Datenschutz. Durch die Sammlung großer Datenmengen können Rückschlüsse auf das Verhalten einzelner Personen gezogen werden. Das birgt das Risiko des Missbrauchs durch Dritte oder staatliche Institutionen, wie beispielsweise Geheimdienste.

Ein weiterer Kritikpunkt ist die Qualität der Daten. Da Big-Data-Technologien oft nicht für Marktforschungszwecke konzipiert sind, können Fehler auftreten, die sich auf die Ergebnisse auswirken können.

Auch ethische Aspekte spielen eine Rolle bei der Kritik an Big Data. So kann es beispielsweise dazu kommen, dass bestimmte Gruppen benachteiligt werden oder dass Entscheidungen allein auf Basis von Algorithmen getroffen werden, ohne menschliches Eingreifen.

Big Data bietet viele Chancen, birgt jedoch auch Risiken und Herausforderungen. Um diese bestmöglich zu bewältigen, ist ein verantwortungsvoller Umgang mit den gesammelten Daten unerlässlich. Es gilt sicherzustellen, dass Datenschutzstandards eingehalten werden und dass ethische Aspekte berücksichtigt werden.

Heute ist Big Data aus vielen Branchen nicht mehr wegzudenken und wird für Entscheidungsfindungen genutzt sowie für die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen eingesetzt. Die Zukunft von Big Data sieht vielversprechend aus, da durch neue Technologien wie Künstliche Intelligenz und Blockchain noch tiefere Erkenntnisse gewonnen werden können.