Big Data: Was es ist, wie es funktioniert, und welche Vorteile und Challenges es gibt!

Big Data steht für eine große Menge an strukturierten und unstrukturierten Informationen, die Menschen und Maschinen generieren. Diese Daten vermehren sich tagtäglich – Daten in der Größenordnung von Zettabytes, die von Computern, Mobilgeräten und elektronischen Sensoren produziert werden. Diese großen und komplexen Datensätze können mit traditionellen Datenverarbeitungstools nicht einfach verwaltet oder analysiert werden.

Big Data haben unterschiedliche Formate:

• Strukturierte Daten: z. B. Transaktionen und Finanzdokumente
• Unstrukturierte Daten: z. B. Texte, Dokumente, Video- und Multimediadateien
• Halbstrukturierte Daten: z. B. Web-Serverprotokolle und Streaming-Daten von Sensoren

Unternehmen können diese Daten nutzen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, Prozesse und Richtlinien zu verbessern und kundenorientierte Produkte, Dienstleistungen und Erfahrungen zu entwickeln.

Die Notwendigkeit, große Datenmengen zu verwalten, reicht bis in die 1960er und 70er Jahre zurück, als die ersten Rechenzentren entstanden und die relationale Datenbank entwickelt wurde. Dies war der Startschuss für die heutigen Big Data.

Traditionell hat man Big Data an drei Merkmalen erkannt: Vielfalt (Variety), Volumen (Volume) und Geschwindigkeit (Velocity), auch bekannt als die „3 Vs“. In den letzten Jahren sind jedoch zwei weitere Merkmale hinzugekommen: Value und Wahrhaftigkeit (Veracity), denn Daten sind heute zu Kapital geworden. Diese „5 V’s“ als Merkmale von Big Data bedeuten Folgendes:

• Volumen: Die Menge der Daten – Bei einigen Unternehmen kann es sich dabei um mehrere Dutzend Terabyte an Daten handeln, für andere können es Hunderte von Petabytes sein.
• Velocity: Die Geschwindigkeit, mit der Daten erhalten und (möglicherweise) verarbeitet werden.
• Variety: Die Arten von Daten, die verfügbar sind – Strukturierte Daten, Unstrukturierte Daten, Semistrukturierte Daten
• Veracity: Wie wahrheitsgetreu sind Daten und wie sehr kann man sich auf sie verlassen?
• Value: Daten haben einen immanenten Wert für das Unternehmen und dieser Wert sollte entdeckt werden. Dieser Wert kann intern sein, wie z. B. betriebliche Prozesse, die optimiert werden können oder extern, wie z. B. Vorschläge für Kundenprofile, die das Engagement maximieren können.

• Bessere Einblicke: Wenn Unternehmen über mehr Daten verfügen, können sie bessere Erkenntnisse für jeden Prozess gewinnen.
• Entscheidungsfindung (Market Intelligence): Dank tiefer Daten-Einblicke können Unternehmen datengestützte Entscheidungen mit zuverlässigeren Prognosen und Vorhersagen treffen.
• Verbesserte betriebliche Effizienz: Jede Abteilung kann von den Daten auf operativer Ebene profitieren.
• Personalisierte Kundenerlebnisse: Kundenprofile und zugehörige Daten können die Kundenbindung und -erfahrung verbessern.
• Kosteneinsparungen: Mithilfe von Big Data können Unternehmen Wege zur Kostensenkung und Verbesserung der betrieblichen Effizienz finden.

Wenn Datenexperten ein neues Projekt mit einer Big-Data-Analyse beginnen, folgen sie im Allgemeinen einem fünfstufigen Prozess. Diesen Prozess nennen wir den „Data Science Workflow“:

1. Identifizieren von Geschäftsfragen: Der erste Schritt, um Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, besteht darin, klare Ziele und Fragen zu definieren: Was braucht das Unternehmen? Welche Art von Problem versuchen wir zu lösen? Welche Art von Daten wird benötigt? Welche Techniken und Methoden werden wir verwenden?
2. Datenerfassung und Speicherung: Dann müssen die Daten aus verschiedenen Ressourcen wie Cloud-Speicher oder mobilen Anwendungen gesammelt und an einem sicheren Ort wie einem Data Warehouse gespeichert werden, um sie zu analysieren.
3. Daten verarbeiten (Processing): Sobald die Daten gesammelt und gespeichert sind, müssen sie ordnungsgemäß organisiert werden, um genaue Ergebnisse bei analytischen Abfragen zu erhalten. Einige Verarbeitungsoptionen sind Batch-Verarbeitung und Stream-Verarbeitung.
4. Datenbereinigung (Cleaning): Im nächsten Schritt muss die Qualität der Daten verbessert werden, um ein aussagekräftigeres Ergebnis zu erzielen. Alle Daten müssen korrekt formatiert sein, um doppelte oder irrelevante Daten zu eliminieren.
5. Datenanalyse: Sobald die Daten bereitstehen, können fortgeschrittene Analyseverfahren große Daten in verständliche Einsicht verwandeln. Einige dieser Big-Data-Analysemethoden sind Data-Mining. Methoden des maschinellen Lernens: Prädiktive Analytik, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Abschließend sind die Daten bereit für die Visualisierung und Kommunikation.

Die praktischsten Tools, die von Unternehmen für Big-Data-Analyseprojekte verwendet werden, sind die folgenden:

• Tableau: Hauptsächlich für Business Intelligence und Datenvisualisierung verwendet, um Informationen zu teilen, zu analysieren und Berichte zu erstellen.
• Microsoft Power BI: Es kombiniert Geschäftsanalysen, Datenvisualisierung und Best Practices, die einem Unternehmen helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
• Google Analytics: Ist ein kostenloser Webanalysedienst von Google, der grundlegende Analysetools und Statistiken für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) und das Marketing bietet. Die Leistung einer Website und Informationen über ihre Besucher werden überwacht und analysiert.
• Python: ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science und Analytik. Sie bietet viele Bibliotheken für Aufgaben wie Datenmanipulation, -bereinigung, -analyse und -visualisierung sowie für maschinelles Lernen und Automatisierung.

Obwohl Big Data viele Vorteile für Unternehmen bietet, gibt es einige Punkte, die Unternehmen beachten sollten, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die größten Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data sind die folgenden:

• Big-Data-Volumen und Komplexität bei dem Architekturdesign
• Hohe Kosten für Big-Data-Projekte und -Infrastruktur
• Zugänglichkeit und langsamer Erkenntnisgewinn
• Qualifikations- und Wissensmangel
• Komplexe Sicherheit und Compliance