Was ist Big Data?

Big Data bezeichnet große, komplexe Informationsmengen, die zu umfangreich und vielschichtig sind, um sie mit herkömmlichen Datenmanagement-Werkzeugen zu bewältigen. Das Datenvolumen ist dabei nur ein Aspekt von Big Data. Weitere wichtige Merkmale sind die Geschwindigkeit der Datenänderung, die Vielfalt der Formate und die Erkenntnisse, die sich aus der Analyse ergeben. Diese Faktoren sind entscheidend, um zu verstehen, was Big Data ausmacht und wie es genutzt werden kann.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die auf einem einzelnen Rechner oder zentralem Speicher basieren, wird Big Data über verteilte Verarbeitung verwaltet – viele vernetzte Maschinen und Speichersysteme arbeiten zusammen. Dabei wird die Verarbeitung auf mehrere Maschinen verteilt, die jeweils einen Teil der Daten gleichzeitig bearbeiten. Verteiltes Rechnen ermöglicht es, große und komplexe Datenmengen effizient und nahezu in Echtzeit zu verarbeiten, indem die Grenzen einzelner Prozessoren oder Speichergeräte überwunden werden.

Wenn man von Big Data spricht und es von herkömmlichen Daten abgrenzt, bezieht man sich auf die sogenannten „fünf V’s von Big Data“:
 

• Volumen: Die Daten werden in enormen Mengen erzeugt. Sie umfassen alles von Online-Transaktionen und vernetzten Sensoren bis hin zu Social-Media-Beiträgen und Videostreams.
  
  
• Geschwindigkeit: Die Daten bewegen sich mit hoher Geschwindigkeit. Sie werden in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit erzeugt, übertragen und analysiert.
  
  
• Vielfalt: Die Daten bestehen nicht aus einem einzigen Typ oder Format. Sie liegen in unterschiedlichsten Formaten vor – von strukturierten Tabellen bis hin zu unstrukturierten Inhalten wie Audiodateien, Bildern und Freitext.
  
  
• Verlässlichkeit: Die Daten können ungenau oder inkonsistent sein. Verlässlichkeit beschreibt die Zuverlässigkeit der Daten – ob sie „sauber“ und konsistent sind, insbesondere wenn sie aus „rauschenden“ oder unvollständigen Quellen stammen.
  
  
• Wert: Die Daten müssen einen Nutzen bieten. Der Wert von Big Data liegt darin, Entscheidungen zu unterstützen, Prozesse zu optimieren und bedeutende Ergebnisse zu erzielen – durch gewonnene Erkenntnisse aus der Analyse.

Diese fünf Eigenschaften zusammen definieren, was Big Data einzigartig macht. Ein Unternehmen erzeugt komplexe Daten aus Kundeninteraktionen, Lieferketten, Mitarbeitersystemen und Cloud-Anwendungen. Die Sammlung und Analyse von Big Data ermöglicht es, all diese Informationen zu bündeln, den Datenfluss zwischen Systemen zu steuern und Muster zu erkennen, die fundierte Entscheidungen und bessere Ergebnisse fördern.

Wie funktioniert Big Data?

Big Data zu nutzen bedeutet, komplexe Datensätze aus vielen Quellen zu kombinieren, sie effizient zu verwalten und so zu analysieren, dass Ihre Ziele erreicht werden. Diese Schritte sind eng miteinander verknüpft und entscheidend, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.

Integration: Big Data stammt aus zahlreichen Systemen, Formaten und Quellen – von Cloud-Plattformen über Anwendungen bis hin zu vernetzten Geräten. Datenkonnektoren – Werkzeuge, Software oder Schnittstellen, die Daten zwischen Systemen verbinden – bündeln diese Informationen in einer zentralen Umgebung, wo sie zugänglich, organisiert und für die Analyse vorbereitet werden. Dabei werden häufig sowohl historische als auch Echtzeitdaten, strukturierte und unstrukturierte Formate sowie Informationen aus der gesamten Organisation berücksichtigt.

Verwaltung: Sind die Daten zentral zusammengeführt, müssen sie aufbereitet werden, um nutzbar zu sein. Dieser Prozess umfasst das Bereinigen, Kennzeichnen, Sichern und Organisieren der Daten. Die Verwaltung umfasst auch die Anwendung von Data Governance-Richtlinien und Zugriffssteuerungen, wenn erforderlich. Mit den passenden Systemen wird Datenmanagement zur gemeinsamen Verantwortung aller Teams – nicht mehr nur zur Aufgabe der IT.

Analyse. Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen bedeutet, dass sich Muster, Trends und Zusammenhänge zeigen. Analysten, Entwickler und Fachexperten nutzen Big-Data-Werkzeuge, um Abläufe zu analysieren, Chancen zu identifizieren und Ideen zu validieren. Einige Datenanalysen erfolgen in Echtzeit, andere werden als Batch-Prozesse durchgeführt. In beiden Fällen verfolgt man dasselbe Ziel: Entscheidungen fundiert zu unterstützen und Ergebnisse datenbasiert zu optimieren.

Diese Schritte – Integration, Verwaltung und Analyse – bilden gemeinsam das Fundament für den Erfolg von Big Data. Sind alle Komponenten optimal aufgestellt, können Unternehmen schneller agieren, bessere Entscheidungen treffen und sich mit mehr Klarheit und Flexibilität an Veränderungen anpassen.