Big Data: Was ist das?
Big Data beschreibt riesige Datenmengen, die jeden Tag entstehen. Diese Datenmengen sind so groß, dass sie in Zettabytes gemessen werden. Sie werden von Computern, Smartphones und elektronischen Sensoren erzeugt. Unternehmen können diese Daten nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern und kundenorientierte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
Warum „big“?
Big Data sind nicht nur wegen ihres Volumens „groß“. Sie sind auch deshalb „groß“, weil sie sehr vielfältig und komplex sind. Diese Vielfalt und Komplexität macht es schwierig, sie mit traditionellen Datenbanken zu erfassen, zu verwalten und zu verarbeiten.
Die Daten können aus verschiedenen Quellen stammen. Drei wichtige Quellen sind:
- Soziale Daten: Diese Daten entstehen durch Kommentare, Beiträge, Bilder und Videos in sozialen Medien.
- Maschinendaten: Maschinen und Geräte im Internet der Dinge (IoT) sind mit Sensoren ausgestattet. Diese Sensoren erfassen und senden Daten.
- Transaktionsdaten: Dazu gehören alle Daten, die bei Käufen, Bankgeschäften und anderen Transaktionen entstehen.
Die 5 Vs
Daten müssen fünf Merkmale (auf Englisch die 5 Vs) erfüllen, um als Big Data zu gelten:
- Volumen (volume): Die Datenmenge muss riesig sein.
- Geschwindigkeit (velocity): Die Daten werden sehr schnell erzeugt und müssen schnell verarbeitet werden.
- Vielfalt (variety): Strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten.
- Wahrhaftigkeit (veracity): Die Daten müssen korrekt und zuverlässig sein.
- Wert (value): Die Daten müssen einen Nutzen für Unternehmen haben.
Vorteile
Durch die Analyse von Big Data können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Diese Erkenntnisse können ihnen helfen:
- Produkte und Dienstleistungen zu verbessern,
- Wartungskosten zu senken,
- Die Kundenerfahrung zu verbessern,
- Risiken besser zu managen,
- Kosten zu sparen und effizienter zu arbeiten,
- Wettbewerbsfähiger zu werden.
Künstliche Intelligenz und Big Data
Die Analyse von dieser großen Datenmengen ist ohne künstliche Intelligenz (KI) kaum möglich. KI-Systeme brauchen große Datenmengen, um zu lernen und ihre Leistung zu verbessern. Umgekehrt können die Daten ohne KI nicht sinnvoll analysiert werden.
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