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Was ist und wie funktioniert Big Data

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf massive, komplexe Datensätze (entweder strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert), die schnell aus einer Vielzahl von Quellen erzeugt und übertragen werden.

Big Data ist im Wesentlichen die Verarbeitung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen, daher ist es sinnvoll, die einzelnen Attribute genauer zu betrachten.

Vorteile von Big Data

Auch wenn der große Umfang von Big Data überwältigend sein kann, bietet diese Datenmenge eine Fülle von Informationen, die Fachleute zu ihrem Vorteil nutzen können. Große Datensätze können ausgewertet werden, um Muster über ihre ursprünglichen Quellen abzuleiten und so Erkenntnisse zur Verbesserung der Unternehmenseffizienz oder zur Vorhersage künftiger Geschäftsergebnisse zu gewinnen.

Wichtige Bereiche, in denen Big Data genutzt werden kann:

  • Kostenoptimierung
  • Kundenbindung
  • Entscheidungsfindung
  • Automatisierung von Prozessen

Wie wird Big Data genutzt?

Die Vielfalt von Big Data macht sie von Natur aus komplex, so dass Systeme erforderlich sind, die die verschiedenen strukturellen und semantischen Unterschiede verarbeiten können.

Big Data erfordert spezialisierte NoSQL-Datenbanken, die die Daten so speichern können, dass sie sich nicht strikt an ein bestimmtes Modell halten müssen. Dies bietet die nötige Flexibilität, um scheinbar disparate Informationsquellen kohärent zu analysieren, um einen ganzheitlichen Überblick über die Geschehnisse zu erhalten und zu erfahren, wie und wann gehandelt werden muss.

Bei der Aggregation, Verarbeitung und Analyse von Big Data werden diese häufig entweder als operative oder analytische Daten klassifiziert und entsprechend gespeichert.

Operative Systeme verarbeiten große Datenmengen auf mehreren Servern und umfassen Daten wie Lagerbestände, Kundendaten und Einkäufe – die alltäglichen Informationen innerhalb eines Unternehmens.

Analytische Systeme sind ausgefeilter als ihre operativen Gegenstücke und können komplexe Datenanalysen durchführen und den Unternehmen Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung liefern. Diese Systeme werden oft in bestehende Prozesse und Infrastrukturen integriert, um die Erfassung und Nutzung von Daten zu maximieren.

Unabhängig davon, wie sie klassifiziert werden, sind Daten überall. Unsere Telefone, Kreditkarten, Softwareanwendungen, Fahrzeuge, Akten, Websites und die meisten „Dinge“ in unserer Welt sind in der Lage, riesige Datenmengen zu übermitteln, und diese Informationen sind unglaublich wertvoll.

Big-Data-Analysen werden in fast allen Branchen eingesetzt, um Muster und Trends zu erkennen, Fragen zu beantworten, Einblicke in Kunden zu gewinnen und komplexe Probleme zu lösen. Unternehmen und Organisationen nutzen die Informationen aus einer Vielzahl von Gründen, z. B. um ihr Geschäft auszubauen, Kundenentscheidungen zu verstehen, die Forschung zu verbessern, Prognosen zu erstellen und wichtige Zielgruppen für Werbung anzusprechen.

BIG DATA-BEISPIELE:

  • Personalisierte E-Commerce-Einkaufserlebnisse.
  • Verbesserte medizinische Forschung durch Zusammenstellung von Datenpunkten.
  • Medienempfehlungen bei Streaming-Diensten.
  • Modellierung von Finanzmärkten.
  • Vorhersage von Ernteerträgen für Landwirte.
  • Analyse von Verkehrsmustern zur Verringerung von Verkehrsstaus in Städten.
  • Erkennung von Einkaufsgewohnheiten im Einzelhandel und Optimierung der Produktplatzierung.
  • Maximierung der Effizienz und des Werts von Sportmannschaften.
  • Erkennung von Bildungsgewohnheiten für einzelne Schüler, Schulen und Bezirke.

Big Data Tools 

Um Big Data zu verstehen, muss man eine umfangreiche Analyse durchführen, und hier kommen Big-Data-Tools ins Spiel. Big-Data-Tools sind in der Lage, große Datensätze zu überblicken und Muster auf einer verteilten und Echtzeit-Skala zu erkennen, was viel Zeit, Geld und Energie spart.

Im Folgenden finden Sie einige Big Data-Tools, die heute in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

Apache Hadoop

Die Softwarebibliothek von Apache Hadoop ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für Big Data und ermöglicht die verteilte Verarbeitung großer Datensätze in Forschung und Produktion.

Apache Spark

Apache Spark ist eine Open-Source-Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datensätze auf Einzelknotenrechnern oder Clustern. Die Software bietet eine skalierbare und einheitliche Verarbeitung, die in der Lage ist, Data-Engineering-, Data-Science- und Machine-Learning-Operationen in Java, Python, R, Scala oder SQL auszuführen.

Apache Storm

Das Open-Source-Rechnersystem Apache Storm kann mehr als eine Million Tupel pro Sekunde und Knoten verarbeiten und ist auf die Verarbeitung verteilter, unstrukturierter Daten in Echtzeit spezialisiert.

Fazit

Sie können mit Hilfe von Big Data große und komplexe Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen auswerten und so wichtige Informationen für Ihr Unternehmen gewinnen.

In unserem Seminar erfahren Sie, welche Vorteile Big Data für Ihr Unternehmen bringen kann und wie Sie Big Data erfolgreich und effizient in Ihrem Unternehmen umsetzen.

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Integration großer Datenmengen: Herausforderungen

Sie möchten also Big-Data-Tools in Ihr Unternehmen integrieren. Big-Data-Analysen verschaffen Ihnen einen Wettbewerbsvorteil, helfen Ihnen bei der Optimierung Ihrer Abläufe und verschaffen Ihnen einen umfassenderen Überblick über Ihr Unternehmen. Es ist jedoch nicht so einfach, mit den Fingern zu schnippen und Ihren Mitarbeitern zu sagen, dass sie BDA implementieren sollen. Die Integration von Big Data ist ein komplexer Prozess mit hohem Nutzen.

Es ist nicht so einfach, alle strukturierten Betriebsdaten eines Unternehmens in einem Lagerhaus zusammenzustellen. Vielmehr müssen Daten aus einer Vielzahl strukturierter, unstrukturierter oder halbstrukturierter Quellen extrahiert, miteinander kompatibel gemacht und dann in einem Warehouse oder Data Lake gespeichert werden, wo sie später abgerufen werden können.

Herausforderungen

Wie bei den meisten Diskussionen im Leben läuft auch die Integration von Big Data oft auf eine interne Debatte zwischen greifbaren Ressourcen und monetären Kosten hinaus. Viele der Herausforderungen, die sich im Big-Data-Prozess stellen, können durch einfaches Auslagern der Arbeitslast an ein Produkt oder eine Dienstleistung gelöst werden. Einige der größten Herausforderungen bei der Integration von Big Data sind:

  • Die Suche nach qualifizierten und fähigen Big-Data-Ingenieuren und -Analysten, die Arbeitsabläufe entwickeln und umsetzbare Schlussfolgerungen aus dem Prozess ziehen.
  • Sicherstellung der Genauigkeit, Qualität und Sicherheit der Daten.
  • Hochskalierung der Datenverarbeitungsprozesse.
  • Synchronisierung aller Datenquellen.
  • Effektive und effiziente Datenspeicherung.
    Es gibt vier Merkmale, die Big Data von „kleinen“ Daten unterscheiden: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Wahrhaftigkeit. Jedes dieser vier V’s stellt eine besondere Herausforderung für die Datenintegration dar.

Umfang

Die Koordinierung großer Datenmengen ist für sich genommen schon eine Herausforderung. Um Big Data nutzen zu können, müssen Unternehmen umfangreiche Ressourcen für das Sammeln, Verarbeiten und Speichern von Daten bereitstellen, entweder physisch oder finanziell. Wenn Ihr Unternehmen nicht über ein umfangreiches Computernetzwerk verfügt, bieten Dienste wie Hadoop eine ausgelagerte Verarbeitung. Obwohl sie als eine der günstigsten Optionen für Big Data gelten, können einzelne Knoten immer noch 4.000 US-Dollar kosten.

Das summiert sich schnell, vor allem, wenn Ihr Unternehmen ständig Daten streamt und Echtzeit-Metriken verwendet. Abgesehen von den Kosten kann auch die Logistik des Umgangs mit all diesen Daten eine entmutigende Aufgabe sein.

Vielfalt

Die vielleicht wichtigste Komponente und folglich größte Herausforderung bei der Integration von Big Data ist die Arbeit mit einer Vielzahl von Daten.

Eine große Datenmenge ist zwar die oberflächliche Definition von Big Data, der wahre Wert ergibt sich jedoch aus komplexen, tiefgehenden Datensätzen. Multidimensionale Daten ermöglichen tiefere Einblicke als die oberflächliche Analyse größerer eindimensionaler Datensätze.

Die Nutzung mehrerer Quellen aus einzelnen Silos, nicht größerer Quellen, eine Idee, die MIT-Professor Michael Stonebraker als den „Long Tail“ von Big Data bezeichnet, ist die wichtigste Komponente.

Damit jedoch Tausende einzigartiger Datensätze mit unterschiedlichen oder gar keinen Schemata zusammenarbeiten können, sind fortschrittliche Analyseressourcen und -fähigkeiten sowie ausgefeilte Kenntnisse über deren Nutzung erforderlich.

Schnelligkeit

Wenn es Wochen dauert, Big Data zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen, sind die Chancen groß, dass die daraus gewonnenen Erkenntnisse bereits veraltet sind, wenn man sie in der Hand hält, wenn die ganze Arbeit getan ist.

Immer mehr Unternehmen verlassen sich auf Echtzeit-Analysen. Selbst diejenigen, die keine minutenaktuellen Informationen benötigen, wollen nicht Wochen oder Monate warten, um Maßnahmen zu ergreifen. Zusammen mit dem Volumen und der Vielfalt wird die Geschwindigkeit zu einer Herausforderung für die Integration.

Bei der Arbeit mit komplexen, großen Datensätzen ist es höchstwahrscheinlich unmöglich, einen einheitlichen Analyseprozess auf alle Daten anzuwenden. Da eine gewisse Individualisierung erforderlich ist, verlangsamt sich die Aufgabe erheblich. Big-Data-Integrationstools wie Alteryx und Essbase ermöglichen einen Lastausgleich und eine verteilte Datenverarbeitung, so dass verschiedene Komponenten des Datensatzes gleichzeitig analysiert werden können, was die Geschwindigkeit erhöht. Aber auch dafür muss man mehr Geld ausgeben.

Veracity

Laut einer Umfrage von Forrester Consulting im Jahr 2019 haben nur 38 % der Führungskräfte Vertrauen in die Kundenkenntnisse ihrer Mitarbeiter, und 34 % haben Vertrauen in die Erkenntnisse über die Geschäftsabläufe. Das liegt daran, dass die Validierung von Genauigkeit und Relevanz eine große Herausforderung in der Analytik darstellt, insbesondere bei Big Data.

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