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.
