Big Data? Was genau ist das?
Big Data beschreibt die immense Menge an Daten, die täglich von Unternehmen generiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Mobilgeräten, Sensoren oder der digitalen Kommunikation. Die Verarbeitung und Analyse der Daten ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Somit Big Data ist ein wichtiger Treiber für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit in der heutigen digitalen Welt. Doch was genau versteht man unter diesem Begriff?
1 Was ist Big Data?
Unter Big Data versteht man besonders große Datenmengen, die sich durch ihre Größe, Komplexität, Geschwindigkeit und oft unstrukturierter Natur auszeichnen. Sie sind so umfangreich, dass eine herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sie nicht effektiv verarbeiten kann. Die Datenmengen umfassen oft Hunderte von Terabytes, manchmal sogar Millionen oder Milliarden von Gigabytes.
Das Ziel von Big Data besteht darin, Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen zu gewinnen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Erkenntnisse verbessern die Interaktion mit Kund:innen, steigern die betriebliche Effizienz und minimieren Risiken. Zudem ermöglicht es ein tiefes Verständnis für Kundenpräferenzen und -verhalten, was die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen unterstützen kann. Doch dies erfordert eine systematische Auswertung von Kunden- und Marktinformationen, damit Geschäftsprozesse optimiert werden können.
2 Vorteile und Herausforderungen
Vorteile
- Big Data ermöglicht vorausschauende Analysen vom Markt und Kund:innen. Durch die Datenanalysen können Trends vorhergesagt werden und in die Unternehmensstrategie einfließen.
- Die Datenerfassung in Echtzeit ermöglicht ein schnelles Reagieren auf die Marktveränderungen, um Entscheidungen treffen zu können.
- Die erhobenen Daten bieten eine genaue Anpassung der Marketingmaßnahmen an die Zielgruppe, was die Kaufwahrscheinlichkeit erhöht.
- Mithilfe von Machine-Learning können Geschäftsprozesse intelligenter gestaltet und stärker automatisiert werden, was zu Kosteneinsparungen führt.
Herausforderungen
- Die größte Herausforderung von Big Data besteht darin, die Datenmenge effizient zu verwalten, was einen erheblichen Aufwand für die Sammlung, Bearbeitung und Datenanalyse bedeutet.
- Fortschritte in der Technologie führen zu neuen und verbesserten Funktionen, wodurch es schwierig ist, immer auf dem aktuellen Stand zu bleiben. Die Vielzahl an verfügbaren Tools und Technologien erschwert die Auswahl des richtigen Werkzeugs, daher ist es wichtig, stets über den aktuellen Stand informiert zu sein.
- Komplexe Datensätze können Fehler enthalten und müssen daher vor der Auswertung bereinigt, aufbereitet und geprüft werden.
3 Wie funktioniert Big Data?
Bei Big Data werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und zusammengeführt. Die Daten können in beliebiger Form gespeichert und gemäß Ihren Verarbeitungsanforderungen aufbereitet werden. Hierfür werden sie in kleinere Teile aufgeteilt, um gleichzeitig verarbeitet zu werden, damit sinnvolle Analyseergebnisse entstehen. Verschiedene Analysetechniken wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Data Mining werden eingesetzt, um Muster und Trends zu identifizieren. Am Ende werden die Daten anschaulich in Dashboards und Diagrammen dargestellt.
Die großen Datenmengen werden auf vernetzten Geräten wie Computern oder Servern in Rechenzentren oder in einer Cloud gespeichert und verarbeitet. Bei der TelemaxX werden die großen Mengen an Daten in unseren 4 Hochsicherheitsrechenzentren gespeichert. Neben Big Data gehört auch die Digitalisierung und Cloud Computing zu den Hauptthemen unserer Kund:innen. Mit unseren Rechenzentren lassen sich alle damit verbundenen Herausforderungen effektiv und zukunftssicher bewältigen.
4 Einsatzbereiche und Technologien von Big Data
Einsatzbereiche
Big Data optimiert nicht nur Geschäftsprozesse, sondern verbessert den Kundenservice und ermöglicht die Entwicklung neuer Produkte sowie Dienstleistungen.
- Die personalisierte Medizin im Gesundheitswesen wird durch Big Data unterstützt, indem medizinische Daten analysiert werden, um Krankheitsvorhersagen zu treffen und Therapien zu optimieren.
- In der Energiewirtschaft entdeckt Big Data potenzielle Bohrgebiete und überwacht den Betrieb sowie das Stromnetz.
- Fahrzeugdaten werden in der Automobilindustrie analysiert, um vorausschauende Wartung und autonomes Fahren zu ermöglichen.
- Big Data analysiert das Kundenverhalten in der Telekommunikation, um die Netzwerkleistung zu optimieren, personalisierte Tarife anzubieten und den Kundenservice zu verbessern.
Technologien
Zu den Big Data Technologien gehören:
- Apache Hadoop: Ein vielseitiges, leicht zugängliches Open-Source-Framework mit geringen Einstiegskosten und umfangreichen Analyseoptionen. Es basiert auf dem Map-Reduce-Algorithmus, um große Datenmengen auf mehreren Computern zu verarbeiten und verteilt zu speichern.
- Apache Spark: Eine Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Daten, das integrierte Module für SQL, Streaming und maschinelles Lernen nutzt.
Es gibt verschiedene Speichermodelle, welche das traditionelle Data-Warehouse ergänzen:
- Data-Lakes: Speichern unstrukturierte Daten und Rohdaten, die bei Bedarf geordnet, strukturiert, bereinigt und gefiltert werden.
- No-SQL-Datenbanken: Erfassen unstrukturierte Rohdaten und unterstützen verschiedene Datenmodelle ohne ein festes Schema. Sie sind geeignet für große Mengen verteilter Daten.
- Distributed-Storage-System: Verteilen Daten auf mehreren Speichern, um schnellen Zugriff und Ausfallsicherheit zu gewährleisten, wenn einzelne Knoten beschädigt sind.
- Text-Mining: Bezeichnet die automatisierte Analyse und Verarbeitung von großen Mengen an Texten wie beispielsweise Social-Media-Beiträge und Kundenrezensionen. Die Tools dienen dazu, Textinhalte nach Themen zu kategorisieren, Stimmungen einzuschätzen und sogar automatisch Zusammenfassung zu erstellen.
5 Wie hängt Big Data mit der Cloud zusammen?
Cloud-Plattformen sind für Big Data unerlässlich, da sie effizientes Speichern und Abrufen großer Datenmengen ermöglichen. Durch Cloud-Dienste können Unternehmen Kosten reduzieren und die Leistungsfähigkeit Ihrer Big-Data-Plattformen verbessern, um geschäftliche Herausforderungen anzugehen und Chancen zu nutzen.
Die Business Cloud von TelemaxX lässt sich in kürzester Zeit einrichten und ist auch in sehr hohem Maße skalierbar. Wir können unseren Kund:innen garantieren, dass alle Daten ausschließlich in Deutschland gespeichert werden. Die Hard- und Software unserer Cloud ist immer auf dem neusten Stand. Wir nehmen Ihnen die Arbeit ab, indem wir uns um den sicheren Betrieb Ihrer Cloud-Infrastruktur kümmern, damit Sie mehr Zeit haben für Ihr Kerngeschäft.