Mit dem Begriff Big Data werden Ressourcen bezeichnet, deren Merkmale in Bezug auf Volumen (Volume), Geschwindigkeit (Velocity) und Vielfalt (Variety) den Einsatz besonderer Technologien und Analysemethoden zur Wertschöpfung erforderlich machen. Hier erfährst Du alles, was Du über Big Data wissen musst.
Die Datenflut aufgrund der zunehmenden Digitalisierung der Wirtschaft und der Akteure auf allen Märkten hat Forscher und Forscherinnen dazu gezwungen, neue Methoden für die Sammlung und Verarbeitung von Daten zu finden – auf Unternehmens-, Landes- oder sogar auf globaler Ebene. Erfahre mehr mehr über Weiterbildungen in Big DataWas ist Big Data?
Big Data heißt wörtlich übersetzt „große Datenmengen“ und bezeichnet Datensätze, die so groß geworden sind, dass sie die menschlichen Analysefähigkeiten übersteigen und die Verwendung herkömmlicher IT-Tools in Frage stellen. Diese Daten können persönlicher, beruflicher oder institutioneller Natur sein und aus verschiedenen Informationsquellen in digitalen Netzwerken stammen (Text, Video, Audio, Datenbanken usw.). Für einige stellt die Entstehung von Big Data eine neue industrielle Revolution dar, die der Entdeckung der Dampfmaschine (Anfang des 19. Jahrhunderts), der Elektrizität (Ende des 19. Jahrhunderts) und der Informatik (Ende des 20. Jahrhunderts) ähnelt. Für andere gilt dieses Phänomen als letzte Etappe der dritten industriellen Revolution, die eigentlich die „Informationsrevolution“ ist. In jedem Fall wird Big Data als Quelle einer tiefgreifenden Umwälzung der Gesellschaft erkannt. ?Auch interessant:| Data Science im Zeitaler von Big Data |
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Big Data – Wie äußert sich das konkret?
Zunächst einmal muss man verstehen, dass Big Data natürlich mit den Informationstechnologien verbunden ist. Die Digitaltechnik umfasst die Informatik, aber ihr Umfang ist breiter, da sie auch die Telekommunikation (Telefon, Radio, Fernsehen, Computer) und das Internet umfasst. Denn jede Handlung, die in der digitalen Welt ausgeführt wird, erzeugt eine oder sogar mehrere potenziell analysierbare Daten. Da wir die Informationstechnologien auf vielfältige Weise nutzen können, ist auch das Format der erzeugten Daten sehr vielfältig. Diese Menge an erzeugten Daten bildet zusammen mit ihrer Vielfalt und ihrer Produktionsgeschwindigkeit die Struktur von „Big Data“. Daher reicht es nicht aus, nur die Daten zu betrachten, um zu behaupten, Big Data zu betreiben. Wenn Daten einzeln ausgegeben werden, sind sie in der Tat nur Daten. Sobald sie jedoch gesammelt, sortiert und verarbeitet werden, werden sie zu verwertbaren Informationen. Die Macht von Big Data besteht also darin, Deine scheinbar harmlosen Daten in den Hauptschlüssel für Deine neuen Entscheidungsfindungen zu verwandeln. Es handelt sich also eher um eine neue strategische Intelligenz, mit der Du die Entscheidungsfindung und die Leistung Deines Unternehmens beschleunigen kannst. Lerne Big Data onlineDie „5 V“ oder die fünf Hauptmerkmale von Big Data
- V wie Volume (engl. volume): Big Data ist also ein außergewöhnlich großes Datenvolumen,
- V wie Geschwindigkeit (engl. velocity): Big Data bedeutet, dass die Daten schnell und in Echtzeit verarbeitet werden,
- V wie Vielfalt (engl. variety): Big Data bedeutet, dass die Daten vielfältig sind und verschiedene Formen annehmen. Ein Bild, ein Video, ein Tweet oder ein Like sind Daten. Eine einfache Spur, die auf einer Website nach Deinem Besuch hinterlassen wird, nämlich die berühmten Cookies, oder von einem Deiner vernetzten Gegenstände, sind Daten.
- V wie Wahrhaftigkeit (engl. validity): Big Data wirft das Problem der Wahrhaftigkeit der Daten auf. Sind sie relevant? Entsprechen sie der Realität?
- V wie Wert (engl. value): Einer der Nachteile von Big Data ist das Problem, den Wert der erzeugten Daten zu bestimmen. Die Daten müssen sortiert werden. Es ist daher wichtig, dass Du die zu analysierenden Daten entsprechend Deiner Tätigkeit und vor allem Deiner Ziele auswählst.

