{"id":135340,"date":"2026-02-26T13:45:36","date_gmt":"2026-02-26T12:45:36","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=135340"},"modified":"2026-02-26T13:45:37","modified_gmt":"2026-02-26T12:45:37","slug":"big-data-definition-technologien-anwendungen-weiterbildung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/big-data-definition-technologien-anwendungen-weiterbildung","title":{"rendered":"Big Data: Definition, Technologien, Anwendungen, Weiterbildung"},"content":{"rendered":"<p><strong>Der Begriff \u201eBig Data\u201d steht f\u00fcr die Megadaten, die von Unternehmen in allen Branchen gesammelt und analysiert werden, um wertvolle Informationen zu sortieren. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du \u00fcber dieses Thema wissen musst.<\/strong><\/p>\nBevor man Big Data oder Megadaten definiert, ist es wichtig zu <b>verstehen, was Daten sind.<\/b> Daten werden als Mengen, Zeichen oder Symbole definiert, die von einem Computer verarbeitet werden. Daten k\u00f6nnen als elektrische Signale gespeichert oder \u00fcbertragen werden und werden auf einem mechanischen, optischen oder magnetischen Medium abgespeichert.\n\nDer <b>Begriff Big Data<\/b> bezieht sich auf gro\u00dfe, von Unternehmen gesammelte Datens\u00e4tze, die ausgewertet und analysiert werden k\u00f6nnen, um daraus verwertbare Informationen zu sortieren oder f\u00fcr Projekte des <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a> verwendet werden k\u00f6nnen.\n\nBig Data wird oft durch die \u201e<strong>3 V<\/strong>\u201d definiert: das <strong>Volumen<\/strong> (volume) und die <strong>Vielfalt<\/strong> (variety) der Daten sowie die <strong>Geschwindigkeit<\/strong> (velocity), mit der sie erzeugt, gesammelt und verarbeitet werden. Dies unterscheidet \u201eMegadaten&#8220; von herk\u00f6mmlichen Daten.\n\nDiese drei Merkmale wurden erstmals<b> 2001 <\/b>von Doug Laney, einem Analysten der Meta Group Inc. <b>identifiziert<\/b>. Sp\u00e4ter wurden sie von Gartner nach der \u00dcbernahme der Meta Group im Jahr 2005 popularisiert. Heute werden Big Data manchmal auch andere Eigenschaften zugeschrieben, wie Wahrhaftigkeit, Wert und Variabilit\u00e4t.\n\nIn Unternehmen aller Branchen sind Systeme zur Verarbeitung und Speicherung von Big Data unverzichtbar geworden. Der Grund daf\u00fcr ist, dass herk\u00f6mmliche Datenverwaltungsprogramme nicht in der Lage sind, solch gro\u00dfe Datenmengen abzuspeichern oder zu verarbeiten.\n\n<iframe title=\"What Is Big Data?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/eVSfJhssXUA?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2>Wof\u00fcr wird Big Data verwendet?<\/h2>\nUnternehmen aller Branchen nutzen die in ihren Systemen gespeicherten Big Data f\u00fcr unterschiedliche Zwecke: um Abl\u00e4ufe zu verbessern, einen besseren KundInnenservice zu bieten, <b>personalisierte Marketingkampagnen<\/b> auf der Grundlage von KundInnenpr\u00e4ferenzen zu erstellen oder einfach nur, um den Umsatz zu steigern.\n\nMit Big Data k\u00f6nnen sich Unternehmen einen <b>Wettbewerbsvorteil<\/b> gegen\u00fcber ihren nicht datengesteuerten KonkurrentInnen verschaffen. Sie k\u00f6nnen schneller und genauer Entscheidungen treffen, die direkt auf Informationen basieren.\n\nSo kann ein Unternehmen beispielsweise Big Data analysieren, um wertvolle Informationen \u00fcber die Bed\u00fcrfnisse und <b>Erwartungen seiner KundInnen<\/b> zu erhalten. Diese Informationen k\u00f6nnen dann zur Entwicklung neuer Produkte oder gezielter Marketingkampagnen genutzt werden, um die KundInnenbindung oder die Konversionsrate zu erh\u00f6hen. Ein Unternehmen, das sich bei seiner Entwicklung ausschlie\u00dflich auf Daten st\u00fctzt, gilt als datengesteuert (data-driven auf Englisch).\n\nBig Data wird auch in der <b>medizinischen Forschung<\/b> eingesetzt. So k\u00f6nnen beispielsweise Risikofaktoren f\u00fcr Krankheiten ermittelt oder zuverl\u00e4ssigere und genauere Diagnosen gestellt werden. Medizinische Daten k\u00f6nnen auch zur Vorhersage und \u00dcberwachung m\u00f6glicher Epidemien verwendet werden.\n\nMegadaten werden ausnahmslos in fast allen Bereichen eingesetzt. Die <b>Energiewirtschaft<\/b> nutzt sie, um potenzielle Bohrgebiete zu entdecken und ihren Betrieb oder das Stromnetz zu \u00fcberwachen. FinanzdienstleisterInnen nutzen es f\u00fcr das Risikomanagement und die Analyse von Marktdaten in Echtzeit.\n\nHerstellerInnen und <b>Transportunternehmen<\/b> verwalten ihre Lieferketten und optimieren ihre Lieferwege mithilfe von Daten. In \u00e4hnlicher Weise nutzen Regierungen Big Data zur Verbrechensbek\u00e4mpfung oder f\u00fcr Smart-City-Initiativen.\n\n<iframe title=\"\u201eBig Data&quot; einfach erkl\u00e4rt (explainity\u00ae Erkl\u00e4rvideo)\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/X_FiBBCSXp4?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2>Woher kommen die Megadaten?<\/h2>\nMegadaten k\u00f6nnen aus einer Vielzahl von Quellen stammen. G\u00e4ngige Beispiele sind Transaktionssysteme, KundInnendatenbanken und medizinische Aufzeichnungen.\n\nAuch die <b>Aktivit\u00e4ten der InternetnutzerInnen<\/b> erzeugen eine Vielzahl von Daten. Klickprotokolle, Apps und soziale Netzwerke erfassen eine Vielzahl von Informationen. <b>Das Internet der Dinge<\/b> ist dank seiner Sensoren ebenfalls eine Datenquelle, unabh\u00e4ngig davon, ob es sich um Industriemaschinen oder um vernetzte Gegenst\u00e4nde f\u00fcr Privatpersonen wie Armb\u00e4nder f\u00fcr Sport handelt.\n\nZum besseren Verst\u00e4ndnis sind hier einige konkrete Beispiele f\u00fcr Big Data-Quellen aufgef\u00fchrt. Allein Wall Street erzeugt t\u00e4glich etwa ein Terabyte an Daten.\n\nDas ist viel, aber nichts im Vergleich zu <b>sozialen Netzwerken<\/b>. Facebook nimmt t\u00e4glich mehr als 500 Terabyte an neuen Daten in seine Datenbanken auf. Diese Daten werden haupts\u00e4chlich durch das Hochladen von Fotos und Videos, den Austausch von Nachrichten und Kommentare unter Beitr\u00e4gen generiert.\n\nIn nur 30 Minuten Flugzeit kann ein <b>einziges<\/b> <b>Flugzeugtriebwerk<\/b> mehr als 10 Terabyte an Daten erzeugen. Wie Du siehst, flie\u00dfen Megadaten jetzt aus verschiedenen Quellen ein, und die Daten werden im Zuge des technologischen Fortschritts immer umfangreicher&#8230;\n\n<iframe title=\"How Facebook Tracks Your Data | NYT\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/JAO_3EvD3DY?start=8&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2>Die verschiedenen Arten von Big Data<\/h2>\nBig Data stammt aus einer Vielzahl von Quellen und kann daher viele Formen annehmen. Es gibt <b>mehrere Hauptkategorien<\/b>.\n\nWenn Daten in einem festen und genau definierten Format abgespeichert und verarbeitet werden k\u00f6nnen, spricht man von <b>\u201estrukturierten\u201d Daten<\/b>. Dank zahlreicher Fortschritte in der Informatik stehen heute Techniken zur Verf\u00fcgung, die eine effiziente Arbeit mit diesen Daten erm\u00f6glichen und ihren vollen Wert aussch\u00f6pfen.\n\nAber auch strukturierte Daten k\u00f6nnen <b>aufgrund ihrer extremen Menge<\/b> problematisch sein. Bei einem Datenvolumen, das mittlerweile mehrere Zettabytes erreicht, sind Speicherung und Verarbeitung eine echte Herausforderung.\n\nDaten mit unbekanntem Format oder unbekannter Struktur werden dagegen als <b>\u201eunstrukturierte\u201d Daten<\/b> bezeichnet. \u00dcber ihre extremen Menge hinaus stellt diese Art von Daten eine zus\u00e4tzliche Herausforderung bei ihrer Verarbeitung und Nutzung dar.\n\nEin typisches Beispiel daf\u00fcr ist <b>eine heterogene Datenquelle<\/b>, die eine Kombination aus Text-, Bild- und Videodateien enth\u00e4lt. Im digitalen und multimedialen Zeitalter wird diese Art von Daten immer h\u00e4ufiger. Unternehmen verf\u00fcgen daher \u00fcber riesige Datenmengen, die sie jedoch nur schwer nutzen k\u00f6nnen, weil die Verarbeitung dieser unstrukturierten Informationen schwierig ist&#8230;\n\nDie \u201ehalbstrukturierten\u201d Daten liegen auf halbem Weg zwischen diesen beiden Kategorien. Es kann sich zum Beispiel um Daten handeln, die zwar formatiert wurden, aber nicht eindeutig in einer Datenbank definiert sind.\n\nBevor <b>unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten<\/b> verarbeitet und analysiert werden k\u00f6nnen, m\u00fcssen sie mit verschiedenen Arten von Data-Mining- oder Datenaufbereitungstools aufbereitet und umgewandelt werden.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Big Data-Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2>Techniken zur Analyse von Big Data<\/h2>\nZur Analyse von Big Data werden <b>verschiedene Techniken <\/b>eingesetzt. Hier sind einige Beispiele.\n\nDurch Benchmarking kann ein Unternehmen beispielsweise die Leistung seiner Produkte und Dienstleistungen mit der seiner KonkurrentInnen vergleichen. Bei der <b>Marketinganalyse <\/b>geht es darum, Daten zu analysieren, um neue Produkte und Dienstleistungen auf besser informierte und innovativere Weise zu f\u00f6rdern.\n\nDie <b>Sentimentanalyse<\/b> zielt darauf ab, die Zufriedenheit der KundInnen mit einer Marke zu bewerten, z. B. durch die Auswertung von Bewertungen oder Kommentaren im Internet. In \u00e4hnlicher Weise kann die <b>Analyse sozialer Netzwerke<\/b> \u00fcber den Ruf eines Unternehmens informieren, und zwar auf der Grundlage dessen, was Menschen im Internet \u00fcber das Unternehmen sagen. Dadurch wird es m\u00f6glich, neue Zielgruppen f\u00fcr Marketingkampagnen zu ermitteln.\n\n<iframe title=\"How BIG DATA Works ? What is Big Data used for ? ( Introduction to Big data )\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/13LKnork72E?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h3>Wie werden Megadaten abgespeichert und verarbeitet?<\/h3>\nDie Menge, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Megadaten erfordern <b>eine spezielle IT-Infrastruktur<\/b>. Ein einzelner Server oder sogar ein Cluster von Servern wird durch Big Data schnell \u00fcberfordert sein.\n\nUm eine ausreichende Verarbeitungsleistung zu erreichen, kann es notwendig sein, <b>Tausende von Servern zu kombinieren<\/b>, um die Verarbeitungsarbeit zu verteilen. Diese Server m\u00fcssen in einer Cluster-Architektur zusammenarbeiten, die h\u00e4ufig auf speziellen Technologien wie Hadoop oder Apache Spark basiert.\n\n<b>Die Kosten k\u00f6nnen sehr hoch sein<\/b>, weshalb viele Unternehmensleiter z\u00f6gern, in eine Infrastruktur zu investieren, die f\u00fcr die Speicherung und Verarbeitung von Big Data-Workloads geeignet ist.\n\nAls Alternative wenden sich viele Unternehmen der \u00f6ffentlichen Cloud zu. Dies ist nun die bevorzugte L\u00f6sung. Aus diesem Grund geht das Wachstum des Cloud Computing Hand in Hand mit dem Wachstum von Big Data.\n\nPublic-Cloud-AnbieterInnen k\u00f6nnen Speicherkapazit\u00e4t entsprechend den Anforderungen seiner KundInnen an die Big-Data-Verarbeitung unbegrenzt erweitern. Das Unternehmen zahlt f\u00fcr die von ihm genutzten Ressourcen. Es gibt keine Kapazit\u00e4tsbeschr\u00e4nkungen und keine unn\u00f6tigen Kosten.\n\nZu den am h\u00e4ufigsten verwendeten<b> Cloud-Speicherl\u00f6sungen<\/b> f\u00fcr Big Data geh\u00f6ren Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon Simple Storage Service (S3) und verschiedene relationale und NoSQL-Datenbanken.\n\n\u00dcber die Speicherung hinaus bieten viele \u00f6ffentliche Cloud-AnbieterInnen auch <b>Big-Data-Verarbeitungs- und Analysedienste<\/b> an. Dazu geh\u00f6ren Amazon EMR, Microsoft Azure HADInsight und Google Cloud Dataproc.\n\nEs gibt jedoch auch Big-Data-L\u00f6sungen, die f\u00fcr den Einsatz vor Ort konzipiert sind. Diese L\u00f6sungen verwenden in der Regel <b>Open-Source-Apache-Technologien<\/b> in Kombination mit Hadoop und Spark. Beispiele sind der YARN-Ressourcenmanager, das MapReduce-Programmierger\u00fcst, die Kafka-Daten-Streaming-Plattform, die HBase-Datenbank und SQL-Abfrage-Engines wie Drill, Hive, Impala oder Presto.\n\n<iframe title=\"Big Data Explained\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/HRfR4dJoKDc?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Eine Big Data-Weiterbildung anfangen<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2>Kann man sich im Bereich Big Data weiterbilden lassen ?<\/h2>\nDie Verarbeitung und Nutzung von Big Data erfordert die Beherrschung der verschiedenen hier genannten Tools und Techniken. <b>Diese F\u00e4higkeiten sind<\/b> bei Unternehmen aller Branchen <b>sehr gefragt<\/b>, da viele Organisationen die ihnen zur Verf\u00fcgung stehenden Daten nutzen wollen.\n\nUm die verschiedenen <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/welche-berufe-gibt-es-im-bereich-big-data-und-welche-kompetenzen-sind-erforderlich\">Big-Data-Berufe<\/a> zu erlernen, kannst Du die <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Weiterbildungen von Liora<\/a> absolvieren. Wir bieten verschiedene Trainingskurse an, um schnell zum\/r Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer oder Machine Learning Engineer zu werden. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke jetzt unsere Fortbildungskurse.\n\n<iframe title=\"Data Science courses\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/KuNDkPVbR9E?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\nJetzt wei\u00dft Du alles \u00fcber Big Data. Weitere Informationen zu diesem Thema findest Du in unserem vollst\u00e4ndigen Dossier \u00fcber <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/datenbank-data-management-weiterbildung\">Datenbanken<\/a> oder \u00fcber <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/welche-berufe-gibt-es-im-bereich-big-data-und-welche-kompetenzen-sind-erforderlich\">die verschiedenen Big-Data-Berufe<\/a>.\n\nAuch interessant:\n<ul>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/ueberwachung-der-technologie-erklaerung\">Die Bedeutung der Technologie-\u00dcberwachung<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/word-embedding\">Word Embedding<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/interview-lernen-sie-karen\">Lerne unsere Alumni kennen<\/a><\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/online-data-scientist-training-alles-was-du-zu-wissen-brauchst\">Weiterbildung zum Datascientist: Das solltest Du wissen<\/a><\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Begriff \u201eBig Data\u201d steht f\u00fcr die Megadaten, die von Unternehmen in allen Branchen gesammelt und analysiert werden, um wertvolle Informationen zu sortieren. 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