Definition

Was ist Big Data?

| Autor / Redakteur: Michael Radtke / Nico Litzel

(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Der im Internet und in den Unternehmen verfügbare Datenberg – diese Tatsache wird als Big Data umschrieben – wird immer größer, unübersichtlicher und lässt sich nur schwer verarbeiten. Immer technologisch anspruchsvollere Tools und Programme sollen die Datenflut zähmen.

Der Begriff Big Data stammt aus dem englischen Sprachraum. Erst als Phänomen oder als Hype wahrgenommen, fassen die Experten mittlerweile unter diesem Begriff zwei Aspekte zusammen. Demnach umschreibt er zum einen die immer rasanter wachsenden Datenmengen; zum anderen aber geht es auch um neue und explizit leistungsstarke IT-Lösungen und Systeme, mit denen Unternehmen die Informationsflut vorteilhaft verarbeiten können – Stichwort Machine Learning. Insbesondere unstrukturierte Daten – zum Beispiel aus den sozialen Netzwerken – machen dabei einen nicht unerheblichen Teil der Massendaten aus. Mit dem Grid Computing steht diesbezüglich jetzt eine spezielle Form des verteilten Rechnens zur Verfügung, womit eine rechen- und datenintensive Datenverarbeitung ermöglicht wird.

Eine neue Ära digitaler Kommunikation

In Deutschland wird die Wortschöpfung Big Data oft als Sammelbegriff für die moderne digitale Technologie verwendet. Aber nicht nur die digitalen Datenmengen an sich stehen im Fokus. Vielmehr nimmt Big Data und die damit einhergehende Digitalisierung auch nachhaltig Einfluss auf die Sammlung, Nutzung, Verwertung, Vermarktung und vor allem Analyse der digitalen Daten. Inzwischen steht dieser Name diesbezüglich für eine vollkommen neue Ära digitaler Kommunikation und entsprechender Verarbeitungspraktiken. In sozialer Hinsicht wird dieser Umstand sogar für einen grundlegenden gesellschaftlichen Wandel – respektive Umbruch – verantwortlich gemacht.

Wettbewerbsvorteile mit Big Data Analytics generieren

Diese Entwicklung hat aber gerade Auswirkungen auf die Unternehmenslandschaft. Die Firmen erhalten nämlich durch die großen Mengen an Daten, die zur Verfügung stehen, ganz neue Einblicke in die Interessen, das Kaufverhalten und auch das Risikopotenzial von Kunden sowie von potenziellen

Interessenten. Damit die Information auch entsprechend gefiltert, untersucht, beurteilt und entsprechend eingeordnet werden können, greifen Unternehmen gezielt zu Analytics-Methoden. Hinter dem Begriff Analytics verbergen sich dabei explizite Maßnahmen, um in dem Datenbergen unbekannte Korrelationen, versteckte Muster und andere nützliche Informationen zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können dann für Wettbewerbsvorteile gegenüber Konkurrenten sorgen oder auch anderweitige geschäftliche Vorteile – wie etwa ein effektiveres Marketing oder auch Umsatzsteigerungen – bringen.

Software Tools für eine fortschrittliche Analytik

Die Unternehmen verfolgen mit der komplexen Datenanalyse dabei in erster Linie das Ziel, bessere Entscheidungsgrundlagen für die eigene Geschäftstätigkeit zu schaffen. Um dieses Hauptziel zu realisieren, wertet ein Data Scientist – die Experten für Big Data – die riesigen Mengen an entsprechenden Transaktionsdaten sowie zusätzlich an anderweitigen Informationen aus den unterschiedlichsten Datenquellen aus.

Zu diesen Quellen zählen zum Beispiel Internet-Clickstreams, Protokolle von Webservern, Einzelverbindungsnachweise für Mobiltelefone, Informationen von Sensoren oder vor allem auch Berichte über Social-Media-Aktivitäten der User. Für die Verarbeitung und Analyse dieser Massendaten greifen Unternehmen auf Software Tools zurück, die sowohl Big als auch Small Data Analytics umfassend ermöglichen.

Quelloffene Software Frameworks

In den vergangenen Jahren ist eine ganz neue Klasse von extrem leistungsstarken Technologien und Programmen entstanden. Dabei rücken gerade quelloffene Software Frameworks wie Apache Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken sowie zum Beispiel Map Reduce in den Fokus. Gerade Spark und vor allem Hadoop erfreuen sich dabei einer ungemein großen Beliebtheit. Hadoop basiert auf dem von Google generierten MapReduce-Algorithmus in Kombination mit Vorschlägen des Google-Dateisystems. Anwender können mit diesem Programm große Datenmengen im Rahmen intensiver Rechenprozesse auf so bezeichneten Computerclustern verarbeiten; dieser Vorgang wird auch als Cluster Computing bezeichnet. Die Entwicklung in diesem Bereich wird stetig durch Software-Unternehmen vorangetrieben, etwa von den Anbietern Cloudera oder Hortonworks.

Big Table, Graphdatenbanken und Distributed File Systems

Immer mehr an Bedeutung gewinnt dabei zum Beispiel Big Table, das von Google entwickelte Hochleistungs-Datenbanksystem. Auch das einfach strukturierte, verteilte Datenbankverwaltungssystem Cassandra rückt als explizite Lösung für sehr große strukturierte Datenbanken verstärkt in den Vordergrund. Dabei ist Cassandra insbesondere auf Ausfallsicherheit und eine hohe Skalierbarkeit ausgelegt.

Eine weitere Lösungsalternative stellen zum Beispiel Graphdatenbanken dar. Hierbei werden stark vernetzte Informationen als Graphen dargestellt, wobei die spezialisierten Graphalgorithmen komplexe bzw. komplizierte Datenbankanfragen erheblich vereinfachen. Zudem ist es ratsam, ein verteiltes Dateisystem – ein Distributed File System – zu nutzen. Ein solches Netzwerk-Dateisystem optimiert die Zugriffs- und Speicherungsmöglichkeiten deutlich.

Optimierte Speichertechnik

Neben moderner und hoch funktioneller Software spielt auch die Hardware – explizit die Speichertechnologie – bei Big Data eine entscheidende Rolle. Mittlerweile macht es die Speichertechnologie möglich, Datenvolumen im Rahmen des sogenannten In-Memory Computing direkt im Hauptspeicher eines Rechners zu halten. Früher mussten diese Daten gewöhnlich auf langsamere Speichermedien wie Festplatten oder Datenbanken ausgelagert werden. Dank In-Memory Computing wird jetzt die Rechengeschwindigkeit deutlich erhöht und die Echtzeitanalyse umfangreicher Datenbestände ermöglicht.

Was ist Big Data? Analytics, Definition, Bedeutung & Beispiele

Logistiksoftware

Was ist Big Data? Analytics, Definition, Bedeutung & Beispiele

16.01.19 - An Big Data führt kein Weg mehr vorbei. Trotzdem sehen viele Betriebe das Thema noch skeptisch. Hier erfahren Sie, was Big Data bedeutet, welche konkreten Anwendungsszenarien es gibt und welche Trends Experten Big-Data-Technologien prognostizieren – Praxisbeispiele inklusive! lesen

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Der Kommentar wird durch einen Redakteur geprüft und in Kürze freigeschaltet.

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Aktuelle Beiträge zu diesem Thema

HPE übernimmt Supercomputing-Spezialisten Cray

KI, Machine Learning und Big Data

HPE übernimmt Supercomputing-Spezialisten Cray

Mit dem Kauf des Supercomputing-Spezialisten Cray positioniert sich HPE im Markt für Hochleistungsrechner. In den kommenden Jahren erwartet das Unternehmen hier enorme Wachstumsraten, wenn die Analyse großer Datenmengen drastisch zunimmt. lesen

GridGain gibt erste Keynotes bekannt

In-Memory Computing Summit Europe

GridGain gibt erste Keynotes bekannt

GridGain Systems, spezialisiert auf In-Memory-Computing-Lösungen auf Basis von Apache Ignite, gab die ersten Keynotes zu seinem dritten, alljährlich stattfindenden In-Memory Computing Summit Europe 2019 bekannt. lesen

Abstimmen und eines von drei Microsoft Surface Go 64GB S gewinnen

BigData-Insider Award 2019

Abstimmen und eines von drei Microsoft Surface Go 64GB S gewinnen

Wer die Wahl hat, hat zwar die Qual, darf vor allem aber mitbestimmen! So dürfen Sie als Leserinnen und Leser bereits zum fünften Mal im Rahmen unseres Readers' Choice Awards entscheiden, wer für Sie die aktuell besten Big-Data-Anbieter auf dem Markt sind. lesen

Wissen wir noch, was sie tun?

Die Intelligenz der Maschinen

Wissen wir noch, was sie tun?

Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) treffen Maschinen bereits heute eigene Entscheidungen, die sogar viele Fachleute nicht mehr durchschauen können. Solche KI-Entscheidungen beeinflussen immer stärker auch das menschliche Leben. Droht ein Kontrollverlust? Sind Regeln ein Ausweg? Oder sind diese Bedenken einfach nur übertrieben lesen

Deutschlands Chancen im digitaler werdenden Wettbewerb

Interview mit Frank Riemensperger, Accenture

Deutschlands Chancen im digitaler werdenden Wettbewerb

Wie steht es um Deutschland im internationalen und immer digitaler werdenden Wettbewerb? Frank Riemensperger zufolge hat die deutsche Industrie nach wie vor eine große Chance, den Spitzenplatz in der Wirtschaft auch in einem Industrie-4.0-Kontext zu sichern. Was es dazu braucht, verrät er im Interview. lesen

Algorithmen lernen mal ganz anders

Buchrezension

Algorithmen lernen mal ganz anders

Programmieren ist für Viele ein Buch mit sieben Siegeln. Wer verstehen will, wie wichtige, häufig eingesetzte Algorithmen funktionieren, um Probleme zu lösen, muss nicht unbedingt über eine Programmiersprache einsteigen. Das beweist dieses Buch. lesen

iTac stellt IIoT-Konzept vor

Mehrwert aus Produktionsdaten

iTac stellt IIoT-Konzept vor

Mit iTac.Manufacturing.Analytics hat der MES-Spezialist („Manufacturing Execution System“) iTac Software sein neues Konzept für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) vorgestellt. lesen

Die Zukunft der Cloud ist hybrid

Kommentar von Peter Küssner, Cubeware

Die Zukunft der Cloud ist hybrid

Alle reden von Cloud-Computing. Auch im Bereich Business Intelligence ist das Thema in aller Munde. Es gibt immer mehr Unternehmen, die Cloud-Dienste nutzen. Ein großer Teil der Firmen steht dieser Möglichkeit jedoch nach wie vor skeptisch gegenüber und halten an On-premises-Lösungen fest. Doch die Devise sollte vielmehr lauten: das eine tun und das andere nicht lassen. lesen

„Derzeit ist der KI-Einsatz in der Personalwirtschaft kaum sinnvoll“

Interview mit Prof. Dr. Uwe Kanning, Hochschule Osnabrück

„Derzeit ist der KI-Einsatz in der Personalwirtschaft kaum sinnvoll“

Prof. Dr. Uwe Kanning, Professor für Wirtschaftspsychologie an der Hochschule Osnabrück, beschäftigt sich seit Jahren wissenschaftlich mit dem Thema Personalmanagement. BigData-Insider sprach mit ihm über den Einsatz algorithmischer Methoden im Personalmanagement und besonders bei der Personalakquise. lesen

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 44399329 / Definitionen)