Definition Was ist Big Data?

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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.

Big Data steht für den Umgang mit extrem großen, komplexen und vielfältigen Datenmengen, die herkömmliche IT-Systeme vor erhebliche Herausforderungen stellen. Nicht das Volumen allein, sondern die Geschwindigkeit, Vielfalt und Qualität der Daten machen den Begriff zum Schlüsselthema in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft. Unternehmen setzen Big Data ein, um Muster zu erkennen, Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

In der heutigen Zeit ist Big Data längst kein Hype mehr, sondern ein kritischer Wettbewerbsfaktor – von Echtzeit-Auswertungen in der Produktion bis zur KI-gestützten Analyse im Gesundheitswesen.

Von Hadoop zu KI und Cloud – Entwicklung und Status quo

Die Geschichte von Big Data ist geprägt von technologischen Quantensprüngen und Paradigmenwechseln. Ursprünglich stand die Bewältigung rasant wachsender Datenmengen im Zentrum – ausgelöst durch das Internet, digitale Medien, Sensoren und mobile Anwendungen.

Meilensteine der Big-Data-Entwicklung:

• 2000er-Jahre: Erste Welle verteilter Systeme, vor allem Hadoop als Open-Source-Pionier für die Verarbeitung riesiger Datenmengen.

• 2010er-Jahre: Aufstieg von Frameworks wie Apache Spark, die eine schnellere und flexiblere Analyse ermöglichen, ergänzt um NoSQL-Datenbanken und den Trend zu Cloud-Services.

• 2020er-Jahre: Konsolidierung der Cloud, Siegeszug von Lakehouse-Architekturen, Einführung von Self-Service-Analytics und die massive Verbreitung von Künstlicher Intelligenz, speziell generativer KI und Large Language Models (LLM).

Big Data ist heute gleichbedeutend mit hochflexiblen, skalierbaren Datenarchitekturen, die Echtzeitanalyse, Self-Service-BI und Integration aller Datenquellen ermöglichen. Streaming Analytics und Plattformen wie Google BigQuery, Azure Synapse und AWS Redshift stehen im Fokus. Unternehmen müssen Daten nicht nur sammeln, sondern Data Governance und Compliance im Griff behalten – besonders im Licht von DSGVO und AI Act.

Kommentar von Daniel Esser, QUNIS

Der EU Data Act – warum Unternehmen mehr als nur juristische Compliance brauchen

Lakehouse, KI & Data Mesh – was treibt Big Data aktuell?

Lakehouse-Architekturen

Das Data Lakehouse vereint die Vorteile von Data Lakes (flexible Speicherung, beliebige Dateiformate) mit den Stärken klassischer Data Warehouses (strukturiertes Reporting, hohe Performance). Lösungen wie Databricks, Snowflake oder Apache Iceberg sind die treibenden Kräfte hinter diesem Architekturtrend. Das Ziel: Daten zentral vorhalten, dabei flexibel und kosteneffizient für verschiedene Analysezwecke verfügbar machen.

Generative KI und LLMs

Mit der Einführung von generativer KI und LLMs wie GPT hat sich das Spielfeld fundamental verändert. KI-Modelle übernehmen heute Aufgaben von der automatisierten Klassifikation bis hin zur Generierung neuer Erkenntnisse aus komplexen Datenbeständen. Sie machen Big Data für Unternehmen noch wertvoller – aber auch komplexer in der Umsetzung und Kontrolle.

Data Mesh & Data Fabric

Der klassische Ansatz, Daten zentral zu speichern und zu verwalten, stößt an Grenzen. Das Konzept Data Mesh setzt auf Dezentralisierung: Domänen-Teams werden für ihre eigenen Datenprodukte verantwortlich. Data Fabric ergänzt dies durch smarte Vernetzung, Metadatenmanagement und Governance über verschiedene Plattformen hinweg. Das Ziel: Agilität und Eigenverantwortung in der Datenlandschaft erhöhen.

Edge Analytics & Streaming

Mit dem Internet der Dinge (IoT) und immer neuen Echtzeitanforderungen rückt Edge Analytics in den Fokus. Daten werden bereits am Rand des Netzwerks – also direkt im Gerät oder der Maschine – analysiert, bevor sie in zentrale Systeme übertragen werden. Technologien wie Apache Kafka oder Flink machen schnelle, verteilte Datenströme nutzbar.

Cloud-native Big Data und neue Frameworks

Die Cloud bleibt das Rückgrat moderner Datenarchitekturen. Dienste wie Google BigQuery, Azure Synapse und AWS Redshift bieten flexible Analyseplattformen mit nahezu unbegrenzter Skalierung. Open-Source-Projekte wie Apache Iceberg, Delta Lake, Presto oder Trino setzen neue Standards für Performance, Integration und Kostenkontrolle.

Anwendungsfälle, Compliance und Herausforderungen

Big Data entfaltet seinen Mehrwert erst, wenn Unternehmen Daten strategisch einsetzen. Typische Use-Cases sind vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), Fraud Detection, Supply-Chain-Optimierung oder kundenindividuelle Angebote durch Realtime-Analytics.

Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Datenschutz (DSGVO), Governance und Compliance: Unternehmen müssen Datenherkunft, Zugriff und Nutzung jederzeit transparent nachweisen und gegen Missbrauch absichern.

Kommentar von Alexander Laubert, Lakeside Software

Sind Ihre Daten gut genug für den Einsatz von KI-Agenten?

Die 6 Vs von Big Data: Was moderne Datennutzung prägt

Big Data definiert sich klassisch über die berühmten „Vs“:

• Volume (Menge),

• Velocity (Geschwindigkeit),

• Variety (Vielfalt),

• Veracity (Wahrhaftigkeit),

• Value (Wert),

• Validity (Gültigkeit).

Jedes dieser Merkmale prägt moderne Big-Data-Strategien. Und zwar aus möglichst vielen, schnellen und unterschiedlichen Datenquellen relevante, valide und wertvolle Informationen zu extrahieren.

Trends und Ausblick: Was bewegt den Big Data Markt?

Zu den aktuellen Branchenthemen zählen der EU AI Act, Data Sovereignty (Datensouveränität), neue Modelle zur Cloud-Konsolidierung sowie der anhaltende Boom KI-basierter Datenanalysen. Unternehmen müssen flexibel bleiben, da technologische und regulatorische Rahmenbedingungen sich permanent verschieben.

„State of the Art“ sind heute hybride Plattformen, offene Schnittstellen, intelligente Automatisierung und ein starker Fokus auf Sicherheit.

Gartner mit den wichtigsten Entwicklungen für Daten und Analyse

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Big Data bleibt Chefsache – und der Wandel geht weiter

Big Data ist ein Dauerbrenner – technisch, wirtschaftlich und strategisch. Wer Daten nur speichert, bleibt hinter den Möglichkeiten zurück. Entscheidend ist, Daten in Wertschöpfung zu verwandeln und gleichzeitig regulatorisch sauber zu bleiben.

Der Wandel ist die einzige Konstante: Neue Tools, Methoden und gesetzliche Vorgaben sorgen dafür, dass Big Data auch künftig auf der Agenda von Unternehmen, IT-Abteilungen und Entscheider bleibt.

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