What is Big Data? Ein Leitfaden für Laien

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Big Data bezeichnet große Datensätze, die untersucht werden können, um Muster, Trends und Zusammenhänge aufzudecken. Die Vielzahl an Möglichkeiten zur Datenerfassung ermöglicht es, Daten heute in größeren Mengen, deutlich schneller und in einer größeren Vielfalt an Formaten als je zuvor zu erfassen. Diese neuen, größeren und komplexeren Daten werden zusammenfassend als Big Data bezeichnet.

Was macht Big Data „groß“?

Obwohl es keine feste Grenze gibt, die Big Data von herkömmlichen Daten trennt, gelten Big Data im Allgemeinen als „groß“, weil ältere Datenanalysetools sie nicht effektiv und schnell genug verarbeiten können.

Die drei Vs von Big Data

Big Data wird allgemein durch die drei Vs definiert: Volume (Volumen), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt).

• Volumen bezieht sich auf die Datenmenge. Bei Big Data geht es um große Datenmengen.

• Geschwindigkeit bezeichnet die Rate, mit der Daten empfangen werden. Große Datenmengen werden mit hoher Geschwindigkeit übertragen, oft direkt in den Speicher, anstatt auf einer Festplatte gespeichert zu werden.

• Vielfalt bezieht sich auf die große Bandbreite an Datenformaten. Big Data kann strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein und als Zahlen, Text, Bilder, Audio und mehr dargestellt werden.

Unternehmen, die Big Data verarbeiten, konzentrieren sich möglicherweise auch auf andere Vs wie Value (Wert), Veracity (Richtigkeit) und Variability (Variabilität).

Was treibt das Big Data-Wachstum voran?

Neue Informationstechnologien ermöglichen die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten in beispiellosem Umfang. Das Internet wird in Deutschland und weltweit immer häufiger genutzt. Dank der fortschreitenden Technologie ist es in viele verschiedene Produkte integriert worden, wodurch zahlreiche neue Datenquellen entstanden sind. Millionen von Menschen, die täglich Netflix streamen, Google nutzen und online einkaufen, tragen zum wachsenden Volumen und zur steigenden Komplexität von Big Data bei.

Beispiele für Big Data:

• Intelligente Geräte (Internet der Dinge): Eine Verbindung zum Internet ermöglicht es Unternehmen, Daten von Geräten wie Smart-Home-Systemen, Roboterstaubsaugern, Smart-TVs, Mobilgeräten und tragbaren Fitness-Trackern zu sammeln, die Aktivitäten und Nutzungsdaten protokollieren.

• Soziale Medien: Likes, Shares, Posts, Kommentare, wie lange Sie einen Post ansehen – all diese Informationen gelten als aufschlussreiche Daten über das Verhalten, die Stimmung und die Vorlieben der Menschen.

• Websites: Unternehmen oder andere Website-Besitzer können Seitenbesuche und die allgemeinen Standorte der Besucher verfolgen, feststellen, wie lange Besucher auf einer Seite bleiben, welche Links am häufigsten angeklickt werden und wie sich die Cursorbewegungen verhalten.

• Geschäftstransaktionen: Daten können von Kunden stammen, die Produkte sowohl online als auch im Laden kaufen. Preis, Kaufzeitpunkt, Zahlungsmethoden und andere Details liefern einem Unternehmen wertvolle Informationen über die Kundennachfrage nach seinen Produkten.

• Maschinen: Auch ohne Internetverbindung können Straßenkameras, Sensoren und medizinische Geräte Informationen aufzeichnen.

• Gesundheitswesen: Das Gesundheitssystem ist voller Daten. Datenanalysten können aggregierte Informationen zu Gesundheitsakten, Versicherungen und Patientenakten nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Patientenversorgung zu verbessern.

• Regierung: Stadt-, Landes- und Bundesbehörden können für ihre politischen Entscheidungen Daten aus zahlreichen Quellen nutzen – beispielsweise Informationen zum Straßenverkehr, landwirtschaftliche Erträge, Wetterdaten und demografische Informationen aus Volkszählungen, um nur einige zu nennen.

Wie wird Big Data genutzt?

Big Data kann von nahezu jedem Unternehmen genutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen für seine Geschäftstätigkeit zu treffen. Ein Unternehmen kann beispielsweise die gesammelten Daten analysieren, um Kundenpräferenzen besser zu verstehen und wirkungsvolle Geschäftsstrategien zu entwickeln.

Big Data im Gesundheitswesen kann genutzt werden, um häufige Krankheitssymptome zu identifizieren oder zu entscheiden, wie viel Personal zu einem bestimmten Zeitpunkt auf einer Krankenhausstation eingesetzt werden soll. Regierungen können Verkehrsdaten nutzen, um neue Straßen zu planen oder Kriminalitätsraten oder Terrorrisiken zu erfassen, um ihre Maßnahmen entsprechend anzupassen.

Datenanalysten und andere Fachleute, die mit Big Data arbeiten, können die folgenden Tools und Methoden verwenden:

Prädiktive Analytik: Mithilfe von Vorhersagemodellen und maschinellem Lernen können Analysten Daten nutzen, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse oder Trends vorherzusagen.

Echtzeitanalyse: Bei der Echtzeitanalyse handelt es sich um den Prozess der Analyse und Nutzung von Daten genau in dem Moment, in dem sie in eine Datenbank eingehen, um schnelle Entscheidungen treffen zu können. Ein Beispiel hierfür ist, wenn ein Bankensystem eine Zahlung als potenziell betrügerisch kennzeichnet, weil sie außerhalb des Landes erfolgt.

Data Mining: Data Mining bezeichnet einen Prozess, bei dem riesige Datenmengen nach Mustern, Trends und Zusammenhängen durchsucht werden. Das Erkennen von Beziehungen zwischen Datenpunkten ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen – eine Form künstlicher Intelligenz, die kontinuierlich lernt und sich verbessert – hilft, Trends vorherzusagen und Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Maschinelles Lernen kann bei der Anpassung an neue Datenmengen hilfreich sein. Erfahren Sie, wie Sie Data Science und maschinelles Lernen für Big Data mit Apache Spark skalieren.

Deep Learning: Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert und den Lernprozess des menschlichen Gehirns nachahmt. Es wird häufig in der Sprach- und Texterkennung sowie in der Computer-Vision-Technologie eingesetzt.

Data Warehouses: Data Warehouses speichern riesige Mengen historischer Daten. Die Daten werden in der Regel bereinigt und organisiert und können später zur Analyse abgerufen werden.

Hadoop: Hadoop ist ein Software-Framework zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen, das über mehrere Computercluster hinweg funktioniert. Die einfache Skalierbarkeit und die Möglichkeit, verschiedene Datentypen gleichzeitig zu speichern, haben Hadoop zur bevorzugten Plattform für die Verarbeitung von Big Data gemacht. Lernen Sie, sich im Bereich Big Data zurechtzufinden und Hadoop zu verstehen, mit dem Big Data-Kurs der UC San Diego.

Apache Spark: Apache Spark ist ein Software-Framework, das Datenanalyse mit künstlicher Intelligenz kombiniert. Es kann Analysen großer Datensätze oft schneller durchführen als Hadoop.

Ich hatte mich nie wirklich für einen datenorientierten Menschen gehalten, aber die Art und Weise, wie das Programm vermittelt wurde, war leicht verständlich. – Emma S. zum Abschluss des IBM Data Science-Zertifikats

Karriere im Bereich Big Data

Laut einem Bericht des Weltwirtschaftsforums wachsen Arbeitsplätze in den Bereichen Technologie, Daten und KI am schnellsten. Besonders stark wird die Nachfrage nach Fähigkeiten in KI, Big Data, Netzwerken und Cybersicherheit zunehmen [1]. Werfen Sie einen genaueren Blick auf einige Berufe, die Big Data in unterschiedlichen Funktionen nutzen. 

Data Analyst: Ein Data Analyst sammelt, bereinigt, interpretiert und erstellt Datenmodelle. Data Analysts können in verschiedenen Branchen arbeiten, darunter Wirtschaft, Wissenschaft und Gesundheitswesen.

Data Engineer: Data Engineer erstellen und pflegen die Dateninfrastruktur, einschließlich Data Warehouses, Pipelines und andere Formen der Datenorganisation, die Analysten für Vorhersagen oder andere Interpretationen nutzen können. Big Data Engineers nutzen hierfür Software, die es ihnen ermöglicht, große Datenmengen zu verarbeiten.

Data Scientist: Ein Data Scientist verwendet im Allgemeinen mathematische oder statistische Kenntnisse, um Algorithmen, Modelle und andere Analysetools zu erstellen, die bei der Organisation und Interpretation von Daten helfen. 

Business Intelligence (BI) Analyst: BI Analysts analysieren Geschäftsdaten wie Verkaufsinformationen oder Kennzahlen zur Kundenbindung, um umsetzbare Erkenntnisse zur Leistung eines Unternehmens zu gewinnen. 

Business Analyst: Business Analysts sammeln Daten zu betrieblichen Problemen in Unternehmen oder anderen Organisationen. Sie können Daten nutzen, um Geschäftseinblicke und Lösungen für Probleme in der Produktion, der Personalbesetzung oder anderen damit verbundenen Aspekten zu finden.

Marketinganalyst: Marketinganalysten sammeln Informationen über aktuelle oder potenzielle Kunden, Marktbedingungen oder Aktivitäten der Wettbewerber. Die gesammelten Daten dienen dann dazu, zu verstehen, wie ein Unternehmen durch Marketingtaktiken oder Produktanpassungen reagieren kann.

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Durch die Analyse von Big Data können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, ihre Abläufe optimieren und datenbasierte Entscheidungen im Gesundheitswesen, in den Bereichen Finanzen und Marketing treffen. Die Einbindung von Big Data in Ihre Karriere kann Ihnen neue Erkenntnisse bringen, und die Bedeutung von Daten wird voraussichtlich weiter zunehmen.

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