Gute Daten, schlechte Daten

Wie Automatisierung dabei helfen kann, die Integrität von Daten im Zeitalter von Big Data zu gewährleisten. [...]

Neil Barton ist CTO von WhereScape, einem Anbieter von Software zur Automatisierung der Dateninfrastruktur. (c) WhereScape

Der Begriff Big Data ist nun schon einige Jahre alt. Er wurde Mitte der 2000er Jahre erfunden, um Datensätze zu beschreiben, die zu groß waren, um sie mit herkömmlichen Business-Intelligence-Tools verwalten und verarbeiten zu können. Seitdem ist die Menge der Daten bekanntlich exponentiell weiter gewachsen und stellt IT-Manager allein schon wegen des schwer vorstellbaren Volumens vor große Herausforderungen.

Doch über die enorme Menge der Daten hinaus, gibt es selbstverständlich noch weitere Facetten, die es bei Big Data zu beachten gilt. Eine dieser Facetten ist die Art neu generierter Daten, die zu einem immer größer werdenden Anteil unstrukturiert sind. Der Nachteil bei der Verwaltung solcher Daten ist, dass sie im Vergleich zu ihren strukturierten Verwandten deutlich schwerer zu kategorisieren und zu sortieren sind. Die Datenspeicherung und -verwaltung ist natürlich kein Selbstzweck. In den vielen Daten schlummert enormes Potenzial, das Unternehmen mit Big-Data-Analytics-Lösungen nutzen wollen, um im Wettbewerb mit anderen Unternehmen erfolgreich zu sein. Somit ist es für jedes Unternehmen sehr wichtig zu lernen, wie sie mit den immer größer werdenden, vermehrt unstrukturierten Datensätzen umgehen sollen.

Mangelnde Datenintegrität verfälscht Big-Data-Analysen

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