Big Data

Big Data (c) Wikimedia
Big Data (c) Wikimedia

Als Big Data werden besonders große Datenmengen bezeichnet, die mit Hilfe von Standard-Datenbanken und Datenmanagement-Tools nicht oder nur unzureichend verarbeitet werden können. Problematisch sind dabei vor allem die Erfassung, die Speicherung, die Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung von großen Datenmengen. Das Volumen dieser Datenmengen geht in die Terabytes, Petabytes und Exabytes. Nach aktuellen Berechnungen verdoppelt sich das weltweite Datenvolumen alle 2 Jahre.

Der Begriff unterliegt als Schlagwort einem kontinuierlichen Wandel. So wird mit ihm ergänzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.

In der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die drei Dimensionen

– Umfang
– Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden sowie
– Bandbreite der Datentypen und -quellen

Die gesammelten Daten können dabei aus verschiedensten Quellen stammen (Auswahl):

  • Aufzeichnungen verschiedenster Überwachungssysteme.
  • Die Nutzung von Kunden- oder Bank- bzw. Bezahlkarten (Giro („EC“)-, Kreditkarte),
  • Jegliche elektronische Kommunikation, dabei auch die persönlich geprägte, individuell unterschiedliche Art und Weise der Benutzung z. B. eines Smartphones (sowohl manuelle wie geografische Bewegungsmuster),
  • Geschäftliche bzw. private Nutzung elektronischer Geräte oder Systeme wie „Fitness“- bzw. „Gesundheitsarmbänder“ bzw. „Wearables“ wie „Activity Tracker“ oder „Smartwatches“, „Ambient Assisted Living“ („umgebungsunterstütztes Leben“) oder globaler Navigationssysteme wie „GPS“, Smartphones, Computer usw.,
  • Die Nutzung von Social-Media-Informationen und -Interaktionen,
  • Kraftfahrzeuge (insbesondere im Kontext „Vernetztes Auto“),
  • Vernetzte Technik in Häusern („Smart Homes“, „Smart Meter“),
  • Von Behörden und Unternehmen erhobene und gesammelte Daten.

„Big Data“ umfasst auch Bereiche, die als „intim“ bzw. „privat“ gelten: Der Wunsch der Industrie und bestimmter Behörden, möglichst freien Zugriff auf diese Daten zu erhalten, sie besser analysieren zu können und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, gerät dabei unweigerlich in Konflikt mit geschützten Persönlichkeitsrechten der Einzelnen. Ein Ausweg ist allein durch eine Anonymisierung der Daten zu erreichen. Klassische Anwender sind Provider sozialer Netzwerke und von Suchmaschinen. Die Analyse, Erfassung und Verarbeitung von großen Datenmengen ist heute in vielen Bereichen alltäglich.

Bis 2020 wird mit einem Datenaufkommen von weltweit 44 Zettabyte gerechnet – aktuell werden nur 12 Prozent dieser Datenmenge genutzt. Anwendern eröffnet der neue Datenschatz eine Vielzahl an Möglichkeiten, Mehrwert für das eigene Unternehmen zu schaffen: 
Finanzdienstleister werden in Zukunft strukturierte und unstrukturierte Daten dazu nutzen, um ad hoc auf Marktentwicklungen reagieren zu können, sowohl im Effekten- und Devisenhandel als auch bei der Erstellung maßgeschneiderter Angebote für ihre Kunden. Zudem werden Risiken und Betrugsfälle schnell und eindeutig identifiziert und entsprechende Gegenmaßnahmen automatisch angestoßen. 

Im Transportbereich wiederum werden mithilfe von Geodatenanalyse wettbewerbsentscheidende Informationen geliefert, die anhand von grafischen Karten dargestellt und in eine intelligente Beziehung zueinander gesetzt werden, um Auslastungsoptimierungen im Bereich von Verkehrswegen oder Elektromobilität (z. B. eCar-Sharing/-Rental) vorzunehmen. 
In der Fertigungsindustrie werden Produkt- und Produktionsplanung perfekt auf die immer vielfältigeren Kundenbedarfe abgestimmt sein. So entstehen individuelle Produkte sowie eine bessere und flexiblere Auslastung der Maschinen, kürzere Lieferzeiten.
Institutionen des öffentlichen Sektors erkennen rechtzeitig Trends oder Engpässe und nutzen diese Informationen, um ihre Dienstleistungen benutzerfreundlich, integriert und kosteneffizient anzubieten.

Medienunternehmen haben ein tiefgehendes Verständnis vom Nutzenverhalten und den Präferenzen ihrer Kunden. Sie agieren gezielt und planen Fernseh- und Werbeinhalte sowie -zeiten punktgenau.

Telekommunikationsunternehmen sind durch Big Data-Analysen ihrer Netzwerk- und Kundendaten in der Lage, die Servicequalität ad-hoc signifikant zu steigern und Echtzeitdienste anzubieten.

Versorgungsunternehmen setzen Konzepte für Datenanalysen und -visualisierung ein und nutzen die Fülle von Daten für die Weiterentwicklung intelligenter Netze.

Künftig werden sämtliche Unternehmensbereiche Big Data Analysen nutzen. Aus diesem Grund wird es in fünf Jahren einen großen Bedarf an Shared Analytics-Plattformen geben.

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