Inhalt
- Definition von Big Data
- Eigenschaften von Big Data
- Bedeutung von Big Data
- Wie funktioniert die Big Data-Technologie
- Datenanalyse
- Big Data im Marketing
- Big Data und personenbezogene Daten
Definition von Big Data
Big Data bezieht sich auf enorme Mengen an vielfältigen Informationen, die auf digitalen Medien gespeichert sind. Dazu gehören sowohl allgemeine Marktstatistiken als auch persönliche Daten der Nutzer: Informationen über Transaktionen, Zahlungen, Einkäufe, Bewegungen und Präferenzen des Publikums. Das Volumen von Big Data kann Terabytes erreichen und umfasst Textdokumente, Bilder und Maschinencode. Die Analyse solcher Datenmengen ist ohne den Einsatz spezialisierter Werkzeuge nicht möglich, da traditionelle Methoden und Technologien mit dieser komplexen Aufgabe nicht umgehen können.
Eigenschaften von Big Data
Big Data unterscheidet sich von normalen Daten durch mehrere Schlüsselmerkmale, die als „VVV“ bekannt sind:
- Volume (Volumen) — die physische Größe der Daten und der Platz, den sie einnehmen. Der Datenstrom kann bis zu 100 GB pro Tag erreichen.
- Velocity (Geschwindigkeit) — die Geschwindigkeit, mit der das Volumen der Informationen wächst, erfordert schnelle Verarbeitung und Analyse.
- Variety (Vielfalt) — die Daten liegen in verschiedenen Formaten vor: Text, Bilder, Audio. Sie können strukturiert, teilweise strukturiert oder unstrukturiert sein.
Einige IT-Unternehmen fügen diesen Eigenschaften noch weitere Aspekte hinzu:
- Variability (Variabilität) — der Datenstrom kann instabil sein, was die Verarbeitung erschwert.
- Value (Wert) — die Bedeutung und Komplexität der Datenverarbeitung, insbesondere für Unternehmen.
- Visualization (Visualisierung) — die Möglichkeit, die Ergebnisse der Analyse visuell darzustellen.
- Veracity (Wahrhaftigkeit) — die Genauigkeit der Daten und die Richtigkeit der Methoden zu deren Erhebung.
Bedeutung von Big Data
Big Data findet Anwendung in verschiedenen Branchen: im Bankwesen, in der Versicherung, im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, in der Logistik, in der Wissenschaft und im Marketing. Überall dort, wo große Mengen an Informationen gesammelt und analysiert werden können, bringt Big Data erhebliche Vorteile.
Drei globale Herausforderungen, vor denen Big Data steht:
- Modelle erstellen — Systematisierung von Daten und Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen, was komplexe Systeme transparenter macht.
- Prozesse optimieren — Automatisierung von Routineoperationen, Erhöhung der Berechnungsgenauigkeit und Einsparung von Ressourcen.
- Prognosen erstellen — Vorhersage des Käuferverhaltens und Planung des Verkaufs durch Analytik.
Wie funktioniert die Big Data-Technologie
Die Arbeit mit Big Data erfolgt in mehreren Phasen:
- Informationssammlung — Daten stammen aus verschiedenen Quellen, einschließlich sozialer Netzwerke, Suchmaschinen und Geräten.
- Datenlagerung — große Datenmengen erfordern erhebliche Speicherkapazitäten, die auf eigenen Servern, in der Cloud oder auf öffentlichen Servern erfolgen können.
- Verarbeitung und Analyse — die Daten werden unter Verwendung verschiedener Methoden und Technologien verarbeitet und analysiert.
Die Quellen von Big Data lassen sich in drei Hauptkategorien unterteilen: soziale, transaktionale und maschinelle Daten. Soziale Daten werden von Nutzern erstellt, transaktionale Daten entstehen bei der Durchführung von Operationen, und maschinelle Daten stammen von Sensoren und Geräten.
Datenanalyse
Die Analyse von Big Data lässt sich in vier Hauptarten unterteilen:
- Descriptive Analytics (beschreibende Analytik) — beschreibt die aktuelle Situation mithilfe einfacher arithmetischer Operationen.
- Diagnostic Analytics (diagnostische Analytik) — identifiziert Muster und Ursachen von Ereignissen.
- Predictive Analytics (prädiktive Analytik) — prognostiziert Ereignisse auf Basis historischer Daten und Algorithmen.
- Prescriptive Analytics (vorschreibende Analytik) — schlägt optimale Maßnahmen auf Basis der Analyse verschiedener Szenarien vor.
Für die Arbeit mit Big Data kommen verschiedene Methoden und Techniken zum Einsatz, wie Crowdsourcing, Visualisierung, maschinelles Lernen und simulationsbasierte Modellierung.
Big Data im Marketing
Im Marketing haben Big Data eine besondere Bedeutung, da sie es ermöglichen:
- Den Markt zu segmentieren und Verbraucher präzise in Gruppen einzuteilen.
- Ein Profil der Zielgruppe auf Basis gesammelter Daten zu erstellen.
- Die Werbung zu personalisieren, um die Klickrate und Effektivität von Werbekampagnen zu erhöhen.
- Das Verhalten der Verbraucher und deren Reaktionen auf Angebote vorherzusagen.
- Die Kosten zu optimieren und das Warenlager zu verwalten.
Big Data und personenbezogene Daten
Personenbezogene Daten machen einen wesentlichen Teil von Big Data aus. Dies sind Informationen, die einer bestimmten Person zugeordnet werden können. Unternehmen müssen die Zustimmung der Nutzer zur Erfassung und Verarbeitung solcher Daten einholen, was häufig über Benachrichtigungen und Einwilligungen auf Websites erfolgt. Es ist wichtig zu betonen, dass die Sicherheit personenbezogener Daten eine kritisch wichtige Aufgabe ist, insbesondere angesichts der Häufigkeit von Datenlecks.
