Big Data

Big Data: Riesige Datenbestände mit Mehrwert für Unternehmen

Täglich entstehen im Internet extrem umfangreiche Datenberge. Allein schon ein einziges Unternehmen produziert Datenmassen, die derartig unübersichtlich und komplex sind, dass sie mit den herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht ausgewertet und erfasst werden können. Der Begriff, der dies beschreibt, lautet Big Data.

Big Data: Die Verwaltung von Datenmassen

Die Bezeichnung Big Data beinhaltet im Wesentlichen zwei Aspekte: Die oben beschriebenen rasant wachsenden Datenmengen einerseits und andererseits die innovativen IT-Lösungen und Systeme, die von Unternehmen zur Verarbeitung der Informationsflut verwendet werden. Ein Bespiel hierfür ist das sogenannte Machine Learning (deutsch: maschinelles Lernen), eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI). Ohne explizit programmiert zu sein, lernt es automatisch Muster und Zusammenhänge aus Daten. 

Das „Big“ in Big Data umfasst die folgenden Dimensionen: 

• Volume (Datenvolumen)
• Velocity (Geschwindigkeit der Verarbeitung von Datenmengen) 
• Variety (Bandbreite der Datentypen beziehungsweise -quellen)
• Veracity (Echtheit von Daten)
• Value (Unternehmerischer Mehrwert) 
• Validity (Sicherstellung der Datenqualität)

Analyse der Datenmengen als Wettbewerbsvorteil

Die Wortschöpfung Big Data ist ein Buzzword und wird in den Medien häufig synonym mit modernen digitalen Technologien benutzt – nicht selten in einem eher negativen Zusammenhang, wie etwa einer zunehmende Überwachung, der steigenden Intransparenz der Datenspeicherung durch Cloud Computing oder personalisierter Werbung basierend auf der Internet-Nutzung. Big Data wird gesellschaftlich daher eher als Kontrollverlust empfunden und skeptisch betrachtet.

Unternehmen lernen, Big Data für sich zu nutzen. Durch die gigantischen Datenmengen, die ihnen zur Verfügung stehen, erlangen sie Einblicke in das Kaufverhalten und die Interessen von Kunden sowie in Risikopotentiale. Die Informationen müssen gefiltert, inspiziert, beurteilt und eingeordnet werden mit Hilfe von bestimmten Analytics-Methoden, die es einer Firma erlauben, Korrelationen, Muster und weitere nützliche Informationen herauszuarbeiten. Diese sind sinnvoll, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern, das Marketing sowie die Entscheidungsgrundlagen für das Geschäft zu verbessern. Mit Hilfe bestimmter Tools ist ein sogenannter Data Scientist – ein qualifizierter Big-Data-Spezialist – in der Lage, Daten aus beliebigen Quellen zu erfassen, zu analysieren und Antworten auf folgende Fragen zu finden: 

• Wie lassen sich Kosten senken?
• Wie kann Zeit gespart werden?
• Welche neuen Produkte und optimierten Angebote lassen sich entwickeln?
• Welche geschäftlichen Entscheidungen sollten getroffen werden?

Big Data braucht eine Strategie

Damit diese Erkenntnisse abgeleitet werden können, ermittelt der hauseigene Big-Data-Profi oder ein externer Dienstleister die Datenflüsse des Unternehmens zwischen den vielen beteiligten Orten, Quellen, Systemen, Eigentümern und Nutzern. Daraus wird ein Modell entworfen, das aus fünf Schritten besteht: 

 

• Definition der Big-Data-Strategie: Entwurf eines Plans und Verschaffen eines Überblicks, welche Daten wo zusammenlaufen und wie sie genutzt werden können

• Identifikation der Datenquellen, zum Beispiel durch öffentlich zugängliche Behördendaten, Internet-Clickstreams, Social-Media-Interaktionen, Protokolle von Webservern, Cloud Computing oder Datenströme wie dem IoT (Internet of Things), intelligente Fahrzeuge, Industrieanlagen, medizinische Geräte oder Wearables (Fitnesstracker und so weiter)

• Datenzugriff, -management und -speicherung, etwa durch ein sogenanntes On-premises Data Warehouse, in Big-Data-optimierten Cloud-Lösungen, Data Lakes oder Open-Source-Frameworks wie Spark oder Hadoop 

• Analysen der Datenmengen, beispielsweise mit Hilfe von Grid Computing oder In-Memory-Analytics. Mit solchen Systemen können Unternehmen ihre gesamten Big-Data-Bestände analysieren oder auch nur solche Daten heraussieben, die relevant sind und diese dann einer Analyse unterziehen

• Intelligente, datengeschützte Entscheidungen: Unternehmerische Operationen können evidenzbasiert durchgeführt werden. Mit der datengestützten Entscheidungsfindung können Firmen höhere Leistungen erzielen, ökonomischer arbeiten und Ergebnisse von Aktivitäten besser voraussehen 
  
   

Neben einer Software-Lösung ist auch die Hardware, vor allem eine hochfunktionelle Speichertechnologie, wichtig bei der Verarbeitung von Big Data. Die Datenmassen können im Rahmen des sogenannten In-Memory Computing direkt im Hauptspeicher eines Rechners aufgenommen und müssen nicht mehr auf externe Speichermedien ausgelagert werden. Das ermöglicht die Echtzeit-Analyse großer Datenbestände.

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