Der Begriff “Big Data” wird an vielen Stellen verwendet, und viele Menschen haben das Gefühl, dass seine Bedeutung zunimmt. Die genaue Antwort auf die Frage, was Big Data eigentlich ist, ist jedoch schwierig. Im Folgenden werden die Grundlagen von Big Data, ihre Verwendung und Beispiele sowie die Herausforderungen bei ihrer Nutzung vorgestellt.
Was ist Big Data?
Big Data wird oft als “große Datenmengen” verstanden. In den Anfängen, als der Begriff Big Data tatsächlich verwendet wurde, ging es darum, große Datenmengen zu sammeln und daraus etwas abzuleiten. Das heute verwendete Wort Big Data definiert sich jedoch nicht nur über die quantitative Größe. Er steht für etwas, das ein wenig komplizierter ist und verschiedene Möglichkeiten bietet. Werfen wir einen Blick darauf, was Big Data ist, und auf die Idee der drei Vs, die als klare Definition dafür vorgeschlagen wurden.
Big Data in drei V’s ausgedrückt
In den frühen 2000er Jahren definierte TAG Rainey, ein ANALYST bei einem IT-Forschungsunternehmen, Big Data als eine Angelegenheit, die drei V’s erfordert. Die drei sind Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt.
Wenn jeder das Wort Big Data hört, denkt jeder an “Volumen”. Wie Sie sehen können, schließt die Definition von TAG Rainey auch die Datenmenge ein. In erster Linie ist die Idee, was Big Data aus einer großen Datenmenge generiert, die Grundlage, und mit der Entwicklung wird die Menge der verarbeiteten Daten noch enormer. Mit dem hier definierten Volumen ist nicht nur die Datenmenge selbst gemeint, sondern auch die Fähigkeit, diese riesige Menge an Daten zu verarbeiten.
Die Geschwindigkeit steht nicht für die Geschwindigkeit, mit der Daten kommen und gehen. Wie oft die Daten aktualisiert werden und wie schnell sie sich ändern. Insbesondere die Daten im Internet ändern sich ständig, und ohne ein System, das darauf reagieren kann, ist es nicht möglich, der Situation entsprechende Ergebnisse abzuleiten. Big Data erfordert auch die Geschwindigkeit dieser Veränderungen und die entsprechende Aktualisierungshäufigkeit.
Die Vielfalt ist vielleicht der markanteste Teil des Unterschieds zwischen “nur einer großen Menge an Daten” und “Big Data”. Bei der bisherigen Datenaggregation wurden die Daten oft als strukturierte Daten formatiert und gespeichert. Big Data umfasst jedoch nicht nur numerische Daten, sondern auch unstrukturierte Informationen wie Audio, Video, Text und E-Mail, Börsenkurse und Finanzinformationen. Sie müssen auch in der Lage sein, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten.
Als Definition von Big Data sind diese “drei V” der Mainstream, und um diese zusammenzufassen, kann Big Data beschrieben werden als “eine vielfältige und große Anzahl von Änderungen in der Datengruppe und die Fähigkeit, sie zu verarbeiten”.
Big Data umfasst Systeme, die Daten verarbeiten
Wie in der Definition der drei V zum Ausdruck kommt, umfasst Big Data sowohl unstrukturierte Daten als auch strukturierte Daten wie Zahlen und Zeichenketten. Daten unter diesen Bedingungen waren mit herkömmlichen Systemen schwer zu handhaben, aber es gibt einen Grund, warum Big Data hier erwartet wird. Es gibt eine wachsende Erwartung an die Nutzung dieser unstrukturierten Daten, die bisher schwer zu handhaben waren.
Big Data stellt zwar die Daten selbst dar, aber das allein erweitert nicht den Umfang und die Möglichkeiten der Nutzung. Es muss auch ein System vorhanden sein, das schnell genug ist, um mit den Veränderungen in dieser riesigen Informationsvielfalt Schritt zu halten.
Beispiele für die Nutzung von Big Data
Wann werden Big Data also tatsächlich genutzt?
Aufschlüsselung des Verbraucherverhaltens mit Blickbewegungsdaten
Eye Tracking ist eine Technologie, die die Bewegung der Augen einer Person beobachtet, um zu verstehen, wohin sie schaut. Es gibt ein Beispiel dafür, wie diese Eye-Tracking-Daten gesammelt und für die Analyse des Verbraucherverhaltens verwendet werden.
Große Getränkehersteller setzen Eye Tracking in Verkaufsautomaten ein, um die gesammelten Daten zu analysieren und zu bestimmen, wo welche Produkte platziert werden sollen. Dies hat zu einer Zunahme der Daten über das Verbraucherverhalten geführt, was die Effizienz der Analyse verbessert und den Umsatz erhöht.
Erhöhen Sie das Vertrauen in Ihre Website durch die Häufigkeit der Ranking-Updates
Die E-Commerce-Branche ist vielleicht diejenige, die Big Data am enthusiastischsten nutzt. Es ist bekannt, dass die Empfehlungsfunktion für allgemeine E-Commerce-Websites sehr effektiv ist. Bei dieser Empfehlungsfunktion werden Big Data eingesetzt. Es heißt, dass die Art und Weise, wie Big Data genutzt werden kann, über das Ergebnis von E-Commerce-Websites entscheidet.
Neben der einfachen Nutzung von Big Data wird auch die Häufigkeit der Aktualisierungen von Empfehlungsfunktionen und Verkaufsrankingfunktionen als ein Element hervorgehoben, das zum Vertrauen in die Website führt. Die Häufigkeit der Big-Data-Analyse und die Geschwindigkeit, mit der die Ergebnisse wiedergegeben werden, werden immer wichtiger.
Spezialitäten werden aus den Daten des Auto-Navigationssystems spezifiziert
In einigen Fällen werden die von Kfz-Navigationssystemen gesammelten Daten als Big Data analysiert und sicher für den Verkehr genutzt. Das Kfz-Navigationssystem überträgt die Stelle, an der der Fahrer plötzlich auf die Bremse getreten ist, und sammelt die Daten auf dem Server. Die Sicherheitskarte wurde als Big Data analysiert und auf der Grundlage der Ergebnisse erstellt. Das Fahrzeugnavigationssystem zeigt das mögliche Auftreten von Verkehrsunfällen an, die aus der Big-Data-Analyse vorhergesagt wurden, und benachrichtigt den Fahrer. Berichten zufolge hat sich dadurch die Zahl der Unfälle erheblich verringert.
Es gibt viele weitere Beispiele für den Einsatz von Big Data. Erfahren Sie mehr darüber, wie Big Data genutzt werden kann.
→ Anwendungsfall von Big Data – Nutzung von Big Data, die bereits begonnen hat
Drei Hindernisse bei der Nutzung von Big Data
Big Data kann so viele Dinge bewirken, aber es gibt immer noch Herausforderungen. Es gibt drei Hindernisse für die Nutzung von Big Data, und wenn diese nicht gelöst werden, kann der ursprüngliche Effekt nicht erzielt werden.
Infrastruktur für die Datenerhebung und -analyse
Große Daten erfordern Analysen, und Analysen erfordern die richtigen Daten. Beim Sammeln dieser Daten kann es sein, dass sie eine Menge unbrauchbarer Datenmüll enthalten. Je mehr Datenmüll Sie haben, desto weniger effizient wird Ihre Analyse sein und desto länger wird es dauern, bis die Ergebnisse vorliegen. Wenn es zu lange dauert, kann der Echtzeitcharakter der Ergebnisse verloren gehen und unbrauchbar werden.
Darüber hinaus ist es schwierig, Big Data auch dann zu nutzen, wenn es nicht genügend Systeme für die Analyse gibt oder die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen nicht möglich ist.
Um Big Data in vollem Umfang nutzen zu können, müssen die Bedingungen und das Umfeld von der Datenerfassung bis zur Analyse entwickelt werden.
Datenspeicherung und Sicherheit
Ein Beispiel für die Verwendung von Big Data ist die Analyse des Kaufverhaltens von Kunden. Aus diesem Punkt wird ersichtlich, dass die von Unternehmen gespeicherten Big Data oft auch Kundendaten enthalten.
Das Durchsickern solcher Informationen kann zu einem Vertrauensverlust in das Unternehmen führen und sogar den Betrieb des Unternehmens erschweren. Wir dürfen nicht vergessen, dass das Internet der Dinge weit verbreitet ist und alles mit dem Internet verbunden ist, und wir müssen uns der Bedeutung der Informationen, mit denen wir umgehen, bewusst sein. Wenn Sie Big Data betreiben, müssen Sie dem Sicherheitsmanagement große Aufmerksamkeit schenken.
Die Frage des großen Mangels an Humanressourcen
In Japan wird der Mangel an Humanressourcen in vielen Industriebereichen als Problem angesehen. Im IKT-Bereich ist es ähnlich, und es mangelt an Fachkräften für den Umgang mit Big Data. Es besteht ein dringender Bedarf an Fachleuten und Datenwissenschaftlern, die mit Big Data arbeiten, zu entwickeln und zu sichern.
Die Nutzung von Big Data verändert verschiedene Branchen
Wir haben vorgestellt, was Big Data ist und welche Herausforderungen damit verbunden sind.
Heute stehen verschiedene Branchen auf der ganzen Welt vor großen Veränderungen durch den Einsatz von Big Data. Big Data kann die Dienstleistungen, Verkaufsstrategien und sogar die betrieblichen Systeme von Unternehmen verändern. Big Data birgt so viel Potenzial und wird voraussichtlich einen lukrativen Wandel bewirken.
