Der Begriff Big Data wird im Geschäftsleben wie selbstverständlich verwendet. Doch viele B2B-Partner aus der Industrie 4.0 wissen gar nicht so genau, was darunter zu verstehen ist. Auf den ersten Blick ist der Begriff Big Data lediglich ein Synonym für große Datenmengen, doch dahinter steckt noch einiges mehr.

Definition von Big Data

In der englischen Sprache wird Big Data anhand von vier Merkmalen definiert, deren Begriffe mit dem Buchstaben V beginnen. Daher ist in der Fachwelt häufig auch von den „vier Vs“ oder einfach von 4V die Rede.

Merkmale von Big Data im Überblick:

  • Volume
  • Variety
  • Velocity
  • Value

Ins Deutsche übersetzt spricht man von der großen Datenmenge (Volume), den unterschiedlichen Dateiformaten (Variety), der Geschwindigkeit der Datenveränderung (Velocity) sowie vom Mehrwert, den Daten potenziell generieren können (Value). Manchmal beschränken sich Definitionen auf die ersten drei V-Begriffe oder fügen noch ein fünftes V für die Verifizierung der Inhalte hinzu.

Die fortschreitende Digitalisierung erhöht die Menge an gespeicherten Daten

Häufig wird über enorme Speicherkapazitäten gesprochen, die sowohl im großen Maßstab als auch in kleineren Einheiten (z. B. bei Endgeräten wie Laptops oder Smartphones) immer größer werden. Wo früher wenige Megabyte zur Speicherung der Daten ausreichen waren, sind heute Giga- und Terabyte die Maßeinheiten. Experten zufolge erhöht sich das Datenvolumen jedes Jahr um das Zehnfache. Diese Menge an Daten muss aber nicht nur gespeichert, sondern auch weiterverarbeitet werden.

Dies stellt eine besondere Herausforderung an Big Data dar, da solche Datenvolumen längst nicht mehr händisch zu sichten sind. Etwa 90 Prozent aller Daten liegen heutzutage in sogenannten vielfältigen und unstrukturierten Formaten vor. Dazu zählen beispielsweise Bilder, Videos oder Texte. Um solche Daten zu analysieren und zu verwerten, sind spezielle Algorithmen erforderlich, die im Rahmen von Big Data eingesetzt werden. Hinzu kommt, dass sich der Datenbestand ständig ändert. Eine Aktualisierung findet meist online in der Cloud statt, sodass die Version eines Textes oder eines Videos, die gestern noch aktuell war, am Folgetag längst veraltet ist. Je mehr Menschen Zugriffs- und Bearbeitungsrechte haben (wie beispielsweise im Rahmen von Projekten der Industrie 4.0), desto schneller ändert sich der Dateninhalt. Auch das muss Big Data entsprechend abbilden können.

Der Mehrwert von Big Data bleibt oft ungenutzt

Big Data bietet ein gewaltiges Potenzial, um aus den vorliegenden Daten einen Mehrwert zu schöpfen. Hierfür ist aber auch eine sinnvolle Auswertung der Daten erforderlich. Es nützt beispielsweise nichts, über viele Kundendaten zu verfügen, wenn diese nicht zur Auswertung für personalisierte Werbung und besseren Service verwendet werden können.

Datenmengen

Big Data Analytics

Die Auswertung und darauf basierende Prognosen sind wiederum nur durch Algorithmen sinnvoll zu leisten, da aufgrund der enormen Speichermengen Menschen viel zu lange dafür brauchen würden. Außerdem spielt der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) bei der Datenauswertung eine große Rolle, weil sich damit Verknüpfungen und Strukturen erkennen lassen, die andernfalls übersehen würden.

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Die sinnvolle Nutzung der Ressourcen von Big Data ist unerlässlich

Daten, die auf unterschiedliche Weise erhoben werden, sind zunächst nur eine weitere Ressource, die ohne entsprechende Weiterverarbeitung keinen besonderen Nutzen für ein Unternehmen hat. Die richtige Auswahl qualitativ hochwertiger und relevanter Daten stellt eine der größten Herausforderungen für Big Data dar.

Bleibt die Analyse aus und wird der Mehrwert nicht erkannt, nützt die größte Datensammlung letztlich nichts. Dabei ist es übrigens unerheblich, ob die Daten und Informationen freiwillig von Nutzern zur Verfügung gestellt werden oder aus anderen frei zugänglichen Quellen stammen. Um die Qualität der Datenauswertung sicherzustellen, ist übrigens auch die Verifizierung des Wahrheitsgehalts ein Faktor, der immer wichtiger wird. Nur dann lässt sich eine sinnvolle und zuverlässige Nutzung von Big Data gewährleisten.

Fragen und Antworten zu Big Data

Big Data bietet mehrere Vorteile. Es ermöglicht Unternehmen, fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage umfangreicher Datenanalysen zu treffen. Big Data kann auch zur Identifizierung von Trends, zur Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, zur Verbesserung der Effizienz von Geschäftsprozessen und zur Vorhersage von zukünftigem Verhalten oder Ereignissen genutzt werden.

Big Data kann durch die sogenannten „3Vs“ beschrieben werden: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Volumen bezieht sich auf die große Menge an Daten, Vielfalt auf die unterschiedlichen Arten von Daten (z. B. strukturierte und unstrukturierte Daten) und Geschwindigkeit auf die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt und verarbeitet werden.