Was ist Big Data?

Daten können das wertvollste Asset eines Unternehmens sein. Mithilfe von Big Data können Sie Einblicke in die Bereiche gewinnen, die sich auf Ihr Geschäft auswirken – von Marktbedingungen und dem Kaufverhalten von Kunden bis hin zu Ihren Geschäftsprozessen. 

Hier sind einige Beispiele für Big Data, die Unternehmen aller Branchen dabei unterstützen, Unternehmen zu transformieren:

• Tracking von Verbraucherverhalten und Einkaufsgewohnheiten, um überzeugende Produktempfehlungen für den Einzelhandel bereitzustellen, die auf einzelne Kunden zugeschnitten sind
• Zahlungsmuster werden überwacht und anhand bisheriger Kundenaktivitäten analysiert, um Betrugsversuche in Echtzeit zu erkennen
• Kombiniert Daten und Informationen aus jeder Phase des Versandvorgangs einer Bestellung mit hyperlokalen Verkehrsinformationen, um Flottenbetreiber bei der Optimierung der Lieferung auf der letzten Meile zu unterstützen
• Einsatz von KI-gestützten Technologien wie Natural Language Processing, um unstrukturierte medizinische Daten (wie Forschungsberichte, klinische Notizen und Laborergebnisse) zu analysieren, um neue Erkenntnisse für eine verbesserte Behandlungsentwicklung und eine verbesserte Patientenversorgung zu gewinnen
• Verwendung von Bilddaten von Kameras und Sensoren sowie GPS-Daten, um Schlaglöcher zu erkennen und die Straßeninstandhaltung in Städten zu verbessern
• Analyse öffentlicher Datasets mit Satellitenbildern und Geodatensätzen, um die sozialen und ökologischen Auswirkungen von Lieferkettenabläufen zu visualisieren, zu überwachen, zu messen und vorherzusagen

Dies sind nur einige der Möglichkeiten, wie Unternehmen Big Data nutzen, um sich stärker auf Daten zu konzentrieren, damit sie sich besser an die Bedürfnisse und Erwartungen ihrer Kunden und der Welt um sie herum anpassen können.

Big-Data-Definitionen können leicht variieren, werden jedoch immer in Bezug auf Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt beschrieben. Diese Big-Data-Merkmale werden oft als „3 Vs von Big Data“ bezeichnet und wurden erstmals 2001 von Gartner definiert.

Volume

Wie der Name schon sagt, ist das üblichste Merkmal von Big Data sein hohes Volumen. Dies beschreibt die enorme Menge an Daten, die kontinuierlich zur Erhebung aus einer Vielzahl an Quellen und Geräten zur Verfügung steht.

Geschwindigkeit (Velocity)

Die Big-Data-Geschwindigkeit bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert werden. Heutzutage werden Daten häufig in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit generiert. Daher müssen sie auch in ähnlicher Geschwindigkeit verarbeitet, abgerufen und analysiert werden, um eine sinnvolle Wirkung zu haben.

Vielfalt

Daten sind heterogen, d. h. sie können aus vielen verschiedenen Quellen stammen und strukturiert, unstrukturiert oder semistrukturiert sein. Traditionellere strukturierte Daten (wie Daten in Tabellenkalkulationen oder relationalen Datenbanken) werden jetzt durch unstrukturierte Texte, Bilder, Audio- und Videodateien oder semistrukturierte Formate wie Sensordaten ergänzt, die nicht in einem festen Datenschema organisiert werden können.

Zusätzlich zu diesen drei ursprünglichen Vs, gibt es drei weitere, die im Zusammenhang mit der Nutzung von Big Data häufig erwähnt werden: Veracity (Korrektheit), Varability (Veränderlichkeit) und Value (Wert).  

• Veracity: Big Data-Mengen können unübersichtlich, verrauscht und fehleranfällig sein, was es schwierig macht, die Qualität und Accuracy der Daten zu kontrollieren. Große Datasets können unübersichtlich und verwirrend sein, während kleinere Datasets ein unvollständiges Bild ergeben können. Je höher die Veracity oder Korrektheit der Daten, desto vertrauenswürdiger sind sie.
• Variabilität:Die Bedeutung erhobener Daten ändert sich ständig, was im Laufe der Zeit zu Inkonsistenzen führen kann. Zu diesen Veränderungen gehören nicht nur Änderungen im Kontext und in der Interpretation, sondern auch die Methoden der Datenerhebung, die auf den Informationen basieren, die Unternehmen erfassen und analysieren möchten.
• Value: Es ist wichtig, den geschäftlichen Nutzen der erhobenen Daten zu ermitteln. Big Data-Sets müssen die richtigen Daten enthalten und dann effektiv analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Entscheidungsfindung beitragen können.

Das zentrale Konzept von Big Data ist: Je mehr Einblicke Sie haben, desto effektiver können Sie Erkenntnisse gewinnen, um bessere Entscheidungen zu treffen, Wachstumschancen zu erkennen und Ihr Geschäftsmodell zu verbessern.

Big Data erfordert drei Hauptmaßnahmen:

• Einbindung : Big Data erfasst Rohdaten im Terabyte- und manchmal sogar Petabyte-Bereich aus vielen Quellen, die empfangen, verarbeitet und in das Format umgewandelt werden müssen, das Geschäftsnutzer und Analysten für ihre Analyse benötigen.
• Verwaltung: Big Data erfordert einen großen Speicher, ob in der Cloud, lokal oder in beiden Fällen. Außerdem müssen die Daten in der jeweils erforderlichen Form gespeichert werden. Weiter müssen sie in Echtzeit verarbeitet und verfügbar gemacht werden. Immer mehr Unternehmen entscheiden sich für Cloud-Lösungen, um von der unbegrenzten Rechenleistung und Skalierbarkeit zu profitieren.  
• Analyse : Der letzte Schritt besteht darin, Big Data zu analysieren und entsprechend zu reagieren. Andernfalls lohnt sich die Investition nicht. Neben der Untersuchung der Daten selbst ist es auch wichtig, Informationen im gesamten Unternehmen so zu kommunizieren und zu teilen, dass sie für alle verständlich sind. Dazu gehört die Verwendung von Tools zum Erstellen von Datenvisualisierungen wie Diagrammen, Grafiken und Dashboards.

Big Data hat zwar viele Vorteile, bedingt aber auch einige Herausforderungen, auf die Unternehmen vorbereitet sein müssen, wenn sie so große Datenmengen erfassen, verwalten und entsprechend darauf reagieren wollen.

Zu den am häufigsten gemeldeten Big-Data-Herausforderungen gehören:

• Fehlen an Fachkräften und Fachkräften im Datenbereich. Data Scientists, Datenanalysten und Data Engineers sind knapp. Sie gehören zu den gefragtesten (und sehr hoch bezahlten) Fachkräften in der IT-Branche. Der Mangel an Big-Data-Fähigkeiten und Erfahrung im Umgang mit fortschrittlichen Datentools ist eine der größten Hürden für die Wertschöpfung aus Big-Data-Umgebungen.
• Geschwindigkeit des Datenwachstums. Big Data verändern sich und wächst ständig. Ohne eine solide Infrastruktur, die Ihre Verarbeitungs-, Speicher-, Netzwerk- und Sicherheitsanforderungen bewältigen kann, kann die Verwaltung extrem schwierig werden.
• Probleme mit der Datenqualität. Die Datenqualität wirkt sich direkt auf die Qualität der Entscheidungsfindung, Datenanalyse und Planungsstrategien aus. Rohdaten sind chaotisch und möglicherweise schwer zu kuratieren. Big Data garantiert keine Ergebnisse, es sei denn, die Daten sind genau, relevant und ordnungsgemäß für die Analyse organisiert. Dies kann die Berichterstellung verlangsamen. Wird das Problem jedoch nicht behoben, kann es zu irreführenden Ergebnissen und wertlosen Erkenntnissen kommen.
• Complianceverstöße Big Data enthält viele sensible Daten und Informationen. Daher ist es schwierig, kontinuierlich dafür zu sorgen, dass die Datenverarbeitung und -speicherung Datenschutz- und regulatorischen Anforderungen wie Datenlokalisierung und -standortbestimmungen entspricht.
• Komplexität der Einbindung. Die meisten Unternehmen arbeiten mit Daten, die über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg im gesamten Unternehmen isoliert sind. Das Einbinden unterschiedlicher Datenquellen und das Verfügbarmachen von Daten für Geschäftsanwender ist komplex, aber sehr wichtig, wenn Sie aus Big Data einen Mehrwert generieren möchten.
• Sicherheitsbedenken Big Data enthält wertvolle Geschäfts- und Kundendaten, was Big-Data-Speicher zu wertvollen Zielen für Angreifer macht. Da diese Datasets vielfältig und komplex sind, kann es schwieriger sein, umfassende Strategien und Richtlinien zu ihrem Schutz zu implementieren.

Einige Unternehmen scheuen sich, sich ganz auf Big Data einzulassen, da die erfolgreiche Nutzung Zeit, Aufwand und Engagement erfordert. Insbesondere haben Unternehmen Schwierigkeiten, etablierte Prozesse zu überarbeiten und den kulturellen Wandel zu unterstützen, der erforderlich ist, um Daten in den Mittelpunkt aller Entscheidungen zu stellen.  

Aber ein auf Daten basierendes Unternehmen zu werden, ist die Mühe wert. Aktuelle Studien zeigen:

• 58 % der Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungen treffen, übertreffen die Umsatzziele eher als Unternehmen, die dies nicht tun.
• Unternehmen mit erweiterten, datengestützten Geschäftsfunktionen verzeichnen mit 2,8-mal höherer Wahrscheinlichkeit ein zweistelliges Wachstum im Vergleich zum Vorjahr.
• Datengestützte Unternehmen generieren durchschnittlich mehr als 30 % Wachstum pro Jahr.

Die Unternehmen, die jetzt Maßnahmen ergreifen und erhebliche Fortschritte bei der Implementierung von Big Data machen, dürften in Zukunft als Gewinner dastehen.

Die Entwicklung einer soliden Datenstrategie beginnt damit, zu verstehen, was Sie erreichen möchten, der Identifikation spezifischer Anwendungsfälle und dem Verständnis der Daten, die Ihnen derzeit zur Verfügung stehen. Sie müssen auch überlegen, welche zusätzlichen Daten möglicherweise erforderlich sind, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen, und welche neuen Systeme oder Tools Sie dafür benötigen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Lösungen zum Datenmanagement sind Big-Data-Technologien und -Tools darauf ausgelegt, große und komplexe Datasets zu verarbeiten und daraus Mehrwert zu generieren. Tools für Big Data können helfen, die Menge der erfassten Daten, die Geschwindigkeit, mit der diese Daten für die Analyse in einem Unternehmen verfügbar sind, und die Komplexität oder Vielfalt dieser Daten zu bewältigen.

Beispielsweise können Data Lakes strukturierte, unstrukturierte und semistrukturierte Daten jeder Größenordnung in ihrem nativen Format aufnehmen, verarbeiten und speichern. Data Lakes dienen als Grundlage für verschiedene Arten intelligenter Analysen, darunter Visualisierungen, Echtzeitanalysen und maschinelles Lernen.

Bedenken Sie, dass es beim Thema Big Data keine Universalstrategie gibt. Was für ein anderes Unternehmen funktioniert, ist möglicherweise nicht der richtige Ansatz für die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens.

Hier sind vier wichtige Konzepte, die wir von Google Cloud-Kunden über die Entwicklung eines erfolgreichen Ansatzes für Big Data gelernt haben:

Offen

Heutzutage brauchen Unternehmen die Freiheit, mit den von ihnen gewünschten Tools und Lösungen entwickeln zu können, was sie wollen. Da Datenquellen stetig wachsen und neue technologische Innovationen verfügbar werden, umfasst die Realität von Big Data mehrere Schnittstellen, Open-Source-Technologie-Stacks und Clouds. Big-Data-Umgebungen müssen sowohl offen als auch anpassungsfähig sein, damit Unternehmen Lösungen entwickeln und die für den Erfolg benötigten Daten erhalten können.

Intelligent

Big Data erfordert Datenfunktionen, die es ihnen ermöglichen, intelligente Analysen sowie KI- und ML-Technologien zu nutzen, um Zeit und Aufwand zu sparen, Erkenntnisse zu gewinnen, die Geschäftsentscheidungen zu verbessern und Ihre Big-Data-Infrastruktur insgesamt zu verwalten. Sie sollten beispielsweise erwägen, Prozesse zu automatisieren oder Self-Service-Analysen zu ermöglichen, sodass Personen eigenständig mit Daten arbeiten können – mit minimaler Unterstützung durch andere Teams.  

Flexibel

Big-Data-Analysen müssen Innovationen fördern, nicht behindern. Dazu muss eine Datengrundlage geschaffen werden, die On-Demand-Zugriff auf Rechen- und Speicherressourcen bietet und Daten vereinheitlicht, sodass sie leicht gefunden und abgerufen werden können. Es ist auch wichtig, in der Lage zu sein, Technologien und Lösungen auszuwählen, die sich leicht kombinieren und gemeinsam verwenden lassen, um die Daten-Toolsets zu erstellen, die perfekt zur Arbeitslast und zum Anwendungsfall passen.

Vertrauenswürdig

Damit Big Data nützlich ist, muss es vertrauenswürdig sein. Das bedeutet, dass es unerlässlich ist, Vertrauen in Ihre Daten aufzubauen – Vertrauen darauf, dass diese korrekt, relevant und geschützt sind. Unabhängig davon, woher die Daten stammen, sollten sie standardmäßig gesichert sein und Ihre Strategie muss auch berücksichtigen, welche Sicherheitsfunktionen erforderlich sind, um Compliance, Redundanz und Zuverlässigkeit zu erhalten.