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Begriffe und Definitionen zum Thema Big Data & Analytics

Data Lake

Moderne Unternehmen erzeugen täglich enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten. Um diese effizient und skalierbar speichern, analysieren und nutzen zu können, setzen viele Organisationen auf sogenannte Data Lakes – flexible Datenspeicher für die Anforderungen der datengetriebenen Welt.

Definition:
Ein Data Lake ist eine zentrale, skalierbare Datenablage, in der große Mengen unterschiedlichster Daten – strukturiert, semistrukturiert und unstrukturiert – in ihrem Rohformat gespeichert werden. Anders als klassische Data Warehouses erzwingt ein Data Lake keine feste Struktur oder Schema bei der Speicherung ("Schema-on-read" statt "Schema-on-write").

Erklärung:
Stell dir einen Data Lake als riesigen digitalen Speichersee vor, in den verschiedenste Datenquellen einfließen: Sensorendaten, Logfiles, Texte, Bilder, Videos, Tabellen oder Datenbanken. Erst beim Auslesen und Verarbeiten wird entschieden, wie die Daten interpretiert und genutzt werden.
Dies ermöglicht eine hohe Flexibilität, insbesondere für:

  • Advanced Analytics (z. B. Predictive Analytics, KI-Modelle)

  • Self-Service-Analytics

  • Datenarchivierung und Langzeitspeicherung

  • Maschinelles Lernen und Data Science-Projekte

Data Lakes basieren häufig auf skalierbaren Cloud-Infrastrukturen wie AWS S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage.

Praxisbeispiele:

  • Unternehmen wie Netflix speichern riesige Mengen an Benutzerverhalten, Streaming-Logs und Metadaten in Data Lakes, um personalisierte Empfehlungen zu verbessern.

  • Versicherungen speichern Kundeninteraktionen, Verträge und Schadensmeldungen, um mit Data-Science-Methoden Risiken besser einschätzen zu können.

  • Industrieunternehmen nutzen IoT-Sensordaten aus Maschinen in Data Lakes für Predictive Maintenance und Qualitätsanalysen.

  • Banken sammeln Transaktionsdaten und Kommunikationslogs zur Betrugserkennung und Compliance-Auswertung.

Für wen relevant?
Data Lakes sind besonders wichtig für Data Engineers, Data Scientists, Analytics-Teams, IT-Architekt:innen, CIOs sowie Unternehmen, die große, vielfältige Datenmengen intelligent speichern und nutzbar machen wollen.

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Business Intelligence

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft wird die Fähigkeit, Informationen schnell und präzise auszuwerten, zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Business Intelligence (BI) umfasst die Strategien und Technologien, mit denen Unternehmen aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.

Data Governance

In einer Zeit, in der Unternehmen riesige Mengen an Daten erzeugen und nutzen, wird Data Governance immer wichtiger: Sie schafft Verantwortlichkeiten, Regeln und Strukturen, um den sicheren, konsistenten und gesetzeskonformen Umgang mit Daten zu gewährleisten.

Data Lake

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Data Mining

Data Mining ist ein Schlüsselprozess in der datengetriebenen Wirtschaft. Es ermöglicht Unternehmen, verborgene Muster, Zusammenhänge und Trends in großen Datenbeständen zu entdecken, die für bessere Entscheidungen, neue Geschäftsmodelle oder Prozessoptimierungen genutzt werden können.

Data Visualization

Daten sind das neue Gold – doch erst durch klare, visuelle Aufbereitung werden sie für Menschen wirklich greifbar und nutzbar. Data Visualization hilft dabei, komplexe Informationen schnell zu erfassen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Warehouse

In einer Welt wachsender Datenmengen benötigen Unternehmen zentrale Orte, an denen sie strukturierte, konsistente und analysierbare Datenbestände aufbauen und pflegen können. Das Data Warehouse ist genau dafür konzipiert: als Grundlage für Business Intelligence, Reporting und strategische Entscheidungsfindung.

ETL (Extract, Transform, Load)

In modernen datengetriebenen Unternehmen stammen Informationen aus unterschiedlichsten Quellen. Damit sie konsistent und auswertbar zusammengeführt werden können, braucht es strukturierte Prozesse – hier kommt ETL ins Spiel: ein zentrales Verfahren für die Aufbereitung und Integration von Daten.

Predictive Analytics

Predictive Analytics macht Unternehmen zukunftsfähig: Statt nur Daten der Vergangenheit auszuwerten, wird die Fähigkeit geschaffen, zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorauszusagen – auf Basis mathematischer Modelle, Machine Learning und statistischer Methoden.

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