Big Data & Analytics

Das Thema ‘Big Data & Analytics’ umfasst Aspekte und Konzepte rund um die Erfassung, Speicherung, Strukturierung, Modellierung, Kombination, Administration, Qualitätssicherung, Auswertung/Analyse und Visualisierung sehr großer Datenmengen von Unternehmen und Organisationen der Digitalwirtschaft.

Schlüsselelemente, Aspekte und Konzepte von Big Data: Die 5 ‘V‘s

• Volumen/Datenmengen: Bezieht sich auf die große Datenmengen, die sekündlich aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Transaktionen usw. erzeugt werden.
• Velocity/Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt, gesammelt und verarbeitet werden. Dazu gehört die Datenverarbeitung in Echtzeit, um eine zeitnahe Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
• Variety/Vielfalt: Die verschiedenen Arten von Daten, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen wie Text, Bilder, Videos usw.
• Veracity/Validität: Die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Daten, die die Qualität und Zuverlässigkeit der zu analysierenden Informationen gewährleisten.
• Value/Wert: Die potenziellen Erkenntnisse und Vorteile, die sich aus der Analyse großer Datensätze ergeben und die das Unternehmenswachstum und die Innovation vorantreiben können.

Weitere Aspekte von Big Data:

• Datenerfassung: Methoden und Technologien zur Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Web Scraping, IoT-Geräte, sozialer Medien und Unternehmenssystemen.
• Datenspeicherung: Lösungen für die effiziente Speicherung großer Datenmengen, wie verteilte Dateisysteme (Hadoop), NoSQL-Datenbanken und Cloud-Speicherplattformen.
• Datenverarbeitung: Techniken zur Verarbeitung und Verwaltung großer Datenmengen, einschließlich Stapelverarbeitung (Hadoop) und Echtzeitverarbeitung (Spark, Storm).
• Datenverwaltung: Richtlinien und Verfahren zur Verwaltung von Datenqualität, Sicherheit, Datenschutz und Einhaltung von Vorschriften.
• Datenintegration: Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche Ansicht zu erhalten, oft unter Verwendung von ETL-Tools (Extract, Transform, Load) und Data Warehouses.

Analytik und Business Intelligence:

• Deskriptive Analyse: Zusammenfassung historischer Daten, um zu verstehen, was in der Vergangenheit geschehen ist, oft unter Verwendung von Dashboards und Reports.
• Diagnostische Analyse: Untersuchung von Daten, um die Gründe für frühere Ergebnisse zu verstehen und Muster oder Anomalien zu erkennen.
• Predictive Analytics: Verwendung statistischer Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Vorhersage künftiger Trends und Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten.
• Prescriptive Analytics: Empfehlung von Maßnahmen und Strategien zur Optimierung von Ergebnissen und Entscheidungsfindung, häufig unter Verwendung von Optimierungs- und Simulationstechniken.
• Data Mining: Extrahieren wertvoller Muster, Korrelationen und Erkenntnisse aus großen Datensätzen mithilfe von Techniken wie Clustering, Klassifizierung und Assoziationsregel-Mining.
• Maschinelles Lernen: Erstellung von Modellen, die aus Daten lernen und ohne explizite Programmierung Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können, unter Verwendung von Algorithmen wie Regression, Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Analysieren und Verstehen von menschlichen Sprachdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu fördern.
• Visualisierung: Erstellung visueller Darstellungen von Daten, um Erkenntnisse effektiv zu vermitteln, unter Verwendung von Tools wie Tableau, Power BI.

Fazit

Big Data revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen große Datenmengen sammeln, verwalten und analysieren, und bietet vielfältige Möglichkeiten, Einblicke zu gewinnen und die Entscheidungsfindung voranzutreiben. Durch die Beherrschung wesentlicher Konzepte von Big Data werden Interessierte der Digitalwirtschaft in die Lage versetzt, die Vielfalt und Bedeutung von Big Data zu nutzen und sehr große Datenmengen in verwertbare Erkenntnisse und strategische Vorteile für Unternehmen und Organisationen zu verwandeln.