Große Daten
Big Data bezieht sich auf die großen, vielfältigen Informationsmengen, die immer schneller wachsen. Es umfasst das Informationsvolumen, die Geschwindigkeit oder Geschwindigkeit, mit der es erstellt und gesammelt wird, sowie die Vielfalt oder den Umfang der erfassten Datenpunkte. Big Data kommt oft aus mehreren Quellen und kommt in mehreren Formaten an.
Wie Big Data funktioniert
Big Data kann als unstrukturiert oder strukturiert eingestuft werden. Strukturierte Daten bestehen aus Informationen, die von der Organisation bereits in Datenbanken und Tabellen verwaltet wurden. es ist in der Natur häufig numerisch. Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht organisiert sind und nicht in ein vorbestimmtes Modell oder Format fallen. Es enthält Daten aus Social-Media-Quellen, mit denen Institutionen Informationen über Kundenbedürfnisse sammeln können.
Drei Vs kennzeichnen traditionell Big Data: das Datenvolumen (Datenmenge), die Geschwindigkeit (Geschwindigkeit), mit der Daten erfasst werden, und die Vielfalt der Informationen.
Big Data können aus öffentlich geteilten Kommentaren in sozialen Netzwerken und auf Websites gesammelt werden, die freiwillig über persönliche Elektronik und Apps gesammelt wurden, und zwar über Fragebögen, Produktkäufe und elektronische Check-Ins. Das Vorhandensein von Sensoren und anderen Eingängen in intelligenten Geräten ermöglicht die Erfassung von Daten in einem breiten Spektrum von Situationen und Umständen.
Big Data wird meist in Computerdatenbanken gespeichert und mit einer Software analysiert, die speziell für den Umgang mit großen, komplexen Datenmengen entwickelt wurde. Viele Software-as-a-Service-Unternehmen (SaaS) haben sich auf die Verwaltung dieser Art komplexer Daten spezialisiert.
Die Verwendung von Big Data
Datenanalysten untersuchen die Beziehung zwischen verschiedenen Datentypen, z. B. demografischen Daten und Kaufhistorie, um festzustellen, ob eine Korrelation besteht. Solche Bewertungen können unternehmensintern oder extern von einem Dritten durchgeführt werden, der sich auf die Verarbeitung von Big Data in verdauliche Formate konzentriert. Unternehmen nutzen häufig die Bewertung von Big Data durch solche Experten, um daraus umsetzbare Informationen zu machen.
Nahezu jede Abteilung eines Unternehmens kann die Ergebnisse der Datenanalyse nutzen, von Personal und Technologie bis hin zu Marketing und Vertrieb. Ziel von Big Data ist es, die Geschwindigkeit zu erhöhen, mit der Produkte auf den Markt gebracht werden, den Zeit- und Ressourcenaufwand zu verringern, um die Marktakzeptanz und die Zielgruppen zu erreichen sowie die Kundenzufriedenheit sicherzustellen.
Die zentralen Thesen
- Big Data ist eine große Menge verschiedener Informationen, die in zunehmendem Umfang und mit immer höherer Geschwindigkeit eingehen.
- Big Data kann strukturiert (häufig numerisch, leicht zu formatieren und zu speichern) oder unstrukturiert (freier, weniger quantifizierbar) sein.
- Nahezu jede Abteilung in einem Unternehmen kann die Ergebnisse der Big-Data-Analyse nutzen, der Umgang mit Unordnung und Lärm kann jedoch zu Problemen führen.
Vor- und Nachteile von Big Data
Die Zunahme der verfügbaren Datenmenge birgt sowohl Chancen als auch Probleme.
Im Allgemeinen sollten Unternehmen durch mehr Daten zu ihren Kunden (und potenziellen Kunden) die Möglichkeit haben, ihre Produkte und Marketinganstrengungen besser anzupassen, um ein Höchstmaß an Zufriedenheit und Wiederholungsgeschäft zu erzielen. Unternehmen, die in der Lage sind, große Datenmengen zu erfassen, haben die Möglichkeit, tiefere und umfassendere Analysen durchzuführen.
Eine bessere Analyse ist zwar positiv, aber Big Data kann auch zu Überlastung und Rauschen führen. Unternehmen müssen in der Lage sein, größere Datenmengen zu verarbeiten und gleichzeitig zu bestimmen, welche Daten Signale im Vergleich zu Rauschen darstellen. Die Bestimmung der Relevanz der Daten wird zu einem Schlüsselfaktor.
Darüber hinaus können die Art und das Format der Daten eine besondere Behandlung erfordern, bevor darauf reagiert wird. Strukturierte Daten, die aus numerischen Werten bestehen, können einfach gespeichert und sortiert werden. Unstrukturierte Daten wie E-Mails, Videos und Textdokumente erfordern möglicherweise komplexere Techniken, bevor sie nützlich werden.
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