Große Daten
Was ist Big Data?
Big Data bezieht sich auf die großen, vielfältigen Informationsmengen, die immer schneller wachsen. Es umfasst die Menge an Informationen, die Geschwindigkeit oder Geschwindigkeit, mit der sie erstellt und gesammelt werden, und die Vielfalt oder den Umfang der abgedeckten Datenpunkte (bekannt als die „drei Vs“ von Big Data). Big Data stammen oft aus Data Mining und kommen in mehreren Formaten an.
Wie Big Data funktioniert
Big Data kann als unstrukturiert oder strukturiert kategorisiert werden. Strukturierte Daten bestehen aus Informationen, die bereits von der Organisation in Datenbanken und Tabellenkalkulationen verwaltet werden; es ist häufig numerischer Natur. Unstrukturierte Daten sind Informationen, die unorganisiert sind und nicht in ein vorgegebenes Modell oder Format fallen. Es enthält Daten aus Social-Media- Quellen, die Institutionen dabei helfen, Informationen über Kundenbedürfnisse zu sammeln.
Große Datenmengen können aus öffentlich geteilten Kommentaren in sozialen Netzwerken und auf Websites, freiwillig aus persönlichen elektronischen Geräten und Apps, durch Fragebögen, Produktkäufe und elektronische Anmeldungen gesammelt werden. Das Vorhandensein von Sensoren und anderen Eingaben in intelligenten Geräten ermöglicht die Erfassung von Daten in einem breiten Spektrum von Situationen und Umständen.
Big Data werden meistens in Computerdatenbanken gespeichert und mit Software analysiert, die speziell für die Verarbeitung großer, komplexer Datensätze entwickelt wurde. Viele Software-as-a-Service (SaaS)-Unternehmen sind auf die Verwaltung dieser Art von komplexen Daten spezialisiert.
Die Verwendung von Big Data
Datenanalysten untersuchen die Beziehung zwischen verschiedenen Arten von Daten, wie z. B. demografische Daten und Kaufhistorie, um festzustellen, ob eine Korrelation besteht. Solche Bewertungen können intern oder extern von einem Drittanbieter durchgeführt werden, der sich auf die Verarbeitung großer Datenmengen in verdauliche Formate konzentriert. Unternehmen nutzen häufig die Bewertung von Big Data durch solche Experten, um sie in verwertbare Informationen umzuwandeln.
Viele Unternehmen, wie Alphabet und Meta (früher Facebook), nutzen Big Data, um Werbeeinnahmen zu generieren, indem sie gezielte Anzeigen für Benutzer in sozialen Medien und für diejenigen schalten, die im Internet surfen.
Nahezu jede Abteilung eines Unternehmens kann Erkenntnisse aus der Datenanalyse nutzen, von Human Resources und Technik bis hin zu Marketing und Vertrieb. Das Ziel von Big Data ist es, die Geschwindigkeit zu erhöhen, mit der Produkte auf den Markt kommen, den Zeit- und Ressourcenaufwand zu reduzieren, der erforderlich ist, um Marktakzeptanz und Zielgruppen zu gewinnen und sicherzustellen, dass die Kunden zufrieden bleiben.
Vor- und Nachteile von Big Data
Die Zunahme der verfügbaren Datenmenge bietet sowohl Chancen als auch Probleme. Im Allgemeinen sollte das Vorhandensein von mehr Daten über Kunden (und potenzielle Kunden) es Unternehmen ermöglichen, Produkte und Marketingmaßnahmen besser anzupassen, um ein Höchstmaß an Zufriedenheit und Wiederholungsgeschäften zu erzielen. Unternehmen, die große Datenmengen sammeln, erhalten die Möglichkeit, tiefere und umfassendere Analysen zum Nutzen aller Beteiligten durchzuführen.
Angesichts der Menge an personenbezogenen Daten, die heute über Einzelpersonen verfügbar sind, ist es von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um diese Daten zu schützen; Ein Thema, das in der heutigen Online-Welt zu einer heißen Debatte geworden ist, insbesondere angesichts der vielen Datenschutzverletzungen, die Unternehmen in den letzten Jahren erlebt haben.
Während eine bessere Analyse positiv ist, kann Big Data auch zu Überlastung und Lärm führen, was seinen Nutzen verringert. Unternehmen müssen mit größeren Datenmengen umgehen und bestimmen, welche Daten Signale im Vergleich zu Rauschen darstellen. Die Entscheidung, was die Daten relevant macht, wird zu einem Schlüsselfaktor.
Darüber hinaus können die Art und das Format der Daten eine besondere Behandlung erfordern, bevor sie bearbeitet werden. Strukturierte Daten, die aus numerischen Werten bestehen, können einfach gespeichert und sortiert werden. Unstrukturierte Daten wie E-Mails, Videos und Textdokumente erfordern möglicherweise die Anwendung ausgefeilterer Techniken, bevor sie nützlich werden.
Höhepunkte
Big Data ist eine große Menge unterschiedlicher Informationen, die in immer größeren Mengen und mit immer höherer Geschwindigkeit ankommen.
Große Datenmengen werden meistens in Computerdatenbanken gespeichert und mit Software analysiert, die speziell für die Handhabung großer, komplexer Datenmengen entwickelt wurde.
Big Data können strukturiert (oft numerisch, leicht formatierbar und speicherbar) oder unstrukturiert (eher formfrei, weniger quantifizierbar) sein.
Nahezu jede Abteilung in einem Unternehmen kann Erkenntnisse aus Big-Data-Analysen nutzen, aber der Umgang mit der Unordnung und dem Rauschen kann Probleme bereiten.
Große Datenmengen können aus öffentlich geteilten Kommentaren in sozialen Netzwerken und Websites, freiwillig aus persönlichen elektronischen Geräten und Apps, durch Fragebögen, Produktkäufe und elektronische Anmeldungen gesammelt werden.
