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Was ist Big Data? Grundlagen, Skills, Technologien einfach erklärt

Inhaltsverzeichnis

Wenn „groß“ noch untertrieben ist. Will man Big Data verstehen, muss man vor allem eines begreifen: 90 Prozent der existierenden Daten sind erst in den letzten zwei Jahren entstanden. Seit wir virtuelle Daten erschaffen, wächst diese Menge der täglich produzierten Daten exponentiell.

Weltweit werden pro Tag über 2,5 Trillionen Bytes an Daten produziert. Würde ein Gigabyte dabei einem Kilogramm entsprechen, würde die tägliche Datenmenge in etwa dem 350-fachen Gewicht des Eifelturms entsprechen. E-Mails, Dokumente, Social-Media-Posts und Fotos – ganz egal, ob beruflich oder privat – tragen dazu bei, dass die Menge an Daten stetig wächst. Diese in der Tat unvorstellbare Menge an entstehenden Daten bezeichnen wir als Big Data.

Was ist Big Data? Solltest Du Dich das jemals gefragt haben, bist Du hier genau richtig. Wir verraten Dir, was sich hinter diesem Begriff verbirgt und wie Du mit großen Datenmengen wahre Datenschätze entdecken kannst.

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Bild 1: Exponentielles Datenwachstum – die vielfältigen Datenquellen von Big Data

Wann spricht man von Big Data? 

Wo verläuft die Grenze zwischen großen Datenmengen und Big Data? Daten werden durch die fortschreitende Digitalisierung aus verschiedensten Quellen gewonnen. Da wären Textdaten aus Arbeits-E-Mails, Bilder aus Deinem Social-Media-Feed, medizinische Daten aus Testreihen, Sensordaten aus Produktionsanlagen oder Videoaufnahmen um nur wenige Beispiele zu nennen.

Die Formate und Strukturen dieser Daten sind heterogen. Das bedeutet, dass Daten nicht alle gleich sind oder behandelt werden können. Allein Bilddateien können als GIF, PNG, JPEG, TIFF oder BMP daherkommen. Texte als RTF, DOCX, TXT oder PDF.

Die Frage danach, was genau Big Data ist, lässt sich am besten anhand der drei Vs erklären und leicht merken:

  • Volumen (Volume)
  • Vielfalt (Variety)
  • Velozität; auch Geschwindigkeit (Velocity)
Grafik zum Thema “Was ist Big Data: einfach erklärt“zeigt die 3V von Big Data: Volume, Variety, Velocity.

Erklären wir zuerst das Volumen. Die Menge an täglich produzierten Daten nimmt stetig zu, damit steigt auch der Umfang (Volume) der gesamten Datenmenge. Neben den Daten, welche ein Unternehmen selbst produziert, fließen vermehrt auch Daten von außen zu.

Die unterschiedlichen Formate und Datenquellen führt dabei zu einer Heterogenität (Variety) an Datenstrukturen. Gerade einmal ein Fünftel (20 Prozent) der Daten liegt als leicht zu verarbeitende vor, als sogenannte strukturierte Daten. Die übrigen 80 Prozent sind dagegen schwer zu verarbeitende, unstrukturierte Daten.

Mit einer steigenden Anzahl an Personen und Geräten, die Daten erzeugen, steigt auch die Geschwindigkeit (Velocity), in welcher diese produziert werden. 2025 werden 75 Prozent der Weltbevölkerung mit dem Internet verbunden sein. Schätzungsweise werden dann etwa 20 Prozent der Gesamtdatenmenge Echtzeitdaten sein.

Echtzeitdaten, auch Real Time Data genannt, sind Daten, die direkt, nachdem sie aufgenommen wurden, verarbeitet werden. Das bekannteste Beispiel hierfür ist der Aktienmarkt, wo Sekunden über Verluste oder Gewinne entscheiden.

Unternehmen stehen zunehmend vor Herausforderungen, die durch die Verarbeitung und Analyse von Big Data entstehen. Große Datenmengen benötigen viel Speicherplatz und ebenfalls eine große Rechenkapazität. Die Vielfalt der Formate muss zusammengeführt und vereinheitlicht werden, damit sie verarbeitbar wird. Diese Anforderungen übersteigen die Kapazitäten herkömmlicher Technologien und Methoden, wie klassische Datenbanken oder Reporting-Lösungen.

Was ist Big Data-Technologie?

Um die Datenmengen zu filtern, zu untersuchen und abzufragen, werden gezielt spezielle Big-Data-Technologien und Big Data Analytics-Methoden eingesetzt. Mit leistungsstarken IT-Lösungen und -Systemen bilden sie ein Zusammenspiel verschiedener innovativer Technologien, die abhängig vom Umfang und der Art der Daten zur Anwendung kommen.

Hierbei stolpert man häuftig über den Begriff Data Mining. Dies sind statistisch-mathematische Methoden, die zur Erkennung von Mustern in Datensätzen eingesetzt werden. Auf Grundlage von bestehenden Daten können Algorithmen Gesetzmäßigkeiten und Trends erkennen. Business-Intelligence-Lösungen hingegen unterstützen den Prozess, Daten systematisch zu sammeln, auszuwerten und darzustellen, um so die Wertschöpfungskette zu optimieren.

Der Zweck einer jeden Big-Data-Technologie ist es, Daten in nützliche Informationen umzuwandeln, um neues Wissen aus ihnen abzuleiten. Je mehr Daten dabei in die Methode einbezogen werden, desto genauer sind die hergeleiteten Erkenntnisse.

Ziel der Entwicklung von Big-Data-Technologien ist es daher, kosteneffiziente und schnelle Formen der Datenverarbeitung zu entwickeln. Damit können durch Big Data Analytics in Echtzeit neue Einsichten und wertvolle Erkenntnisse generiert werden. Das erleichtert die Entscheidungsfindung und begünstig die Automatisierung von Prozessen.

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Big Data im Praxiseinsatz: Warum sind Daten so wertvoll?

Die Datenwelt verändert sich. Ganz besonders Unternehmen mit digitalen Produkten müssen sich ihr laufend anpassen. Daten entwickeln sich in vielen Branchen zu einem Differenzierungsmerkmal, das über Erfolg und Misserfolg von Markteinführungen, Produktionsprozessen und strategischen Entscheidungen bestimmt.

Die Relevanz und auch der Bedarf für Unternehmen, große Datenmengen schnell und gezielt verarbeiten zu können, steigt rapide an. Der gezielte Umgang mit Big Data bietet dabei zum einen die Chance bereits bestehende Produkte oder Prozesse zu verbessern und zum anderen die Möglichkeit, neue Geschäftsfelder zu erschließen und die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle zu unterstützen.

Big Data im Marketing

In der Praxis können diese Potenziale über alle Wirtschaftszweige und Abteilungen im Unternehmen hinweg genutzt werden. Um ein einzigartiges und individuelles Produkt- und Dienstleistungsangebot zu bieten, werden im Marketing Kundendaten, wie Interessen, Geschlecht oder Verhalten analysiert. Mithilfe von Big-Data-Technologien können Muster im Kaufverhalten erkannt werden. Mit spezifischen Marketing- und Vertriebsmaßnahmen kann Cross-Selling betrieben oder dem Abwandern eines Kunden mit einer gezielt gesteuerten Rabatt-Aktion entgegengewirkt werden.

Big Data in der Produktion

Auch in der Produktion und Fertigung bietet Big Data Vorteile. Die Sensoren in Fabrik- und Industrieanalgen dienen als Schnittstelle nach außen und übermitteln meist sekündlich Daten zum Status der Anlage und des Produktionsprozesses. So können Störungen und Ausfälle bereits frühzeitig auf Basis von Sensordaten vorhergesagt und lange Ausfälle verhindert werden.

Big Data in der Logistik

Komplexe Strukturen wie Lieferketten in der Logistik können ebenfalls durch den Einsatz von Big Data profitieren. Mit der effizienten Auswertung von Daten zur Lagerhaltung, Bedarfs- und Absatzplanung sowie den Transportwegen, lassen sich verlässliche Prognosen für Vertriebs- und Logistiknetzwerke erstellen, um beispielsweise Lieferengpässe zu vermeiden. Zusätzlich können durch die vorausschauende Planung Transportkosten gesenkt oder mithilfe von Positionsdaten Transportwege in Echtzeit angepasst werden.

Big Data im Finanzwesen

Der Finanzbereich bietet durch die große Menge an verfügbaren Zahlen und Daten ebenfalls eine gute Grundlage, um die Chancen von Big Data auszuschöpfen. Insbesondere beim Risikomanagement können auf Basis vorhandener Daten Prognosen abgeleitet und Szenarien gebildet werden. Eine schnelle Reaktion auf Risikofaktoren und die Marktentwicklung wird so leicht möglich.

Unsere Trainings zum Artikel “Was ist Big Data, einfach erklärt“.

Was ist Big Data – Fazit

Das Ausmaß von Big Data ist so enorm, dass sie herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sie nicht bewältigen kann. Trotzdem ist es wichtig die Potenziale von Big Data zu erkennen und zu nutzen.

Die Potenziale von Big Data und dem Einsatz gezielter Technologien lassen sich vielschichtig zusammenfassen:

  • Stärkung der Kundenorientierung und -bindung
  • Steigerung der Profitabilität und Optimierung von Prozessen
  • Kalkulierung und Minimierung von Risiken
  • Steigerung des Gewinns und Senkung der Kosten

Wenn Du nun auch die Datenschätze Deines Unternehmens entdecken und gemeinsam mit Deinem Team Big Data nutzbar machen möchtest, melde Dich gerne bei uns. Wir helfen Dir, die Potenziale der digitalen Transformation zu Deinem Vorteil zu nutzen.

Social Media Banner im Artikel “Was ist Big Data, einfach erklärt“.

Quellen

PWC: „Big Data: Bedeutung, Nutzen, Mehrwert“ [05.07.2022]

BigData Insider: „Weltweite Datenmenge verzehnfacht sich bis 2025 auf 163 ZByte“ [05.07.2022]

Rebecca Marzahn
Rebecca Marzahn
Rebecca gehört bei StackFuel fast schon zum alten Eisen. Mehr als 2 Jahre ist sie jetzt an Bord und Assistentin für Marketing und Vertrieb. Wenn Sie nicht gerade Beiträge für Social Media oder den Blog schreibt, jongliert sie geschickt zwischen den beiden Abteilungen. Als echte Powerfrau ist sie nebenbei noch in den letzten Zügen ihres Masterstudiums. In ihrer Freizeit widmet sich Rebecca leidenschaftlich dem Hundesport und nimmt mit ihren beiden Hunden an Wettkämpfen teil.

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