Wann spricht man von Big Data? <\/h2>\n\n\n\n
Wo verl\u00e4uft die Grenze zwischen gro\u00dfen Datenmengen und Big Data? Daten werden durch die fortschreitende Digitalisierung aus verschiedensten Quellen gewonnen. Da w\u00e4ren 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.<\/p>\n\n\n\n
Die Formate und Strukturen dieser Daten sind heterogen. Das bedeutet, dass Daten nicht alle gleich sind oder behandelt werden k\u00f6nnen. Allein Bilddateien k\u00f6nnen als GIF, PNG, JPEG, TIFF oder BMP daherkommen. Texte als RTF, DOCX, TXT oder PDF.<\/p>\n\n\n\n
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<\/a><\/figure>\n\n\n\nDie Frage danach, was genau Big Data ist, l\u00e4sst sich am besten anhand der drei \u201eV\u201cs erkl\u00e4ren und einfach merken:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Volumen (Volume)<\/li>\n\n\n\n
- Vielfalt (Variety)<\/li>\n\n\n\n
- Velozit\u00e4t; auch Geschwindigkeit (Velocity)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
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<\/a><\/figure>\n\n\n\nErkl\u00e4ren wir zuerst das Volumen. Die Menge an t\u00e4glich produzierten Daten nimmt stetig zu, damit steigt auch der Umfang (Volume) der gesamten Datenmenge. Neben den Daten, welche ein Unternehmen selbst produziert, flie\u00dfen vermehrt auch Daten von au\u00dfen zu.<\/p>\n\n\n\n
Die unterschiedlichen Formate und Datenquellen f\u00fchrt dabei zu einer Heterogenit\u00e4t (Variety) an Datenstrukturen. Gerade einmal ein F\u00fcnftel (20 Prozent) der Daten liegt als leicht zu verarbeitende vor, als sogenannte strukturierte Daten. Die \u00fcbrigen 80 Prozent sind dagegen schwer zu verarbeitende, unstrukturierte Daten.<\/p>\n\n\n\n
Mit einer steigenden Anzahl an Personen und Ger\u00e4ten, die Daten erzeugen, steigt auch die Geschwindigkeit (Velocity), in welcher diese produziert werden. 2025 werden 75 Prozent<\/a> der Weltbev\u00f6lkerung mit dem Internet verbunden sein. Sch\u00e4tzungsweise werden dann etwa 20 Prozent der Gesamtdatenmenge Echtzeitdaten sein.<\/p>\n\n\n\n
Echtzeitdaten, auch Real Time Data genannt, sind Daten, die direkt, nachdem sie aufgenommen wurden, verarbeitet werden. Das bekannteste Beispiel hierf\u00fcr ist der Aktienmarkt, wo Sekunden \u00fcber Verluste oder Gewinne entscheiden.<\/p>\n\n\n\n
Unternehmen stehen zunehmend vor Herausforderungen, die durch die Verarbeitung und Analyse von Big Data entstehen. Gro\u00dfe Datenmengen ben\u00f6tigen viel Speicherplatz und ebenfalls eine gro\u00dfe Rechenkapazit\u00e4t. Die Vielfalt der Formate muss zusammengef\u00fchrt und vereinheitlicht werden, damit sie verarbeitbar wird. Diese Anforderungen \u00fcbersteigen die Kapazit\u00e4ten herk\u00f6mmlicher Technologien und Methoden, wie klassische Datenbanken oder Reporting-L\u00f6sungen.<\/p>\n\n\n\n
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