13 Kernkonzepte von Big Data

Big Data bezieht sich auf Datenmengen, die so groß oder komplex sind, dass traditionelle Datenverarbeitungsanwendungen nicht ausreichend sind, um mit ihnen effektiv umzugehen. Die Kernkonzepte von Big Data können durch die fünf V’s charakterisiert werden:

• Volumen: Die Menge der generierten und gespeicherten Daten.
• Vielfalt: Die Art und Weise der Daten, die in verschiedenen Formaten vorliegen können – strukturiert, unstrukturiert und semistrukturiert.
• Velocity (Geschwindigkeit): Die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert und verarbeitet werden müssen.
• Veracity (Wahrhaftigkeit): Die Qualität und Genauigkeit der Daten.
• Value (Wert): Der wirtschaftliche Wert, der aus den Daten gewonnen werden kann.

13.1 Aufgaben und Ziele von Big Data

Die Hauptaufgaben im Umgang mit Big Data umfassen die Sammlung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung großer Datenmengen. Die Ziele dabei sind:

• Entdeckung von Mustern und Trends: Identifizierung von Mustern innerhalb der Daten, die für das Geschäft oder die Forschung von Bedeutung sein könnten.
• Entscheidungsunterstützung: Bereitstellung datengetriebener Einblicke zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen.
• Verbesserung der Kundenerfahrung: Nutzung von Datenanalysen, um Kundenpräferenzen besser zu verstehen und die Kundenerfahrung zu verbessern.
• Effizienzsteigerung und Kostenreduktion: Optimierung von Geschäftsprozessen durch effiziente Datenanalyse und -nutzung.

13.2 Methoden und Werkzeuge

13.2.1 Datenverarbeitung und -analyse

• Hadoop: Ein Framework, das die Verarbeitung großer Datenmengen in einem verteilten Computing-Umfeld ermöglicht.
• Apache Spark: Ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das für schnelle Analytik konzipiert ist.
• NoSQL-Datenbanken: Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und HBase, die entwickelt wurden, um mit der Vielfalt und dem Volumen von Big Data umzugehen.

13.2.2 Datenlagerung

• Data Lakes: Speicherung großer Mengen von Rohdaten in ihrem nativen Format bis zur Verwendung.
• Distributed File Systems: Systeme wie das Hadoop Distributed File System (HDFS), die große Datenmengen über viele Maschinen verteilen.

13.2.3 Datenanalyse

• Maschinelles Lernen und KI: Werkzeuge und Plattformen wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn, die für Predictive Analytics, Mustererkennung und maschinelles Lernen eingesetzt werden.
• Data Mining: Die Anwendung statistischer Methoden und Algorithmen zur Entdeckung von Mustern in großen Datensätzen.

13.2.4 Visualisierung

• Tableau: Ein Werkzeug zur Datenvisualisierung, das komplexe Daten in verständliche und interaktive Dashboards umwandelt.
• Power BI: Ein Geschäftsanalyse-Service von Microsoft, der Visualisierungstools und Business-Intelligence-Fähigkeiten bietet.

13.2.5 Streaming-Daten

• Apache Kafka: Eine Open-Source-Plattform für die Verarbeitung von Streaming-Daten, die eine hohe Durchsatzrate, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit bietet.

Diese Methoden und Werkzeuge repräsentieren nur einen Teil der verfügbaren Ressourcen im Bereich Big Data. Die Auswahl der geeigneten Technologien hängt von den spezifischen Anforderungen, dem Umfang der Projekte und den Zielen der Organisation ab.