Was ist Big Data?
Immer leistungsstärkere digitale Tools stehen zur Verfügung und generieren immer mehr Daten. Früher konnten wir die Menge an Informationen relativ einfach mit den vorhandenen Tools quantifizieren, analysieren und speichern. Heute dagegen müssen umfangreichen Datenmengen komplett gespeichert und schnell verarbeitet werden. Oft muss dies in Echtzeit geschehen, um ihr Potential auszuschöpfen. Big-Data-Projekte erfordern also Architekturen und Infrastrukturen, die für diesen Zweck konzipiert wurden. Cloud Computing kann diese Anforderungen erfüllen.
Definition von Big Data
Big Data bezeichnet sehr große Datenmengen. Im Alltag generieren wir auf Schritt und Tritt Daten. Auch rufen wir Daten in großem Umfang auf, wenn wir eine Anwendung nutzen oder eine Website besuchen. Ein Mensch oder ein herkömmliches Analysetool kann diese Menge schlicht nicht verarbeiten. Unternehmen der Privatwirtschaft, öffentliche Verwaltungen, soziale Netzwerke, mobile Anwendungen und Forschungsinstitute nutzen bereits Big-Data-Projekte, um die Erhebung und Verarbeitung all dieser Daten automatisiert durchzuführen.
Neue Tools wurden für die Speicherung und verteilte Verarbeitung dieser Daten entwickelt: Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink, MongoDB etc. Das Ziel von Big Data ist es, das Potential von Daten zu nutzen, die einzeln verarbeitet wertlos wären. Mit dem Aufkommen dieser Tools und ihren Einsatzmöglichkeiten sind auch neue Berufsprofile entstanden: Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, auf Big Data spezialisierte Berater... Diese Fachleute begleiten Unternehmen in ihrem operativen Geschäft.
Die 4 Säulen von Big Data
Volumen, Geschwindigkeit und Datenvielfalt sind die 3 Säulen von Big Data. Sie gilt es zu verstehen. Ein vierter Punkt ist ebenfalls wichtig, wenn es um die Verarbeitung großer Datenmengen geht: die Richtigkeit der Daten.
- Volumen
Jedes Unternehmen und jede Organisation erzeugt Daten. Die Daten gehen auf eine Vielzahl von Quellen zurück, sie müssen quantifiziert und kontrolliert werden. Es müssen also immer größere Datenmengen gespeichert werden. Die meisten Daten sind an sich von geringer Qualität. Strukturiert und mit anderen kombiniert werden sie jedoch wertvoll.
Die Infrastruktur für ein Big-Data-Projekt erfordert also einen sehr großen Speicherplatz. Der Zufluss an Daten muss bewältigt werden, und im Laufe eines Projekts kann er exponentiell ansteigen.
- Geschwindigkeit
Gespeicherte Informationen verlieren schnell ihre Aktualität, wenn sie nicht rechtzeitig verarbeitet werden. Die Geschwindigkeiten der Datenerhebung und -verarbeitung sind wichtige Faktoren und erfordern daher Tools für die Analyse in Echtzeit. Herkömmliche Tools verwalten Datenflüsse zeitversetzt und bieten kaum Möglichkeiten, Daten zu kombinieren. Die neuen Big-Data-Tools wenden dagegen um ein Vielfaches leistungsstärkere Analyse- und Verarbeitungsmethoden an. Die Daten bewahren dadurch ihre Aktualität.
- Datenvielfalt
Je vielfältiger die Informationsquellen sind, desto akkurater ist die Analyse auf Grundlage der Daten. Durch diese Vielfalt bedingt liegen die Daten oft in zahlreichen unterschiedlichen Formaten vor. Daten zu Zeit- und Ortsangaben sowie zu Transaktionen finden sich ebenso wie Daten, die aus ihrem Kontext gelöst sind (Audio, Video und Text). Die Big-Data-Verarbeitung bietet den Mehrwert, diese Daten zu bündeln und zu nutzen: Produkte verbessern, Dienstleistungen weiterentwickeln, seine Kunden besser kennenlernen oder sich bereits auf zukünftige Anforderungen einstellen.
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Richtigkeit
Wie also sollen diese umfangreichen Daten gespeichert und verarbeitet werden? Hinzu kommt ein weiterer Aspekt: ihre Genauigkeit.
Die Verarbeitung von Daten für den Einsatz von Big Data ist kostspielig. Für die Zukunft eines Unternehmens spielt sie eine wichtige Rolle. Sind die verwendeten Daten falsch oder ungenau, so ist es das Ergebnis ihrer Analyse auch. Das kann dann zu Entscheidungen führen, die der Realität nicht Rechnung tragen.
Anwendungen von Big Data
- Produktentwicklung
Die prädiktiven Analyse und die Visualisierung der Daten zu einem Produkt verhelfen zu einem besseren Verständnis der Kundenbedürfnisse und folglich, und wie ihnen entsprochen werden kann. Mit dem Ohr am Puls der Zeit lassen sich so die aktuellen Produkte verbessern und neue Produkte entwickeln.
- Vorausschauende Instandhaltung
Unternehmen müssen sich darauf einstellen, dass die Hardware veraltet und technische Störungen auftreten. Prädiktive Analysen können den Ersatz einer Maschine erleichtern, wenn sie am Ende ihrer Lebensdauer oder störungsanfällig ist. Für Unternehmen ergibt sich dadurch ein großes Einsparpotential.
- Zukünftige Anforderungen antizipieren
Die Anforderungen der kommenden Jahren lassen sich nur schwer vorhersagen. Big Data bietet die Möglichkeit, auf Grundlage solider Daten Strategien zu definieren: kurz-, mittel- und langfristig. Für die Entscheidungsfindung ist dies also ein wichtiges Werkzeug.
- Betrugsbekämpfung
Aufgrund ihrer Größe sind kleine und mittelständische Unternehmen mit immer ausgefeilteren Betrugsversuchen konfrontiert. Diese Betrugsversuche sind in den Strömen digitaler Daten nur schwer zu erkennen. Und dennoch liegen ihnen erkennbare Muster und wiederkehrende Handlungen zugrunde. So führt die Analyse verdächtiger Verhaltensweisen zu erhöhter Wachsamkeit und ermöglicht gezielte Maßnahmen gegen diese Betrugsversuche.
- Daten für Machine Learning aufbereiten
Das automatische Lernen von künstlicher Intelligenz erfordert Daten. Theoretisch fällt das Lernergebnis präziser aus, je mehr Daten es gibt. Big Data macht die Reinigung, Kategorisierung und Strukturierung der Daten möglich, mit denen die Algorithmen des Machine Learning arbeiten.
Big-Data-Technologien
- Apache Hadoop
Ein Open-Source-Framework, mit dem Anwendungen große Datenmengen nutzen. Hadoop kann Petabytes an Daten speichern. Diese enormen Mengen verteilt das Framework über die verschiedenen Nodes eines Clusters. Die Architektur MapReduce macht das Abrufen der Daten effizienter.
Diese Software fungiert als Datenlager. Sie ermöglicht die Nutzung der Daten und reagiert auf Hardwareausfälle in der Infrastruktur. So wird Datenverlusten und Betriebsunterbrechungen aufgrund dieser Ausfälle vorgebeugt.
- Apache Spark
Ein weiteres Framework für Big Data. Es wird für die Verarbeitung statischer Daten oder auch in Echtzeit verwendet. Aufgrund seiner Datenarchitektur verkürzt es die Verarbeitungszeit. Daher arbeitet es schneller als MapReduce, das Verarbeitungssystem von Hadoop. Spark bietet keine Funktion zum verteilten Speichern von Daten. Es kann jedoch zusammen mit Hadoop zur Datenverwendung oder auch mit S3-Objektspeicherlösungen verwendet werden.
- MongoDB
Big Data steht also für große Datenmengen. Herkömmliche relationale Datenbanken können hier nicht mehr mithalten. So ist MongoDB entstanden, ein Verwaltungssystem für verteilte NoSQL- Datenbanken. Dieses System definiert die Integration und Bereitstellung von Daten in Datenbanken neu. Dadurch entspricht es perfekt den Anforderungen an die extrem schnelle Datenverarbeitung für Big-Data-Projekte.
- Python
Python gilt als die am häufigsten verwendete Programmiersprache für Machine Learning und eignet sich ideal für Ihre Big-Data-Lösung. Sie ist unter anderem bei Entwicklern und Data Scientists wegen der einfachen Nutzung sehr beliebt. Algorithmen können hiermit schneller erstellt werden. Python ist mit den meisten Betriebssystemen kompatibel. Zahlreiche Bibliotheken erleichtern Entwicklern die Arbeit: in den Bereichen Data Science, Data Analysis, Data Management und vielen anderen mehr.
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Big Data im Zentrum des digitalen Wandels
Unstrukturierte Daten kommen von verschiedensten Quellen und existieren in diversen Formen (Aktivität im Internet, verbundene Objekte, Konsumgewohnheiten, CRM usw.). Unternehmen definieren Strategien für digitales Marketing und analysieren Rohdaten, um deren Potential zu nutzen. Ein Data Analyst kann die verfügbaren Daten interpretieren und den Entscheidungsprozess begleiten, beispielsweise bei Themen wie Kundenbeziehung oder Kundenkenntnis. Die Ausgestaltung Ihrer Big-Data-Architektur und Lösungen für die Datenanalyse sind Etappen des digitalen Wandels Ihres Unternehmens und Teil der Entscheidungsfindung.
Künstliche Intelligenz und Big Data
Wie der Mensch selbst verlangt künstliche Intelligenz nach Informationen. Je mehr Daten für das Lernen zur Verfügung stehen, desto effizienter wird die AI - theoretisch. Die Auswertung durch den Maschinenalgorithmus erfordern zum Teil große Datenmengen aus verschiedenen Sammelpunkten.