Allgemeines:

Big Data bedeutet auf Deutsch so viel wie „große Daten(mengen)“. Damit werden Datenmengen bezeichnet, die dermaßen groß bzw. komplex sind, dass man diese nicht händisch bzw. mit klassischen Methoden auswerten kann.

Big Data bezieht sich dabei auf beinahe alle verfügbaren Quellen, wie zum Beispiel gesammelte Daten von Behörden, Aufzeichnungen von Überwachungssystemen, Wirtschafts-daten, usw.

In diesem Zusammenhang ist es auch der Wunsch der Industrie, sowie von Behörden, Zugriff auf solche Daten zum Zwecke der Analyse zu erhalten, was aber zunehmend zu einem Konflikt mit Persönlichkeitsrechten führen kann.

Laut Berechnungen verdoppelt sich derzeit das weltweite Datenvolumen ungefähr alle 2 Jahre. Diese Verdoppelung wird vorwiegend durch die zunehmend maschinelle Erzeugung von Daten hervorgerufen. Aber auch zum Beispiel in der Finanzindustrie (Börsendaten, ..), im Energiesektor oder im Gesundheitswesen ergeben sich immer größere Datenmengen.

Generell verfügen Organisationen und Unternehmen über immer gigantischere Datenmengen. Außerdem kommt es zu einer zunehmenden Vielfalt von Datenquellen und Datenformaten. Große Datenmengen müssen auch immer schneller (möglichst in Echtzeit) verarbeitet bzw. ausgewertet werden. Aber auch die Datenübertragung muss in zunehmend höherer Geschwindigkeit erfolgen. Eine weitere Herausforderung besteht in der Analytik. Dazu gehören Methoden zu automatisierten Erkennung und Nutzung von Mustern und Zusammenhängen. Diese Fortschritte erlauben es, aus den immer größeren Datenmengen einen zunehmenden Nutzen zu ziehen. Klassische Technologien und traditionelle Datenbanken reichen dafür nicht mehr aus. Gerade daraus können sich neue Geschäftsfelder für Unternehmen ergeben bzw. die Wettbewerbsfähigkeit von Firmen verbessern.

neue Möglichkeiten:

Big Data verursacht zwar einige Herausforderungen, aber die Bewältigung schafft vor allem neue Möglichkeiten für Unternehmen, die zum Beispiel mit der Verarbeitung und Analyse von großen Datenmengen Wettbewerbsvorteile erlangen können.

neue Geschäftsfelder:

- zeitnahe Auswertung von Webstatistiken und dementsprechende Anpassung von Werbemaßnahmen

- Marktforschung durch Auswertung von großen Mengen an Kundendaten

- Medizin (Erkennen von komplexen Zusammenhängen)

- Betriebswirtschaft in Entscheidungs-prozessen

Verarbeitung:

Da klassische Datenbanksysteme und Softwareprogramme zumeist nicht in der Lage sind diese großen Datenmengen zu verarbeiten, sind hierfür neue Softwaresysteme erforderlich, die parallel auf unzähligen Prozessoren arbeiten.

Herausforderungen sind:

- die Verarbeitung vieler Datensätze

- schneller Import von großen Datenmengen

- schnelle Datenbankabfragen

- Verarbeitung unzähliger gleichzeitiger Abfragen (Concurrent Queries)

Für die Verarbeitung von Big Data gibt es bereits Open-Source-Anwendungen, wie zum Beispiel Apache Hadoop oder MongoDB, aber auch zahlreiche kommerzielle Produkte.

Derzeit nutzen Unternehmen im Schnitt nur 12% der zur Verfügung stehenden Daten für betriebswirtschaftliche Analysen. Mit Hilfe von Big Data erhalten diese Unternehmen die Möglichkeit noch mehr Daten für Entscheidungsprozesse zu nutzen.

Die größte Herausforderung besteht in der Speicherung und Verarbeitung von riesigen Datenmengen und dies zu überschaubaren Kosten. Auch wirken sich die fortschreitenden technischen Möglichkeiten mobiler Endgeräte betreffend Big Data aus. Die Nutzung von mobilen Endgeräten wird weiterhin zunehmen, was dazu führt, dass zusätzliche Datenquellen (z.B. sammeln von ortspezifischen Daten, ..) entstehen.

Aber auch durch Soziale Netzwerke ergeben sich immer neue Datenquellen, aus denen relevante Informationen, wie z.B. Meinungsbilder zu Produkten herausgefiltert und verarbeitet werden können.

Big Data im Online-Marketing:

Web Analytics umfasst die Messung und die Analyse von Daten um eine Webpräsenz zu optimieren. Dazu zählt das tägliche Experimentieren auf bestimmten Webseiten mit dem Ziel, dass Änderungen zu gewünschten Kundenreaktionen führen. Dabei werden zum Beispiel die Conversion Rate einer Seite, die Anzahl der Klicks, sowie weitere Kennzahlen analysiert.

Web Analytics wird auch mehr mit Analysetechniken, wie z.B. Predictive Analytics verknüpft, um nicht nur das Verhalten von Kunden zu analysieren und die Website zu optimieren, sondern auch die nächsten Schritte vorherzusagen um daraus z.B. dem Kunden zugeschnittene Angebote zu präsentieren.

Aber auch die Analyse von Social-Media-Daten lassen z.B. Produkttrends erkennen. Dazu ist aber im Rahmen von Big Data eine Text- und eine Semantische Analyse notwendig, da die Erfassung der Daten händisch bzw. nach klassischen Methoden zu aufwendig wäre. Bei der Analyse von Social-Media-Daten müssen die Texte der Nutzer analysiert werden, um daraus ein Stimmungsbild abzuleiten. Aber auch aus Blog- und Forenbeiträgen können Problembeschreibungen analysiert und relevante Informationen extrahiert werden.

FAZIT:

Aufgrund Big Data ergeben sich unzählige neue Geschäftsfelder, was von innovativen Unternehmen als Chance genutzt werden kann.

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und Ihnen schöne Grüße,

Ing. Schönberg Christian

       

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