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Big Data

3 Big Data bewältigen und sinnvoll nutzen

Die Technologie zum Zähmen des Big-Data-Phänomens steht bereits. Doch geht es nicht allein um die schiere Bewältigung der neuen Datenexplosion, sondern um deren Kapitalisierung. Hier gibt es je nach Business Case Raum für viele neue Möglichkeiten. Neben Kriterien, die die Klassifikation von Big Data ermöglichen sollen, beschäftigt sich dieser Artikel mit den Fragen, die sich Unternehmen im Umgang mit ihren Datenmassen stellen sollten, um sie gewinnbringend für die Entscheidungsoptimierung nutzen zu können.

Shortcut Autorenteam


Es sind Zahlen, die das Vorstellungsvermögen übersteigen: Der tägliche Datenausstoß liegt heute bei 2,5 Trillionen Bytes. Allein 90 Prozent der heute existierenden Daten sind erst in den letzten zwei Jahren erzeugt worden. Hauptursache ist die umfassende „Computerisierung“ der Gesellschaft und Warenwelt: Sensoren erfassen Wetterinformationen, Social-Web-Nutzer posten Statusupdates, Digitalfotos und Videos in Onlineportalen, Onlinekunden geben Transaktionsdaten ins Netz, Handys senden Positionssignale und vieles mehr. Der Name, den die Branche dafür gefunden hat, versucht die Überwältigung durch das Phänomen in schlichte Worte zu fassen: Big Data. Vor allem das oft zitierte „Internet der Dinge“ hat sich als ein wahrer Katalysator für die Big-Data-Erscheinung entpuppt. Der Jogger zählt seine gelaufenen Kilometer per Smartphone und übermittelt seine Route an die Community, intelligente Stromzähler senden im Fünfzehnminutentakt aktuelle Verbrauchszahlen zur Stromnutzung jedes einzelnen Haushalts, Geschäftsleute fotografieren Flippcharts mit dem Smartphone und senden die Bilder an Kollegen – den Beispielen sind keine Grenzen gesetzt.Drei Vs bestimmen Big DataDa das Phänomen so weit verbreitet ist, droht aber auch eine missbräuchliche Verwendung des Begriffs. Die Experton Group zum Beispiel versteht den Begriff nicht als neuen Hype, sondern als neue Dimension, die traditionelle Datenanalysemethoden erweitert. Zur Abgrenzung beschreiben die Experten, was Big Data eben gerade nicht ist:Keine einzelne TechnologieKein Hardware- oder SoftwareproduktKeine IT-Strategie oder -ArchitekturKein Marketing-BuzzwordKein kurzfristiger TrendVariety (Vielfalt): Big Data geht über strukturierte Daten hinaus und umfasst unstrukturierte Daten aller Art: Text, Audio, Video, Klickstreams, Protokolldateien usw. Heute sind mehr als 80 Prozent der Daten unstrukturiert.Velocity (Geschwindigkeit): Big-Data-Daten sind oft zeitkritisch und müssen daher sofort verarbeitet werden, wenn sie in das Unternehmen einfließen, damit ihr geschäftlicher Wert optimal genutzt wird. Der Trend geht hier zum Echtzeit-Computing.Volume (Masse): Für Big Data gibt es nur eine Größenordnung: groß. Unternehmen versinken geradezu in einer Datenflut, die vielfach Tera- oder sogar Petabytegröße erreicht.Big Data am BankautomatenDennoch sind Vorfälle, bei denen sehr hohe Mengen an Daten in höchst unterschiedlichen Formaten anfallen, und die dabei nach schnellstmöglicher Verarbeitung verlangen, in der Praxis mittl...

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3 Big Data bewältigen und sinnvoll nutzen

Die Technologie zum Zähmen des Big-Data-Phänomens steht bereits. Doch geht es nicht allein um die schiere Bewältigung der neuen Datenexplosion, sondern um deren Kapitalisierung. Hier gibt es je nach Business Case Raum für viele neue Möglichkeiten. Neben Kriterien, die die Klassifikation von Big Data ermöglichen sollen, beschäftigt sich dieser Artikel mit den Fragen, die sich Unternehmen im Umgang mit ihren Datenmassen stellen sollten, um sie gewinnbringend für die Entscheidungsoptimierung nutzen zu können.

Shortcut Autorenteam


Es sind Zahlen, die das Vorstellungsvermögen übersteigen: Der tägliche Datenausstoß liegt heute bei 2,5 Trillionen Bytes. Allein 90 Prozent der heute existierenden Daten sind erst in den letzten zwei Jahren erzeugt worden. Hauptursache ist die umfassende „Computerisierung“ der Gesellschaft und Warenwelt: Sensoren erfassen Wetterinformationen, Social-Web-Nutzer posten Statusupdates, Digitalfotos und Videos in Onlineportalen, Onlinekunden geben Transaktionsdaten ins Netz, Handys senden Positionssignale und vieles mehr. Der Name, den die Branche dafür gefunden hat, versucht die Überwältigung durch das Phänomen in schlichte Worte zu fassen: Big Data. Vor allem das oft zitierte „Internet der Dinge“ hat sich als ein wahrer Katalysator für die Big-Data-Erscheinung entpuppt. Der Jogger zählt seine gelaufenen Kilometer per Smartphone und übermittelt seine Route an die Community, intelligente Stromzähler senden im Fünfzehnminutentakt aktuelle Verbrauchszahlen zur Stromnutzung jedes einzelnen Haushalts, Geschäftsleute fotografieren Flippcharts mit dem Smartphone und senden die Bilder an Kollegen – den Beispielen sind keine Grenzen gesetzt.Drei Vs bestimmen Big DataDa das Phänomen so weit verbreitet ist, droht aber auch eine missbräuchliche Verwendung des Begriffs. Die Experton Group zum Beispiel versteht den Begriff nicht als neuen Hype, sondern als neue Dimension, die traditionelle Datenanalysemethoden erweitert. Zur Abgrenzung beschreiben die Experten, was Big Data eben gerade nicht ist:Keine einzelne TechnologieKein Hardware- oder SoftwareproduktKeine IT-Strategie oder -ArchitekturKein Marketing-BuzzwordKein kurzfristiger TrendVariety (Vielfalt): Big Data geht über strukturierte Daten hinaus und umfasst unstrukturierte Daten aller Art: Text, Audio, Video, Klickstreams, Protokolldateien usw. Heute sind mehr als 80 Prozent der Daten unstrukturiert.Velocity (Geschwindigkeit): Big-Data-Daten sind oft zeitkritisch und müssen daher sofort verarbeitet werden, wenn sie in das Unternehmen einfließen, damit ihr geschäftlicher Wert optimal genutzt wird. Der Trend geht hier zum Echtzeit-Computing.Volume (Masse): Für Big Data gibt es nur eine Größenordnung: groß. Unternehmen versinken geradezu in einer Datenflut, die vielfach Tera- oder sogar Petabytegröße erreicht.Big Data am BankautomatenDennoch sind Vorfälle, bei denen sehr hohe Mengen an Daten in höchst unterschiedlichen Formaten anfallen, und die dabei nach schnellstmöglicher Verarbeitung verlangen, in der Praxis mittl...

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