Was ist Big Data?

Gegenwärtig werden in 10 Minuten mehr Daten gesammelt, als die Menschheit in fast 2.000 Jahren zusammengetragen hat. Daten zählen zu den wertvollsten Rohstoffen des 21. Jahrhunderts, die gehoben und verarbeitet werden müssen…und Big Data ist das Instrument dazu.

Big Data Definition

Big Data zählt zu den vielzitierten Begriffen in der Wirtschaft, im Marketing und in der IT-Branche. Dabei stößt man auf die verschiedensten Erklärungen und Interpretationen zur Bedeutung des Begriffes.

Die Erhebung und Verarbeitung von auswertbaren Massendaten erklärt den Begriff „Big Data“ nur unzureichend. Big Data ist der Versuch, die Datenflut analytisch zu beherrschen und die Ergebnisse für komplexe Abfragen und feingranulare Prognosen im wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und nicht zuletzt auch im politischen Leben zu nutzen. Es ist die Kunst, mit diesen Massendaten umzugehen und sinnvolle Anwendungen zu entwickeln.

Mit Big Data Trends erkennen und Strategien entwickeln

Für Unternehmen tun sich mit Big Data heute ungeahnte Möglichkeiten auf. Mit neuartigen Analysewerkzeugen lassen sich neue Märkte und Geschäftsmodelle erschließen sowie neuartige Produkte und Services entwickeln. Durch die Erhebung von Massendaten können Entwicklungstendenzen vorhergesagt, Trends erkannt und Handlungsempfehlungen erarbeitet werden. Es lassen sich Verhaltensmuster ablesen, um den Kunden Produkte und Services genau dann zu präsentieren, wenn sie diese aktuell gerade benötigen.

Wer seine Zielgruppe kennt, sich im Klaren ist, welche Wünsche und Bedürfnisse diese hat, welche Absichten sie verfolgt und welche Trends in der nächsten Zeit zu erwarten sind, der besitzt einen klaren Wettbewerbsvorteil. Deshalb sammeln Unternehmen zunehmend mehr Daten über Märkte, Lieferanten und Geschäftspartner - vor allem aber über ihre Kunden.

Datenquellen und Werkzeuge für Big Data

Woher stammen die Daten?

Die Quellen der strukturierten und unstrukturierten Daten für Big Data sind kaum überschaubar und mit der zunehmenden Vernetzung und der wachsenden Nutzung mobiler Internetanwendungen kommen immer neue Datenquellen hinzu.

Neben den vielfältigen Informationen, die in ERP- und CRM-Systemen beim Online Shopping, bei Mobilfunkgesellschaften, Krankenkassen oder von Serviceanfragen bei Händlern und Dienstleistern gesammelt werden, sind Social Media Plattformen wichtige Datenquellen. Bilder, Videos, Postings und sämtliche Aktivitäten liefern wertvolle Informationen zur Person, dem Umfeld und vielem mehr.

Hinzu kommen Bewegungs- und Standortdaten von Sensoren und RFID-Chips, die aus Location Based Services stammen, Logdaten von IT-Systemen, Webseitenaufrufe oder Suchanfragen. Das Internet der Dinge und die zunehmende Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) in einer vernetzten Welt liefern ebenfalls eine Fülle von Daten, die gesammelt, analysiert, zu einem umfassenden Profil verarbeitet werden können und als Grundlage für individuelle, auf den Nutzer zugeschnittene Angebote dienen.

Big Data Analysewerkzeuge in der Cloud

Unternehmen, die sich der explosionsartig wachsenden Datenflut gegenüber sehen, sind bestrebt, diese zu analysieren und zu verarbeiten, um Schlüsse für das eigene Handeln und die Strategie des Unternehmens zu ziehen. Dabei sind es nicht nur die Großen, die sich mit Big Data befassen. Zunehmend erkennen auch kleine und mittlere Unternehmen die Möglichkeiten und Perspektiven, die Big Data zu bieten hat und suchen nach günstigen Werkzeugen für die Arbeit mit solch großen Datenmengen.

Cloud Computing bietet die Lösung

Immer größere und bessere Rechner und Speicher sind heute in der Lage, die rasant wachsende Anzahl der Daten zwar zu erfassen und mit Algorithmen entsprechend auszuwerten, jedoch ist die Anschaffung derartiger Rechentechnik und der notwendigen Storage Systeme für viele unrentabel.

Hier bietet virtualisierte IT-Infrastruktur, wie sie von Cloud Hosting Anbietern zur Verfügung gestellt wird, die ideale Arbeitsumgebung. Mit IaaS-Lösungen lassen sich leistungsfähige und bedarfsgerecht skalierbare Rechenzentren zusammenstellen, um Daten besser zu erfassen, genauer zu analysieren und die Ergebnisse schneller umzusetzen. Dank der Skalierbarkeit der einzelnen Ressourcen und oft sogar minutengenauer Abrechnung der verwendeten Kapazitäten bietet Cloud Computing die ideale und kostengünstige Plattform, um Big Data auch in kleineren und mittleren Unternehmen zu nutzen.