Die vier Vs von Big Data (Definitionen und Anwendungen) • BUOM

25. März 2022

Wenn Sie untersuchen, wie soziale Medien funktionieren oder wie unsere Telefone und Computer uns dabei helfen, zielgerichtete Werbung zu erstellen, dann beschäftigen Sie sich mit Big Data. Dies bezieht sich auf die Menge, die von Unternehmen gesammelt wird, die den Produktsuchverlauf, Vorlieben und Abneigungen von Inhalten sowie den Standort ihrer Benutzer verfolgen. Indem Sie mehr über Big Data und seine Definition durch die vier Vs erfahren, können Sie verstehen, wie Ihre Daten genutzt werden und warum. In diesem Artikel definieren wir vier Aspekte von Big Data, diskutieren ihre Bedeutung und beleuchten die Rolle von Big Data für unser Online-Wachstum.

Was sind die vier Vs von Big Data?

Hier ist eine Liste der vier Vs von Big Data:

1. Lautstärke

Unter Volumen versteht man die Menge der eingehenden Daten. Dies ist ein wichtiger Faktor für die Big-Data-Klassifizierung, auch wenn große Datenmengen allein noch keinen Einfluss auf Big Data haben. Diese großen Informationsmengen erfordern oft, dass Speichersysteme und Server speziell für die Speicherung von Arrays vorgesehen sind, wenn auf die Informationen zugegriffen werden muss. Der Grund, warum ein so großer Bedarf an gerechten Informationen besteht, ist der Umfang der Big-Data-Informationen. Ein gutes Beispiel hierfür wäre die Aufzeichnung aller Kreditkartentransaktionen für einen Tag in Kanada.

2. Geschwindigkeit

Unter Geschwindigkeit versteht man, wie schnell Daten generiert werden und wie schnell Unternehmen oder Systeme diese Daten empfangen und verarbeiten können. Dazu gehören die Interaktionen und Informationen, die ein Big-Data-System erfasst, und das, was in seiner Datenbank Volumen erzeugt. Sie können so schnell generiert werden, dass Unternehmen eingehende Daten über mehrere Systeme und Verarbeitungszentren verteilen müssen, bevor sie sie analysieren können.

3. Vielfalt

Es gibt nahezu unendlich viele Quellen und Interaktionen, die Big Data mit den verwendeten Informationen versorgen. Zur Verarbeitung unterschiedlicher Datenformen können unterschiedliche Algorithmen erforderlich sein. Ob Bilder, Videos, Klicks, Text- oder Sprachdateien, sie sind alle in drei Kategorien sortiert:

• Unstrukturierte Daten, die nicht einem vorab festgelegten Datenmodell entsprechen und nicht in einer herkömmlichen Datenbank gespeichert werden können.

• Halbstrukturierte Daten, die keinen vorab festgelegten Datenmodellen folgen, aber dennoch identifizierbar und sortierbar sind, wenn auch nur mit anderen Daten dieser Art.

• Strukturierte Daten, die vordefinierten Datenmodellen folgen und in herkömmliche Datenbanken sortiert werden können.

4. Wahrhaftigkeit

Glaubwürdigkeit bezieht sich auf die Qualität und Verfügbarkeit von Daten und damit auf deren Zuverlässigkeit. Unternehmen möchten Datenpools mit höherer Zuverlässigkeit erstellen, da diese direkt mit Daten verknüpft sind, die sie analysieren und aus denen sie aussagekräftige Ergebnisse extrahieren können. Dieser Faktor kann oft darüber entscheiden, ob andere erfolgreich waren, denn das Abrufen und Speichern eines Datensatzes kann nur dann gut sein, wenn die Daten von hoher Qualität und für das Unternehmen oder die Organisation nutzbar sind.

Warum sind die vier V wichtig?

Die vier Vs sind wichtig, um festzustellen, ob ein Datenstrom als Big Data betrachtet werden kann und ob er wertvoll ist. Wert wird als verborgenes fünftes „V“ von Big Data betrachtet und ist oft gleichbedeutend damit, ob der Datenfluss die anderen erforderlichen Merkmale erfüllt und korrekt verwendet wird. Die vier Vs sind Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Authentizität. Die Analyse dieser Faktoren kann Ihre Business Intelligence und Ihr Geschäftsergebnis verbessern.

Was ermöglicht uns Big Data?

Big Data hat viele technologische Fortschritte in der modernen Welt ermöglicht, und hier ist eine Liste einiger Möglichkeiten, wie es Einzelpersonen und Gemeinschaften geholfen hat:

Persönliche Optimierung

Mithilfe von Big Data können Smartwatches und andere persönliche Statistikgeräte den Menschen dabei helfen, ihre Schlafgewohnheiten zu verbessern, Sport zu treiben und angemessene Mengen an Kalorien zu sich zu nehmen. Der Vorteil dieser Geräte besteht oft darin, dass sie personalisiert sind, sie sammeln jedoch Daten von allen ihren Kunden, um die individuellen Daten auf einen Durchschnitt anzuwenden. Dieser Effekt erstreckt sich sogar auf Online-Dating, da die meisten Dating-Sites ihre gesamte Datenbank nutzen, um Sie mit den verfügbaren Optionen zu sortieren und abzugleichen.

Verbesserung der Gesundheitsversorgung

Die Möglichkeit, auf einfache Weise Masseninformationen zu einer bestimmten Erkrankung und Details zu anderen Fällen zu sammeln, ist nur dank Big Data möglich. Es hat auch dazu beigetragen, medizinische und maschinelle Ergebnisse zu rationalisieren und die erhaltenen Analysen zu verbessern. Es hat dazu beigetragen, klinische Studien und Gesundheitsforschung zu verbessern und kann sogar zur Überwachung von Gesundheitskrisen wie Pandemien und Epidemien eingesetzt werden.

Sport-Tracking und Leistung

In der Welt des Sports haben Big Data durch die Unterstützung von Spieler-Tracking-Software die moderne Art, Spiele zu verfolgen, ermöglicht. Es hilft auch dabei, verschiedene Statistiken zu sammeln, die sowohl für die gesamte Mannschaft als auch für einzelne Spieler verwendet werden, und kann uns dabei helfen, festzustellen, ob ein Spielzug oder Ball im Aus war. Auf einer eher individuellen Ebene hat die Datenerfassung dazu beigetragen, Technologien zur Unterstützung von Trainingsformen und Workouts im Fitnessstudio zu entwickeln.

Wie Unternehmen von Big Data profitieren

Die Analysen und Durchschnittswerte, die es Big Data ermöglichen, Verbraucherbedürfnisse zu antizipieren und das tägliche Leben effizienter zu gestalten, basieren auf der Forschung, die sie mit verschiedenen Methoden und Techniken sammeln. Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie Unternehmen diese Daten nutzen, um ihre eigenen Umsätze zu steigern und einen Mehrwert aus den Informationen zu ziehen:

1. Standortverfolgung

Sie erfassen diese Daten über GPS-Anwendungen und über die IP-Adressen Ihres Mobiltelefons und Computers, wenn Sie Verbindungen herstellen oder im Internet suchen. Wenn sie diese Informationen sammeln und verarbeiten, können sie Verbraucher erreichen, die sich in ihrer Nähe befinden, oder sicherstellen, dass in den Suchergebnissen lokale Unternehmen und Betriebe zuerst angezeigt werden. Darüber hinaus können GPS-Routing-Apps und ihre Überwachungsunternehmen den Verkehr scannen und alle Fahrer, die ihre App verwenden, warnen, wenn sie sich auf der Route des Fahrers befinden.

2. Überwachung der Benutzerpräferenzen

Unternehmen nutzen Verbraucherstatistiken von Streaming-Plattformen und Erwähnungen in sozialen Medien, um festzustellen, was beliebter wird und warum. Diese Informationen könnten dann Einfluss darauf haben, ob sich das Netzwerk stärker auf einen Handlungspunkt der Serie als auf einen anderen konzentriert oder tiefer in eine Figur eintaucht, die zu beliebten Trends passt. Es kann Studios auch bei der Entscheidung helfen, in welche Shows sie investieren sollten, um von der steigenden Popularität eines bestimmten Genres wie Science-Fiction, Fantasy oder Western zu profitieren.

3. Kaufverfolgung

Die Kaufverfolgung kann erfolgen, indem die Ausgabegewohnheiten eines bestimmten Verbrauchers, einer Gruppe von Verbrauchern in einem Gebiet oder der an bestimmten Standorten gekauften Produkte verfolgt werden. Diese Analysen können Unternehmen dabei helfen, Werbemärkte und -budgets sowie die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, mit der ein Verbraucher an ihren Produkten oder Dienstleistungen interessiert sein wird. Auch Online-Marktplätze erfassen diese Daten, sodass Programme bestimmen können, welche Online-Werbung jedem einzelnen Verbraucher bei der Suche im Internet angezeigt werden soll.

4. Zuhören in den sozialen Medien

Social Media Listening kann für Unternehmen auch eine großartige Ressource sein, um Kundenfeedback und Marktforschung zu erhalten. Dies ermöglicht es ihnen, die Wünsche und Interessen der Kunden zu analysieren und zu bewerten, ob sie ihre Praxis und Vermarktung bei diesen Kunden anwenden können, manchmal sogar über die Social-Media-Plattform, auf der sie Daten sammeln. Dies kann ihnen helfen, zukünftige Trends und die Entwicklung des Marktes vorherzusagen, sodass Unternehmen daran arbeiten können, mit der Popkultur und anderen Einflüssen auf die Massen Schritt zu halten.

5. Vergleichende Analyse

All diese Erkenntnisse und Daten können Unternehmen auch dabei helfen, ihre Konkurrenten zu bewerten und herauszufinden, wie sie ihren Kundenstamm im Vergleich zu anderen in ihrem Bereich aufrechterhalten können. Auf diese Weise können sie alle Trends visualisieren und analysieren, die die Tendenz eines Kunden zum Kauf eines Konkurrenzprodukts und die Gründe dafür aufzeigen, sodass sie sich anpassen und ähnliche Situationen in der Zukunft verhindern können. Diese Vergleiche heben oft ein Detail oder einen Aspekt eines Produkts oder einer Dienstleistung hervor, der Kunden gegenüber anderen Marken anzieht, was dann auf die Produkte von Unternehmen angewendet werden kann, die Big Data nutzen, um diese Präferenzen zu ermitteln.