Was ist Big Data? 3 Arten von Big Data und ihre Vorteile • BUOM

2. April 2022

Bei Big Data handelt es sich um eine extrem große Datensammlung, die sich aufgrund ihrer Größe oft nur schwer mit herkömmlichen Tools analysieren oder speichern lässt. Unternehmen verschiedenster Branchen nutzen Big Data, um wertvolle Erkenntnisse über ihre Kunden zu gewinnen, damit sie ihre Umsätze steigern und Verbrauchertrends schneller antizipieren können. Es gibt auch verschiedene Arten von Big Data, die Analysten dabei helfen können, Erkenntnisse zu gewinnen und komplexe Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel besprechen wir, was Big Data ist und welche drei Arten von Big Data Unternehmen nutzen, um ihre Prozesse zu optimieren.

Was ist Big Data?

Big Data ist eine riesige Sammlung von Informationen, deren Umfang ständig zunimmt. Diese Form von Daten enthält viele wichtige Informationen, die Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Je mehr Informationen ein Unternehmen hat, desto wahrscheinlicher ist es, dass es bessere Entscheidungen trifft. Unternehmen nutzen Big Data, um ihre Geschäftsentscheidungen zu verbessern, mehr über ihre Märkte zu erfahren und gleichzeitig die interne Effizienz und den Betrieb zu verbessern.

Es gibt viele Quellen für Big Data, von Börsen bis hin zu Social-Media-Plattformen. Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister nutzen häufig große Datenmengen aus elektronischen Gesundheitsakten, um Patienten zu identifizieren, die am stärksten gefährdet sind, und um über den besten Behandlungsverlauf zu entscheiden. Ein Werbeunternehmen kann Big Data aus sozialen Medien nutzen, um die relevantesten Anzeigen auf eine bestimmte Zielgruppe auszurichten. Es gibt mehrere Hauptmerkmale, die Big Data von regulären Daten unterscheiden:

• Volumen. Das erste Merkmal ist das Volumen, das sich auf die Menge der vorhandenen Daten bezieht. Wenn das Datenvolumen groß ist, können Sie davon ausgehen, dass die Daten groß sind.

• Wert: Dies bezieht sich auf den individuellen Wert, den Daten einem Unternehmen bieten können. Die Bedeutung variiert häufig je nachdem, was die Organisation mit den gesammelten Daten tun möchte.

• Vielfalt: Unternehmen erhalten häufig Daten aus mehreren Quellen, sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmens. Vielfalt umfasst die vielen verfügbaren Datentypen.

• Geschwindigkeit: Damit ist die Geschwindigkeit gemeint, mit der das System Daten verarbeitet. Velocity stellt Daten schnell zur Verfügung, sodass Unternehmen sie nutzen können, wenn sie sie benötigen.

• Gültigkeit: Die Daten können fehlende Komponenten oder Ungenauigkeiten enthalten, die das Verständnis beeinträchtigen können. Validität bezieht sich sowohl auf die Qualität als auch auf die Genauigkeit von Daten. Big Data weist häufig eine hohe Validität auf, was bedeutet, dass sie ein hohes Maß an Wahrhaftigkeit aufweisen.

• Variabilität. Big Data kann oft Formate, Quellen und Strukturen verändern. Volatilität stellt dar, wie sich Daten ständig ändern.

Vorteile der Nutzung von Big Data

Big Data kann Unternehmen in vielen Bereichen helfen, von der Analyse bis zur Erfüllung von Verbraucherbedürfnissen. Unternehmen nutzen häufig Big Data, um die Verbrauchernachfrage vorherzusagen. Dies kann ihnen dabei helfen, ihre Preise zu verbessern und neue Werbemethoden zu entdecken, die sie in einem bestimmten Markt testen können. Big Data aus sozialen Medien kann auch kleineren Unternehmen dabei helfen, mit größeren zu konkurrieren, indem sie ihnen Zugang zu denselben Tools und einzigartigen Informationen verschaffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen Vorhersagen treffen und sich vor möglichen Störungen schützen, bevor sie eintreten.

Big Data kann auch zum Schutz vor Betrug genutzt werden. Unternehmen können Daten nutzen, um Muster zu erkennen, die möglicherweise auf Unehrlichkeit hinweisen, und große Informationsmengen kombinieren, um den Meldeprozess zu vereinfachen. Mit Big-Data-Tools können Unternehmen Informationen schneller analysieren und genauere datengesteuerte Entscheidungen treffen. Sie können die Daten sogar nutzen, um ein neues Produkt zu verkaufen. Beispielsweise kann ein Seifenhersteller Big Data nutzen, um mehr über Verbrauchertrends zu erfahren und die Erkenntnisse nutzen, um eine gezielte Kampagne für ein neues Körperpeeling zu erstellen.

3 Big-Data-Typen

Abgesehen von bestimmten Merkmalen gibt es bei Big Data auch mehrere Typen mit jeweils einzigartigen Attributen. Hier sind drei Arten von Big Data zu berücksichtigen:

1. Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind alle Arten von Daten, die eine unbekannte Form haben und völlig unorganisiert sind. Diese Art von Daten kann für Analysten manchmal eine Herausforderung darstellen, da sie sehr umfangreich sind. Es handelt sich auch um eine der am weitesten verbreiteten Arten von Daten, einfach weil das meiste, was ein Benutzer auf einem Computer tut, nicht vom Computer gespeichert oder verarbeitet wird. E-Mails, Textdateien, bestimmte Websites und Telefonaufzeichnungen sind allesamt Formen unstrukturierter Daten. Ein häufiges Beispiel für unstrukturierte Daten ist die Ausgabe, die eine Webseite zurückgibt, wenn ein Benutzer eine Suche durchführt.

Um unstrukturierte Daten zu analysieren, muss sichergestellt werden, dass die Anwendung, die die Daten abruft, versteht, was sie abruft. Data-Mining-Anwendungen können Daten aus einer externen Quelle in ihre eigenen Datenbanken verschieben, sodass Unternehmen die Daten nach wertvollen Informationen durchsuchen können. Um sicherzustellen, dass Ihre Analyse so genau wie möglich ist, ist es auch wichtig, den Kontext zu verstehen, aus dem unstrukturierte Daten stammen. Data Lakes speichern unstrukturierte Daten und fungieren als Informationsspeicher, indem sie diese in einem Rohformat speichern und gleichzeitig die darin gespeicherten Informationen bewahren.

2. Strukturierte Daten

Strukturierte Daten haben eine klar definierte Struktur und sind für Computer oder Menschen leicht zugänglich. Analysten können diese Art von Daten in einem festen Format verarbeiten, speichern und abrufen, was bedeutet, dass sie nicht einfach geändert werden können. Auf Daten kann in der Regel über Suchalgorithmen aus einer Datenbank zugegriffen werden, die Analysten dabei helfen, ein bestimmtes Datenelement abzurufen. Strukturierte Daten umfassen qualitative Daten wie Adressen, Kontonummern, Ausgaben und Alter. Personalabteilungen verwenden diese Daten häufig, um eine Mitarbeitertabelle zu erstellen, die Informationen zu jedem Mitarbeiter enthält.

Da strukturierte Daten leicht zugänglich sind, lassen sie sich häufig leicht sortieren und filtern, um unterschiedliche Erkenntnisse zu gewinnen. Strukturierte Daten folgen Diagrammen, bei denen es sich um Umrisse handelt, die zeigen, was bestimmte Informationen sind und was sie bedeuten. Einer der größten Vorteile der Verwendung strukturierter Daten besteht darin, dass maschinelle Lernalgorithmen sie problemlos zur Optimierung von Geschäftsprozessen nutzen können, da sie kaum oder gar keine Interpretation erfordern. Da Datenmessungen in einem einheitlichen Format dargestellt werden, verbringen Analysten nicht so viel Zeit damit, die Daten vor der Analyse vorzubereiten.

3. Halbstrukturierte Daten

Halbstrukturierte Daten weisen einige der Attribute strukturierter Daten auf, weisen jedoch nicht die definierte Struktur unstrukturierter Daten auf. Diese Art von Daten wird oft als unstrukturierte Daten angezeigt, an die Metadaten angehängt sind. Metadaten sind alles, was Informationen über die Daten selbst bereitstellt, beispielsweise eine Beschreibung oder Dateigröße. Zu den halbstrukturierten Daten gehören Daten wie Zeit, Standort, Gerätename und E-Mail-Adresse. Es kann auch als Auszeichnungssprache wie XML angezeigt werden. Obwohl der Inhalt selbst keine Struktur aufweist, ermöglichen es einige Datenkomponenten den Analysten, Daten anhand ihrer Attribute zu organisieren.

Im Gegensatz zu strukturierten Daten haben halbstrukturierte Daten keine festgelegte Struktur, was die Datenanalyse einfacher machen kann, da es weniger Einschränkungen gibt. Wie bei unstrukturierten Daten muss auch hier sichergestellt werden, dass die Anwendung die Bedeutung jedes Datenpunkts versteht. Analysten können die Daten, die sie extrahieren können, mit Metadaten vergleichen, um tiefere Einblicke zu gewinnen, und bestimmte Komponenten der Daten analysieren, um demografische Informationen zu erhalten. Die XML-Markup-Sprache organisiert Daten in einer Baumstruktur, die wie eine Sammlung von Knoten aussieht. Jeder Knoten stellt Metadaten oder semantische Tags dar, die sich auf die Bedeutung des Webinhalts beziehen.

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