Big-Data-Analyse bezeichnet die Anwendung fortschrittlicher Analyseverfahren auf riesige Datenmengen, die Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten umfassen. Unternehmen können dank Big-Data-Analyse wertvolle Erkenntnisse aus den heute verfügbaren Datenmengen gewinnen. Verschiedene Quellen generieren große Datensätze mit unstrukturierten, semistrukturierten und strukturierten Daten in unterschiedlichen Größen. Beispiele hierfür sind Organisationen, Personen, soziale Medien, Cloud-Anwendungen und Daten von Maschinensensoren. Mithilfe von Big-Data-Analysetools lassen sich Chancen erkennen sowie Muster und Risiken identifizieren.
Der Einsatz von Big-Data-Analysen kann Unternehmen dabei helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die Geschäftsprozesse optimieren und Ergebnisse verbessern. Big-Data-Analysen maximieren die betriebliche Effizienz, verbessern das Kundenerlebnis und führen zu effektiverem Marketing. Diese Vorteile gegenüber Wettbewerbern lassen sich mit einer gut durchdachten Strategie erzielen.
Zur Unterstützung von Big-Data-Analyseprozessen werden verschiedene Technologien und Tools eingesetzt. Nachfolgend sind die gängigen Tools und Technologien aufgeführt, die die Nutzung von Big-Data-Analysen ermöglichen:
Hadoop: Das Open-Source-Framework ermöglicht die Speicherung und Verarbeitung massiver Datenmengen. Große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten können mit Hadoop verarbeitet werden.
Prädiktive Analytik: Um die Folgen zukünftiger Ereignisse vorherzusagen, verarbeiten Hardware und Software für prädiktive Analytik große Mengen komplexer Daten mithilfe von maschinellem Lernen und statistischen Algorithmen. Unternehmen nutzen Tools für prädiktive Analytik in den Bereichen Betrieb, Marketing, Risikobewertung und Betrugserkennung.
Stream-Analytics: Big Data , das in verschiedenen Formaten oder auf unterschiedlichen Plattformen gespeichert sein kann, wird mithilfe von Stream-Analytics-Technologien gefiltert, gesammelt und analysiert.
Die Bereitstellung von Zugriffen mit geringer Latenz oder der Schutz vor dem Ausfall einzelner Knoten sowie vor dem Verlust oder der Beschädigung großer Datenmengen sind einige Beispiele für mögliche Anwendungsbereiche.
Verteilte Datenspeicherung: Bei nicht-relationalen Datenbanken werden verteilte Daten üblicherweise dupliziert. Beispiele für mögliche Anwendungsfälle sind die Bereitstellung von Zugriffen mit geringer Latenz, der Schutz vor dem Ausfall einzelner Knoten sowie der Verlust oder Beschädigung großer Datenmengen.
NoSQL-Datenbanken: Bei der Arbeit mit großen, verteilten Datensätzen sind NoSQL-Datenbanken als nicht-relationale Datenverwaltungssysteme sehr nützlich. Sie eignen sich ideal für Rohdaten und unstrukturierte Daten, da diese kein festgelegtes Format benötigen.
Spark: Das Open-Source-Cluster-Computing-Framework zur Verarbeitung von Batch- und Stream-Daten.
Data Lake: Ein Data Lake ist ein umfangreicher Datenspeicher, in dem Rohdaten in ihren nativen Formaten bis zu ihrem Bedarf aufbewahrt werden. Data Lakes verwenden eine flache Architektur.
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Wir unterteilen diese Frage in eine Reihe konkreter Schritte für ein effektiveres Datenmanagement.
Holen Sie sich das kostenlose E-Book Data Warehouse: Ein Data Warehouse ist ein Speichersystem zur Speicherung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Die Daten werden mithilfe vordefinierter Schemata in Data Warehouses gespeichert.
Kenntnisse über Big-Data-Mining-Tools: Dies ermöglicht das Mining riesiger Datensätze – sowohl strukturierter als auch unstrukturierter.
Datenvirtualisierung: Dadurch wird Benutzern der Zugriff auf Daten ermöglicht, ohne dass technische Einschränkungen entstehen.
Datenvorverarbeitungssoftware: Die Daten werden mithilfe von Datenaufbereitungssoftware für die nachfolgende Analyse vorbereitet. Unstrukturierte Daten werden bereinigt und für die weitere Analyse aufbereitet.
Datenintegrationssoftware: Diese ermöglicht die Optimierung von Big Data über verschiedene Plattformen hinweg, darunter Apache, Hadoop, MongoDB und Amazon EMR.
Software zur Datenqualitätsverbesserung: Große Datensätze werden mithilfe von Tools zur Datenqualitätsverbesserung bereinigt und optimiert.
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