Was ist Big Data?

Der englische Begriff Big Data steht für das Sammeln, die Verarbeitung und die Analyse komplexer Datenmengen. Ziel ist es, erfolgreicher geschäftliche Entscheidungen zu treffen.
Schon länger wird es in der Vermarktung verwendet, doch jetzt kommt es auch in der Industrie und Produktion zum Einsatz. Große, komplexe und schnelllebige Datenmengen zeigen der Branche einen neuen Weg in die Zukunft auf. Die neue Technologie hilft dabei, die großen Datenströme zu zähmen und ermöglicht ein einfaches Auslesen der wichtigsten Informationen.

Mehr über Webanalyse lernen!

Nehmen Sie an unseren Webinaren teil oder sehen Sie sich eine Aufzeichnung an.

Zu den Webanalyse Webinaren

Geschichte von Big Data

Schon länger speichern Unternehmen Daten und analysieren diese, um das Verhalten einer Zielgruppe besser zu verstehen. Der Begriff ist allerdings erst in den frühen 2000er Jahren in aller Munde.

Es handelt sich hierbei um ein einfaches Modell, das parallele Berechnungen über eine große Anzahl paralleler Maschinen ermöglicht. Der Begriff gewann an Bedeutung, als der Branchen-Analytiker Doug Laney die heute anerkannte Definition von Big Data in seinem 3-V-Modell formulierte:

  • Variety: Beschreibt die Bandbreite der Datenquellen und -typen.
  • Volume: Umfasst den Umfang und das eigentliche Datenvolumen.
  • Velocity: Beschreibt, mit welcher Geschwindigkeit die Datenmengen generiert und transferiert werden.

Aus den ursprünglichen 3-V’s wurden im Laufe der Zeit bereits 6-V’s (siehe unten: Wie funktioniert Big Data?).

Was kann man mit Big Data machen?

Mithilfe von Analysen lassen sich Unternehmensprozesse innovieren. Sie werden eingesetzt, um die Interaktionen, Muster und Anomalien innerhalb einer Branche und eines Marktes präzise zu analysieren und so neue, kreative Produkte und Tools, welche genau auf die Wünsche und Vorstellungen der Kunden abgestimmt sind, auf den Markt zu bringen.

Mit der Big-Data-Software werden riesige Mengen unterschiedlicher Daten aus Transaktionen oder anderweiten Informationen ausgewertet wie zum Beispiel:

  • Clickstreams (Virtuelle Fußspuren eines Nutzers im Internet)
  • Protokolle von Webservern
  • Einzelverbindungsnachweise für Mobiltelefone
  • Informationen von Sensoren
  • Berichte über Social-Media-Aktivitäten der User

Die Auswertung der Daten durch Big Data Tools verschaffen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, da dadurch die Analyse von Trends und Kaufmustern am Markt erkannt werden und somit Zielgruppen, der Beliebtheitsgrad von Produkten, bevorzugte Zahlungsarten und die besten Werbestrategien ausgewertet werden können.

Auch im Gesundheitsbereich ist die Verarbeitung nicht mehr wegzudenken, da zum Beispiel die Daten von den medizinischen Geräten schnellstmöglich weitergeleitet und ausgewertet werden müssen.

Beispiele in der Anwendung:

  • Medizinische Forschung: In diesem Bereich werden die Daten größtenteils dafür verwendet, die besten Therapien für Patienten zu finden.
  • Industrie: Mit der Nutzung von eigenen Maschinendaten können Unternehmen nachhaltiger und effizienter produzieren.
  • Wirtschaft: Durch die Auswertung der Big Data Informationen können Unternehmen ihre Kunden besser kennenlernen und so ihre Produkte an die wichtigste Zielgruppe gezielt anpassen.
  • Energie: Erhobene Verbrauchsdaten sorgen langfristig für eine nachhaltige Energieversorgung.
  • Marketing: Unternehmen verwenden die Big Data Technologien zu Targeting-Zwecken. Sie können somit genau auswerten, welche Werbestrategie sich für ihre Produkte am besten bewährt.
  • Verbrechensbekämpfung: Auch zum Schutz der Sicherheit greifen Regierung und Staatsschutz auf Big Data zurück.

Kostenfreie Online Marketing Beratung

Steigern Sie Ihre Reichweite und werden Sie sichtbar für Ihre Kunden!

Kostenfrei beraten lassen!

Wie funktioniert Big Data?

Bei allen möglichen digitalen Aktivitäten entstehen Daten, auf die Unternehmen zurückgreifen. Von Smartphones, Computern bis hin zur Behebung von technischen Störungen, die Software hat in jedem digitalen Bereich einen hohen Stellenwert und ist nicht mehr wegzudenken.

Aus drei sind mittlerweile sechs Vs zu den wichtigsten Eigenschaften von Big Data geworden:

Volume (Datenvolumen)

Von Big Data spricht man erst, wenn das Datenvolumen groß genug ist. Was als Big Data gilt und was noch zu klein ist, ändert sich je nach der verfügbaren Rechenleistung auf dem Markt.

Velocity (Geschwindigkeit)

Dies bezieht sich auf die Geschwindigkeit, in der die Daten einströmen. Um immer auf dem neuesten Stand auf dem Markt zu sein, ist es für Unternehmen von großer Notwendigkeit schnellstmöglich auf dem neuesten Stand zu sein.

Variety (Vielfalt)

Eine Organisation kann Daten aus verschiedenen Datenquellen beziehen wie Social Media, Website-Besuchen oder Offline-Marktnachfragen. Die Herausforderung bei der Vielfalt betrifft die richtige Verteilung der Informationen und passender Ordnung in die jeweiligen Kategorien der Werbestrategien.

Veracity (Wahrhaftigkeit)

Gesammelte Daten können fehlende Teile aufweisen und falsche Erkenntnisse liefern, da hier auch viele nicht relevante Informationen einströmen und die Big Data Analysen dadurch unübersichtlich und schwierig auszulesen sind. Eine ständige Kontrolle und Überprüfung der Daten ist daher unvermeidlich.

Value (Wert)

Der Wert hängt davon ab, was Unternehmen mit den gesammelten Daten machen bzw. welche Erkenntnisse sie daraus gewinnen können.

Variability (Variabilität)

Es besteht die Gefahr, dass Daten nicht richtig ausgewertet werden und fehlerhaft sind. Dieses Risiko muss immer bedacht werden und somit die Analyse der Big Data Informationen ganz präzise ausgewertet werden.

Was gehört alles zu Big Data?

Die Daten werden aus verschiedenen Quellen gewonnen:

  • Metadaten
  • Transaktionsdaten aus Bank- und Geschäftsverkehr
  • Verhaltensaufzeichnungen von geographischen und Surfbewegungen
  • Gesundheitsakten
  • Finanzdaten
  • Messergebnisse aus der Wissenschaft
  • Private Überwachungssysteme
  • Cookies (welche auf jeder Website zu akzeptieren sind, da diese die Erlaubnis für die Datensammlung liefern)

Online-Marketing für KMU – E-Book kostenfrei anfordern!

So einfach gelingt kleinen und mittleren Unternehmen der Einstieg ins Online-Marketing!

  • Online-Strategien erfolgreich planen

  • Checkliste für Ihre perfekte Website

  • Bausteine für Ihren Social-Media-Erfolg

  • Tipps für profitable Online-Werbung

Mehr erfahren
Vorschaubild E-Book Einstieg ins Online-Marketing

Big Data Analytics

Big Data Analytics beschreibt die systematische Auswertung und Analyse großer Datenmengen mit Hilfe neu entwickelter Software. Die Big Data Software umfasst im Gegensatz zu herkömmlichen Software-Lösungen besondere Funktionen und Techniken, die die parallele Verarbeitung vieler Daten ermöglicht:

  • Verarbeitung vieler Datensätze
  • schneller Import von Daten
  • schnelle Suche und Abfrage von Daten
  • gleichzeitige Bearbeitung mehrerer Abfragen
  • Analyse unterschiedlicher Informationstypen

Vorteile

Die Big Data Technologien ermöglichen es Unternehmen, Marktveränderungen zu antizipieren, Feedback zu neuen Markttrends in Echtzeit zu erhalten, um in ihrer Branche am neuesten Stand zu sein.

Ebenso kann mit den Analysen eine Kostensenkung für die Unternehmen, ein besseres, einfacheres und sicheres Einkaufserlebnis für die Kunden erreicht werden.

Warum ist Big Data gefährlich?

Die Qualität und Richtigkeit der Daten kann fragwürdig sein. Es gibt zum Beispiel Fake Accounts, die die Analysen verfälschen können. Richtige Vorhersagen und gute Entscheidungen gelingen nur, wenn die Daten vollständig und die Qualität gesichert ist.

Diese Faktoren können zu einer Fehlinterpretation der Daten führen:

  • fehlerhafte Datensätze
  • mehrfach abgespeicherte Datenkopien
  • missverständliche, falsche oder mehrdeutige Interpretation
  • mangelnde Kontrolle oder fehlende Verantwortlichkeit
  • ungenaue oder fehlleitende Fragestellungen

Diese Faktoren bergen das Risiko, dass aus den Daten ein Modell gebildet wird, das die Wirklichkeit nicht oder nur unzureichend beschreibt. Um die Qualität der Daten zu sichern und spezifisch auswerten zu können, ist eine ständige Nachkontrolle und Überprüfung notwendig.