Was ist Big Data?

Während Unternehmen schon seit Langem Daten sammeln, hat das Aufkommen des Internets und anderer vernetzter Technologien das Volumen und die Vielfalt der verfügbaren Daten erheblich erhöht und das Konzept von „Big Data“ ins Leben gerufen.

Heutzutage sammeln Unternehmen große Mengen an Daten – oft in Terabyte oder Petabyte gemessen – zu allen möglichen Themen, von Kundentransaktionen und Social-Media-Impressionen bis hin zu internen Prozessen und firmeneigener Forschung.

Im letzten Jahrzehnt haben diese Informationen die digitale Transformation in allen Branchen vorangetrieben. Tatsächlich hat Big Data aufgrund seiner Rolle als Motor für Unternehmenswachstum und Innovation den Spitznamen „das neue Öl“ erhalten.

Data Science und insbesondere die Big-Data-Analyse helfen Unternehmen, die großen und vielfältigen Datensätze von Big Data zu verstehen. In diesen Bereichen werden fortschrittliche Tools wie maschinelles Lernen verwendet, um Muster aufzudecken, Erkenntnisse zu gewinnen und Ergebnisse vorherzusagen. 

In den letzten Jahren hat der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens den Fokus auf Big Data weiter verstärkt. Diese Systeme stützen sich auf große, hochwertige Datensätze, um Modelle zu trainieren und Vorhersagealgorithmen zu verbessern.

Traditionelle Daten und Big Data unterscheiden sich hauptsächlich in den Arten der Daten, der Menge der verarbeiteten Daten und den Tools, die für ihre Analyse benötigt werden.

Herkömmliche Daten bestehen hauptsächlich aus strukturierten Daten, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind. Diese Datenbanken organisieren Daten in klar definierten Tabellen, sodass sie sich mit Standardtools wie SQL leicht abfragen lassen. Die traditionelle Datenanalyse umfasst in der Regel statistische Methoden und eignet sich gut für Datensätze mit vorhersehbaren Formaten und relativ kleinen Größen.

Big Data hingegen umfasst riesige Datensätze in verschiedenen Formaten, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Diese Komplexität erfordert fortgeschrittene analytische Ansätze – wie maschinelles Lernen, Data Mining und Datenvisualisierung –, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Die schiere Menge an Big Data erfordert auch verteilte Verarbeitungssysteme, um die Daten auch in großem Umfang effizient zu verarbeiten. 

Die „V von Big Data“ – Volume (Volumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Veracity (Wahrhaftigkeit) und Value (Wert) – sind die fünf Merkmale, die Big Data von anderen Arten von Daten unterscheiden. Diese Eigenschaften erklären, wie sich Big Data von herkömmlichen Datensätzen unterscheidet und was für eine effektive Verwaltung erforderlich ist. 

Big Data ist „Big“, weil es mehr davon gibt. Die enorme Menge an Daten, die heute generiert wird – von Webanwendungen, Geräten des Internets der Dinge (IoT), Transaktionsaufzeichnungen und mehr – kann für jedes Unternehmen schwer zu verwalten sein. Herkömmliche Datenspeicher- und -verarbeitungssysteme haben oft Schwierigkeiten, diese Datenmengen in großem Maßstab zu bewältigen.

Big-Data-Lösungen, einschließlich cloudbasierter Speicher, können Unternehmen dabei unterstützen, diese immer größeren Datensätze zu speichern und zu verwalten und sicherzustellen, dass wertvolle Informationen nicht aufgrund von Speicherplatzbeschränkungen verloren gehen.

„Velocity (Geschwindigkeit)“ ist die Geschwindigkeit, mit der Daten in ein System fließen, und Big Data bewegt sich schnell.

Heutzutage treffen Daten schneller ein als je zuvor, von Echtzeit-Updates in sozialen Medien bis hin zu hochfrequenten Aktienhandelsaufzeichnungen. Dieser schnelle Datenzufluss bietet Möglichkeiten für zeitnahe Erkenntnisse, die eine rasche Entscheidungsfindung unterstützen. Um damit umzugehen, nutzen Unternehmen Tools wie Stream Processing Frameworks und In-Memory-Systeme, um Daten nahezu in Echtzeit zu erfassen, zu analysieren und zu verarbeiten.

„Variety (Vielfalt)“ bezieht sich auf die vielen verschiedenen Formate, die Big Data annehmen kann.

Neben den herkömmlichen strukturierten Daten kann Big Data auch unstrukturierte Daten wie Freitext, Bilder und Videos enthalten. Es kann auch halbstrukturierte Daten wie JSON- und XML-Dateien enthalten, die einige organisatorische Eigenschaften haben, aber kein striktes Schema.

Um diese Vielfalt zu bewältigen, sind flexible Lösungen wie NoSQL-Datenbanken und Data Lakes mit Schema-on-Read-Frameworks erforderlich, die mehrere Datenformate für eine umfassendere Datenanalyse speichern und integrieren können. 

„Veracity (Wahrhaftigkeit)“ bezieht sich auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten. Da Big Data in so großen Mengen und aus verschiedenen Quellen stammt, kann es Rauschen oder Fehler enthalten, was zu einer schlechten Entscheidungsfindung führen kann.

Big Data erfordert, dass Unternehmen Prozesse zur Sicherstellung der Datenqualität und -genauigkeit implementieren. Unternehmen verwenden häufig Tools zur Datenbereinigung, -validierung und -verifizierung, um Ungenauigkeiten herauszufiltern und die Qualität ihrer Analysen zu verbessern.

„Value (Wert)“ bezieht sich auf den realen Vorteil, den Unternehmen von Big Data ziehen können. Diese Vorteile reichen von der Optimierung des Geschäftsbetriebs bis hin zur Identifizierung neuer Marketingmöglichkeiten. Big-Data-Analysen sind für diesen Prozess von entscheidender Bedeutung. Sie stützen sich häufig auf fortschrittliche Analysen, maschinelles Lernen und KI, um Rohinformationen in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Der Begriff „Big Data“ wird oft sehr weitläufig verwendet, was zu Unklarheiten hinsichtlich seiner genauen Bedeutung führt.

Big Data ist mehr als nur riesige Mengen an Informationen. Dabei handelt es sich vielmehr um ein komplexes Ökosystem aus Technologien, Methoden und Prozessen, die zur Erfassung, Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Mengen unterschiedlicher Daten verwendet werden.

Das Konzept von Big Data entstand erstmals Mitte der 1990er Jahre, als Unternehmen aufgrund der Fortschritte in der digitalen Technologie begannen, Daten in nie dagewesenem Umfang zu produzieren. Anfangs waren diese Datensätze kleiner, in der Regel strukturiert und in traditionellen Formaten gespeichert.

Mit dem Wachstum des Internets und der zunehmenden Verbreitung digitaler Konnektivität begann jedoch die eigentliche Geburtsstunde von Big Data. Eine Explosion neuer Datenquellen, von Online-Transaktionen und Interaktionen in den sozialen Medien bis hin zu Mobiltelefonen und IoT-Geräten, schuf einen schnell wachsenden Informationspool.

Dieser Anstieg der Datenvielfalt und -menge veranlasste Unternehmen dazu, neue Wege zu finden, um Daten effizient zu verarbeiten und zu verwalten. Frühe Lösungen wie Hadoop führten die verteilte Datenverarbeitung ein, bei der die Daten auf mehreren Servern oder „Clustern“ gespeichert werden.

Dieser verteilte Ansatz ermöglicht die parallele Verarbeitung, d. h. Unternehmen können große Datensätze effizienter verarbeiten, indem sie die Workload auf Cluster verteilen – und ist bis heute von entscheidender Bedeutung.

Neuere Tools wie Apache Spark, die Open Source Analytics Engine, führten In-Memory-Computing ein. Dadurch können Daten direkt im Hauptspeicher (RAM) des Systems verarbeitet werden, was zu viel schnelleren Verarbeitungszeiten führt als das Lesen von herkömmlichen Festplattenspeichern.

Als das Volumen von Big Data wuchs, suchten Unternehmen auch nach neuen Speicherlösungen. Data Lakes wurden als skalierbare Speicher für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten immer wichtiger und boten eine flexible Speicherlösung ohne vordefinierte Schemata (weitere Informationen finden Sie unten im Abschnitt „Big-Data-Speicherung“).

Cloud Computing hat auch das Big-Data-Ökosystem revolutioniert. Führende Cloud-Provider begannen, skalierbare, kostengünstige Speicher- und Verarbeitungsoptionen anzubieten.

Unternehmen könnten sich die erheblichen Investitionen für On-Premises-Hardware sparen. Stattdessen könnten sie den Datenspeicher und die Verarbeitungsleistung je nach Bedarf hoch- oder herunterskalieren und würden nur für die Ressourcen zahlen, die sie nutzen. 

Diese Flexibilität demokratisierte den Zugang zu Data Science und Analysen und machte Erkenntnisse für Unternehmen jeder Größe zugänglich – nicht nur für große Unternehmen mit umfangreichen IT-Budgets.

Das Ergebnis ist, dass Big Data heute ein entscheidendes Asset für Unternehmen in verschiedenen Sektoren ist und Initiativen in den Bereichen Business Intelligence, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vorantreibt.

Die Datenverwaltung ist der systematische Prozess der Datenerfassung, Datenverarbeitung und Datenanalyse, mit dem Unternehmen Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln.

Von zentraler Bedeutung für diesen Prozess ist das Data Engineering, das sicherstellt, dass Datenpipelines, Speichersysteme und Integrationen effizient und in großem Maßstab arbeiten können.

In dieser Phase werden die großen Mengen an Informationen aus verschiedenen Quellen erfasst, die Big Data darstellen.

Um die Geschwindigkeit und Vielfalt der eingehenden Daten zu bewältigen, verlassen sich Unternehmen häufig auf spezialisierte Big-Data-Technologien und -Prozesse wie Apache Kafka für Echtzeit-Datenstreaming und Apache NiFi für die Automatisierung des Datenflusses.

Diese Tools helfen Unternehmen bei der Erfassung von Daten aus mehreren Quellen – entweder in Echtzeit-Streams oder in regelmäßigen Batches – und stellen sicher, dass die Daten auf ihrem Weg durch die Datenpipeline korrekt und konsistent bleiben.

Wenn Daten in strukturierte Speicher- und Verarbeitungsumgebungen fließen, können Tools zur Datenintegration auch dazu beitragen, Datensätze aus verschiedenen Quellen zu vereinheitlichen und eine einzige, umfassende Ansicht zu erstellen, die die Analyse unterstützt.

In dieser Phase werden auch Metadaten erfasst – Informationen über die Herkunft, das Format und andere Merkmale der Daten. Metadaten können einen wesentlichen Kontext für die zukünftige Organisation und Verarbeitung von Daten bieten.

In dieser Phase ist es von entscheidender Bedeutung, eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten. Große Datensätze können anfällig für Fehler und Ungenauigkeiten sein, die die Zuverlässigkeit zukünftiger Erkenntnisse beeinträchtigen könnten. Validierungs- und Bereinigungsverfahren wie Schema-Validierung und Deduplizierung können dabei helfen, Fehler zu beheben, Inkonsistenzen zu beseitigen und fehlende Informationen zu ergänzen.

Sobald Daten erfasst sind, müssen sie irgendwo gespeichert werden. Die drei primären Speicherlösungen für Big Data sind Data Lakes, Data Warehouses und Data Lakehouses.

Data Lakes sind kostengünstige Speicherumgebungen, die für die Verarbeitung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Rohdaten ausgelegt sind. Data Lakes bereinigen, validieren oder normalisieren Daten im Allgemeinen nicht. Stattdessen speichern sie Daten in ihrem nativen Format, was bedeutet, dass sie viele verschiedene Datentypen aufnehmen und leicht skalieren können.

Data Lakes sind ideal für Anwendungen, bei denen das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit von Big Data hoch sind und die Echtzeitleistung weniger wichtig ist. Sie werden häufig zur Unterstützung von KI-Training, maschinellem Lernen und Big-Data-Analysen eingesetzt. Datenseen können auch als universelle Speicher für alle Arten von Big Data dienen, die bei Bedarf aus dem Lake in verschiedene Anwendungen verschoben werden können.

Data Warehouses fassen Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen, zentralen und konsistenten Datenspeicher zusammen. Außerdem bereinigen sie Daten und bereiten sie für die Verwendung vor, indem sie die Daten häufig in ein relationales Format umwandeln. Data Warehouses werden zur Unterstützung von Datenanalyse, Business Intelligence und Data Science aufgebaut.

Da Warehouses ein striktes Schema erzwingen, können die Speicherkosten hoch sein. Warehouses sind keine universelle Big Data-Speicherlösung, sondern werden in erster Linie dazu verwendet, Geschäftsanwendern eine Teilmenge von Big Data für BI und Analysen zur Verfügung zu stellen.

Data Lakehouses kombinieren die Flexibilität von Data Lakes mit der Struktur und den Abfragefunktionen von Data Warehouses und ermöglichen es Unternehmen, das Beste aus beiden Lösungstypen auf einer einheitlichen Plattform zu nutzen. Lakehouses sind eine relativ neue Entwicklung, werden aber immer beliebter, da sie die Notwendigkeit beseitigen, zwei verteilte Datensysteme zu verwalten.

Die Wahl zwischen Lakes, Warehouses und Lakehouses hängt von der Art und dem Zweck der Daten sowie den Anforderungen des Unternehmens an die Daten ab. Data Lakes zeichnen sich durch Flexibilität und kostengünstige Speicher aus, während Data Warehouses schnellere und effizientere Abfragen ermöglichen. Lakehouses vereinen die Eigenschaften der beiden, können aber in der Einrichtung und Wartung kompliziert sein.

Viele Unternehmen nutzen zwei oder alle drei dieser Lösungen in Kombination. Eine Bank könnte beispielsweise einen Data Lake verwenden, um Transaktionsaufzeichnungen und Rohkundendaten zu speichern, während sie ein Data Warehouse nutzt, um einen schnellen Zugriff auf Finanzübersichten und behördliche Berichte zu ermöglichen.

Big-Data-Analysen sind die Prozesse, mit denen Unternehmen Wert aus ihren Big Data ziehen. Bei der Big-Data-Analyse werden maschinelles Lernen, Data Mining und statistische Analysewerkzeuge eingesetzt, um Muster, Korrelationen und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren.

Mit Big-Data-Analysen können Unternehmen riesige Datenmengen nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Das heißt, sie können über die traditionelle Berichterstellung hinausgehen und prädiktive und präskriptive Erkenntnisse gewinnen. 

So kann beispielsweise die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen einem Unternehmen dabei helfen, proaktive Geschäftsentscheidungen zu treffen, wie z. B. personalisierte Produktempfehlungen und maßgeschneiderte Gesundheitslösungen.

Letztendlich können Entscheidungen wie diese die Kundenzufriedenheit verbessern, den Umsatz steigern und Innovationen vorantreiben.

Unternehmen können eine Vielzahl von Big-Data-Verarbeitungstools nutzen, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. 

Zu den drei wichtigsten Big-Data-Technologien für die Datenverarbeitung gehören: 

• Hadoop
• Apache Spark
• noSQL-Datenbanken

Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen über Computercluster hinweg ermöglicht. Dieses Framework ermöglicht es dem Hadoop Distributed File System (HDFS), große Datenmengen effizient zu verwalten.

Die Skalierbarkeit von Hadoop macht es ideal für Unternehmen, die massive Datensätze auf einem Budget verarbeiten müssen. Beispielsweise könnte eine Telefongesellschaft Hadoop verwenden, um Anrufaufzeichnungen auf verteilten Servern zu verarbeiten und zu speichern und so eine kostengünstigere Analyse der Netzwerkleistung zu ermöglichen.

Apache Spark ist für seine Schnelligkeit und Einfachheit bekannt, insbesondere bei der Echtzeit-Datenanalyse. Aufgrund seiner In-Memory-Verarbeitungsfunktionen eignet es sich hervorragend für Data Mining, prädiktive Analysen und Data-Science-Aufgaben. Unternehmen nutzen sie in der Regel für Anwendungen, die eine schnelle Datenverarbeitung erfordern, wie z. B. Live-Stream-Analysen.

Eine Streaming-Plattform könnte beispielsweise Spark verwenden, um die Benutzeraktivität in Echtzeit zu verarbeiten, um die Sehgewohnheiten der Zuschauer zu verfolgen und sofort Empfehlungen auszusprechen.

NoSQL-Datenbanken sind für den Umgang mit unstrukturierten Daten konzipiert, was sie zu einer flexiblen Wahl für Big-Data-Anwendungen macht. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken können NoSQL-Lösungen – wie Dokumenten-, Key-Value- und Graph-Datenbanken – horizontal skaliert werden. Diese Flexibilität macht sie entscheidend für die Speicherung von Daten, die nicht in Tabellen passen.

Beispielsweise könnte ein E-Commerce-Unternehmen eine NoSQL-Dokumentdatenbank verwenden, um Produktbeschreibungen, Bilder und Kundenreviews zu verwalten und zu speichern.

Big Data hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen Erkenntnisse gewinnen und strategische Entscheidungen treffen.

Eine Studie des Harvard Business Review ergab, dass datengesteuerte Unternehmen profitabler und innovativer sind als ihre Mitbewerber.¹ Unternehmen, die Big Data und KI effektiv nutzen, übertrafen ihre Mitbewerber in wichtigen Geschäftskennzahlen, darunter betriebliche Effizienz (81 % gegenüber 58 %), Umsatzwachstum (77 % gegenüber 61 %) und Customer Experience (77 % gegenüber 45 %).

Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Nutzen und Anwendungsfälle von Big Data.

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Die Analyse riesiger Datensätze ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends aufzudecken, die zu fundierteren Entscheidungen führen. Eine Lebensmittelkette kann beispielsweise Verkaufsdaten und Wettervorhersagen nutzen, um die Nachfrage nach saisonalen Produkten vorherzusagen und so die Geschäfte entsprechend zu besetzen und Abfall zu reduzieren.

• Verbesserte Customer Experience: Big Data ermöglicht es Unternehmen, das Kundenverhalten auf einer differenzierten Ebene zu verstehen und den Weg für maßgeschneiderte Interaktionen zu ebnen. Mithilfe von Big-Data-Analysen können Sie beispielsweise Kunden identifizieren, die häufig Hautpflegeprodukte einer bestimmten Marke kaufen. Die Marke kann diese Informationen nutzen, um Kampagnen für zeitlich begrenzte Ausfälle oder Sonderangebote für ähnliche Produkte gezielter zu gestalten.

• Gesteigerte betriebliche Effizienz: Echtzeitdaten ermöglichen es Unternehmen, Abläufe zu rationalisieren und Verschwendung zu reduzieren. In der Fertigung können Unternehmen beispielsweise Echtzeit-Sensordaten analysieren, um Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dieser Prozess, der als vorausschauende Wartung bekannt ist, kann dazu beitragen, Ausfallzeiten zu vermeiden und Wartungskosten zu senken.

• Reaktionsschnelle Produktentwicklung: Erkenntnisse aus Big Data helfen Unternehmen, auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und Produktverbesserungen vorzunehmen. Wenn beispielsweise mehrere Benutzer melden, dass eine bestimmte Funktion in einem Smartphone die Akkulaufzeit zu schnell verkürzt, können Entwickler die Optimierung dieser Funktion im nächsten Software-Update priorisieren.

• Optimierte Preisgestaltung: Big Data ermöglicht es Unternehmen, ihre Preisstrategien auf der Grundlage von Echtzeit-Marktbedingungen zu verfeinern. So kann beispielsweise eine Fluggesellschaft Erkenntnisse aus Big Data nutzen, um Ticketpreise dynamisch anzupassen und auf Nachfrageverschiebungen und die Preisgestaltung der Konkurrenz zu reagieren.

• Verbessertes Risikomanagement und Betrugserkennung: Mit Big Data können Unternehmen Risiken proaktiv erkennen und überwachen. Banken analysieren beispielsweise Transaktionsmuster, um potenzielle Betrugsfälle zu erkennen. Wenn die Kreditkarte eines Kunden für einen ungewöhnlich hohen Kauf in einem anderen Land verwendet wird, kann die Bank die Transaktion kennzeichnen und den Kunden zur Überprüfung benachrichtigen.

• Innovation im Gesundheitswesen: Gesundheitsdienstleister können Big Data nutzen, um Patientendaten, genetische Informationen und Daten von Wearable-Geräten zu verstehen. So kann beispielsweise ein kontinuierliches Glukose-Messgerät für einen Diabetespatienten den Blutzuckerspiegel in Echtzeit verfolgen, sodass Gesundheitsdienstleister gefährliche Spitzen oder Abfälle erkennen und die Behandlungspläne entsprechend anpassen können.

Big Data bietet zwar ein enormes Potenzial, bringt aber auch erhebliche Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf Umfang und Geschwindigkeit.

Zu den größten Herausforderungen von Big Data gehören:

• Datenqualität und -verwaltung: Die Verknüpfung von Datenpunkten und die Gewährleistung der Datenrichtigkeit kann ein komplexes Unterfangen sein, insbesondere bei der enormen Menge an Informationen, die ständig aus sozialen Medien, IoT-Geräten und anderen Quellen übertragen werden. Ein Logistikunternehmen hat beispielsweise möglicherweise Schwierigkeiten, GPS-Daten seiner Flotte mit Kundenfeedback und Lagerbeständen zu verknüpfen, um einen genauen Überblick über die Lieferleistung zu erhalten.

• Skalierbarkeit: Mit zunehmender Datenmenge müssen Unternehmen ihre Speicher- und Verarbeitungssysteme erweitern, um Schritt halten zu können. So muss beispielsweise eine Streaming-Plattform, die täglich Millionen von Zuschauerinteraktionen analysiert, möglicherweise ständig ihren Speicher und ihre Rechenleistung erweitern, um die Nachfrage zu bewältigen. Cloud-Services können skalierbarere Alternativen zu lokalen Lösungen bieten, aber die Verwaltung großer Datenmengen und -geschwindigkeiten kann dennoch schwierig sein.

• Datenschutz und Sicherheit: Vorschriften wie DSGVO und HIPAA erfordern strenge Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen wie starke Zugriffskontrollen und Verschlüsselung, um den unbefugten Zugriff auf Patientenakten zu verhindern. Die Einhaltung dieser Vorschriften kann schwierig sein, wenn die Datensätze sehr umfangreich sind und sich ständig weiterentwickeln.

• Komplexität der Integration: Die Kombination verschiedener Datentypen aus mehreren Quellen kann technisch anspruchsvoll sein. So kann es beispielsweise für eine Einzelhandelskette schwierig sein, strukturierte Verkaufsdaten mit unstrukturierten Kundenbewertungen und halbstrukturierten Lieferantendaten zusammenzuführen, um einen umfassenden Überblick über die Performance ihrer Produkte zu erhalten.

• Qualifizierte Belegschaft: Die Arbeit mit Big Data erfordert spezielle Fähigkeiten in den Bereichen Data Science, Engineering und Analytik. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Fachkräfte wie Datenanalysten und andere Spezialisten zu finden, die große Datenmengen verwalten und interpretieren können. Ein Finanzinstitut könnte beispielsweise Schwierigkeiten haben, Data Scientists einzustellen, die sowohl im Bereich des maschinellen Lernens als auch in der Finanzmodellierung qualifiziert sind, sodass sie Transaktionsdaten analysieren und Markttrends vorhersagen können.

72 % der erfolgreichsten CEOs sind der Meinung, dass ein Wettbewerbsvorteil davon abhängt, über die fortschrittlichste generative KI zu verfügen. Eine derart fortschrittliche KI erfordert in erster Linie große Mengen hochwertiger Daten.

Advanced KI-Systeme und Modelle für maschinelles Lernen, wie Large Language Models (LLMs), basieren auf einem Prozess namens Deep Learning.

Beim Deep Learning werden umfangreiche, nicht gekennzeichnete Datensätze verwendet, um Modelle für komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung zu trainieren. Big Data bietet das Volumen (große Datenmengen), die Vielfalt (verschiedene Datentypen) und die Wahrhaftigkeit (Datenqualität), das/die für Deep Learning erforderlich sind.

Mit dieser Grundlage können Algorithmen für maschinelles Lernen Muster erkennen, Erkenntnisse gewinnen und eine vorausschauende Entscheidungsfindung ermöglichen, um Innovationen voranzutreiben, die Customer Experience zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.