Was ist Big-Data-Analyse?

Die Big-Data-Analyse ermöglicht die Aufdeckung von Trends, Mustern und Korrelationen innerhalb großer Mengen von Rohdaten, um Analysten zu helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen, die exponentiell wachsenden Daten, die aus verschiedenen Quellen wie Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) Sensoren, sozialen Medien, Finanztransaktionen und intelligenten Geräten generiert werden, zu nutzen, um durch fortschrittliche Analysetechniken umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

In den frühen 2000er Jahren ermöglichten Fortschritte bei Software und Hardware es Unternehmen, große Mengen an unstrukturierten Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Angesichts dieser explosionsartigen Zunahme nützlicher Daten haben Open-Source-Communities Big-Data-Frameworks entwickelt, um diese Daten zu speichern und zu verarbeiten. Diese Frameworks werden für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze über ein Netzwerk von Computern verwendet. Zusammen mit zusätzlichen Tools und Bibliotheken können Big-Data-Frameworks verwendet werden für:

• Prädiktive Modellierung durch Einbeziehung von künstlicher Intelligenz (KI) und statistischen Algorithmen
• Statistische Analysen für eine tiefgreifende Datenanalyse und zur Aufdeckung verborgener Muster
• Was-wäre-wenn-Analyse, um verschiedene Szenarien zu simulieren und mögliche Ergebnisse zu untersuchen
• Verarbeitung verschiedener Datensätze, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten aus unterschiedlichen Quellen.

Vier Hauptmethoden der Datenanalyse – deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv – werden verwendet, um Erkenntnisse und Muster in den Daten eines Unternehmens aufzudecken. Diese Methoden ermöglichen ein tieferes Verständnis von Markttrends, Kundenpräferenzen und anderen wichtigen Geschäftsmetriken.

Der Hauptunterschied zwischen Big-Data-Analyse und traditioneller Datenanalyse besteht in der Art der verarbeiteten Daten und den zu ihrer Analyse verwendeten Tools. Die traditionelle Analyse befasst sich mit strukturierten Daten, die typischerweise in relationalen Datenbanken gespeichert sind. Diese Art von Datenbank trägt dazu bei, dass die Daten gut organisiert und für einen Computer leicht verständlich sind. Die traditionelle Datenanalyse stützt sich auf statistische Methoden und Tools wie die strukturierte Abfragesprache (SQL) zur Abfrage von Datenbanken.

Big-Data-Analysen umfassen riesige Datenmengen in verschiedenen Formaten, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Die Komplexität dieser Daten erfordert ausgefeiltere Analysetechniken. Big-Data-Analysen verwenden fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen und Data Mining, um Informationen aus komplexen Datensätzen zu extrahieren. Oft sind verteilte Verarbeitungssysteme wie Hadoop erforderlich, um das schiere Datenvolumen zu verwalten.

Dies sind die vier Methoden der Datenanalyse, die im Bereich Big Data zum Einsatz kommen:

Die folgenden Dimensionen verdeutlichen die zentralen Herausforderungen und Chancen, die mit Big-Data-Analysen verbunden sind.

Die schiere Menge an Daten, die heute aus sozialen Medien, IoT-Geräten, Transaktionsdatensätzen und mehr generiert wird, stellt eine große Herausforderung dar. Herkömmliche Lösungen für die Datenspeicherung und -verarbeitung sind oft nicht in der Lage, diese Größenordnung effizient zu bewältigen. Big-Data-Technologien und cloudbasierte Speicherlösungen ermöglichen es Unternehmen, diese riesigen Datensätze kostengünstig zu speichern und zu verwalten und so zu verhindern, dass wertvolle Daten aufgrund von Speicherbeschränkungen verworfen werden.

Daten werden in einer noch nie dagewesenen Geschwindigkeit produziert, von Echtzeit-Updates in den sozialen Medien bis hin zu hochfrequenten Aktienhandelsaufzeichnungen. Die Geschwindigkeit, mit der Daten in Unternehmen fließen, erfordert robuste Verarbeitungsfunktionen zur Erfassung, Verarbeitung und Bereitstellung präziser Analysen nahezu in Echtzeit. Stream-Processing-Frameworks und In-Memory-Datenverarbeitung sind darauf ausgelegt, diese schnellen Datenströme zu verarbeiten und Angebot und Nachfrage auszugleichen.

Heutzutage gibt es Daten in vielen Formaten, von strukturierten und numerischen Daten in herkömmlichen Datenbanken bis hin zu unstrukturierten Texten, Videos und Bildern aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien und Videoüberwachung. Diese Vielfalt erfordert flexible Datenverwaltungssysteme zur Verarbeitung und Integration unterschiedlicher Datentypen für umfassende Analysen. NoSQL-Datenbanken, Data Lakes und Schema-on-Read-Technologien bieten die notwendige Flexibilität, um der vielfältigen Natur von Big Data gerecht zu werden.

Die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten sind von entscheidender Bedeutung, da Entscheidungen, die auf ungenauen oder unvollständigen Daten basieren, zu negativen Ergebnissen führen können. Wahrhaftigkeit (Veracity) bezieht sich auf die Vertrauenswürdigkeit der Daten und umfasst Fragen der Datenqualität, des Rauschens und der Erkennung von Anomalien. Techniken und Tools zur Datenbereinigung, -validierung und -überprüfung sind unerlässlich, um die Integrität von Big Data zu gewährleisten und Unternehmen in die Lage zu versetzen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Informationen zu treffen.

Big-Data-Analysen zielen darauf ab, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die einen greifbaren Wert bieten. Dabei geht es darum, riesige Datensätze in aussagekräftige Informationen umzuwandeln, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen, neue Möglichkeiten aufdecken und Innovationen vorantreiben können. Fortgeschrittene Analysen, maschinelles Lernen und KI sind der Schlüssel, um den Wert von Big Data zu erschließen und Rohdaten in strategische Assets zu verwandeln.

Datenexperten, Analysten, Wissenschaftler und Statistiker bereiten Daten in einem Data Lakehouse auf und verarbeiten sie. Das Data Lakehouse kombiniert die Leistung eines Data Warehouse mit der Flexibilität eines Data Lake, um Daten zu bereinigen und ihre Qualität sicherzustellen. Der Prozess zur Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umfasst mehrere wichtige Phasen:

• Daten sammeln: Der erste Schritt ist das Sammeln von Daten, die eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Formen aus unzähligen Quellen wie der Cloud, mobilen Anwendungen und IoT-Sensoren sein können. In diesem Schritt passen Unternehmen ihre Datenerfassungsstrategien an und integrieren Daten aus verschiedenen Quellen in zentrale Repositories wie einen Data Lake, der automatisch Metadaten zuweisen kann, um die Verwaltung und den Zugriff zu verbessern.

• Daten verarbeiten: Nach der Sammlung müssen die Daten systematisch organisiert, extrahiert, transformiert und dann in ein Speichersystem geladen werden, um genaue Analyseergebnisse zu gewährleisten. Bei der Verarbeitung werden die Rohdaten in ein für die Analyse geeignetes Format umgewandelt. Dies kann die Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen, die Umwandlung von Datentypen oder die Organisation von Daten in Strukturformaten umfassen. Angesichts des exponentiellen Wachstums der verfügbaren Daten kann diese Phase eine Herausforderung sein. Die Verarbeitungsstrategien können zwischen der Stapelverarbeitung, bei der große Datenmengen über längere Zeiträume verarbeitet werden, und der Stromverarbeitung, bei der kleinere Echtzeit-Datenstapel verarbeitet werden, variieren.

• Daten bereinigen: Unabhängig von der Größe müssen die Daten bereinigt werden, um Qualität und Relevanz zu gewährleisten. Das Bereinigen von Daten umfasst die korrekte Formatierung, das Entfernen von Duplikaten und das Eliminieren irrelevanter Einträge. Bereinigte Daten verhindern die Verfälschung der Ausgabe und sichern die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten.

• Daten analysieren: Fortgeschrittene Analysen, wie Data Mining, vorausschauende Analyse, maschinelles Lernen und Deep Learning, werden eingesetzt, um die verarbeiteten und bereinigten Daten zu durchsuchen. Diese Methoden ermöglichen es den Benutzern, Muster, Beziehungen und Trends in den Daten zu entdecken und bieten so eine solide Grundlage für fundierte Entscheidungen.

Unter dem Oberbegriff "Analysieren" sind potenziell viele Technologien im Einsatz, darunter Data Mining, das zur Identifizierung von Mustern und Beziehungen in großen Datensätzen verwendet wird, Predictive Analytics, das zukünftige Trends und Möglichkeiten vorhersagt, und Deep Learning, das menschliche Lernmuster nachahmt, um abstraktere Ideen zu entdecken.

Deep Learning verwendet ein künstliches Neural Network mit mehreren Schichten, um komplexe Muster in Daten zu modellieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen für maschinelles Lernen lernt Deep Learning ohne manuelle Hilfe aus Bildern, Ton und Text. Für Big-Data-Analysen bedeutet diese leistungsstarke Funktion, dass das Volumen und die Komplexität der Daten kein Problem darstellen.

Modelle der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglichen es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Im Rahmen der Big Data-Analyse extrahiert NLP Erkenntnisse aus riesigen unstrukturierten Textdaten, die innerhalb eines Unternehmens und darüber hinaus generiert werden.

Strukturierte Daten beziehen sich auf hochgradig organisierte Informationen, die leicht durchsuchbar sind und in der Regel in relationalen Datenbanken oder Tabellenkalkulationen gespeichert sind. Das bedeutet, dass jedes Datenelement klar definiert und in einem festen Feld innerhalb eines Datensatzes oder einer Datei zugänglich ist. Beispiele für strukturierte Daten sind:

• Kundennamen und -adressen in einem System für Kundenbeziehungsmanagement (Customer Relationship Management, CRM)
• Transaktionsdaten in Finanzdatensätzen, wie z. B. Verkaufszahlen und Kontostände
• Mitarbeiterdaten in Personaldatenbanken, einschließlich Berufsbezeichnungen und Gehälter

Der Hauptvorteil strukturierter Daten liegt in ihrer einfachen Eingabe, Suche und Analyse, wobei häufig einfache Datenbankabfragen wie SQL verwendet werden. Das schnell wachsende Universum der Big Data bedeutet jedoch, dass strukturierte Daten nur einen relativ kleinen Teil der gesamten Daten ausmachen, die Unternehmen zur Verfügung stehen.

Unstrukturierten Daten fehlt ein vordefiniertes Datenmodell, was ihre Erfassung, Verarbeitung und Analyse erschwert. Dies macht den Großteil der heute generierten Daten aus und umfasst Formate wie:

• Textinhalte aus Dokumenten, E-Mails und Social-Media-Beiträgen
• Multimedia-Inhalte, einschließlich Bilder, Audiodateien und Videos
• Daten von IoT-Geräten, die eine Mischung aus Sensordaten, Protokolldateien und Zeitreihendaten enthalten können

Die größte Herausforderung bei unstrukturierten Daten ist ihre Komplexität und mangelnde Einheitlichkeit, die ausgefeiltere Methoden zur Indizierung, Suche und Analyse erfordern. NLP, maschinelles Lernen und fortschrittliche Analyseplattformen werden häufig eingesetzt, um aus unstrukturierten Daten sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Halbstrukturierte Daten nehmen einen Mittelweg zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten ein. Sie befinden sich zwar nicht in einer relationalen Datenbank, enthalten aber Tags oder andere Markierungen, um semantische Elemente zu trennen und Hierarchien von Datensätzen und Feldern innerhalb der Daten durchzusetzen. Einige Beispiele:

• JSON- (JavaScript Object Notation) und XML-Dateien (eXtensible Markup Language), die üblicherweise für den Datenaustausch im Internet verwendet werden
• E-Mails, bei denen die Daten ein standardisiertes Format haben (z. B. Kopfzeile, Betreff, Textkörper), der Inhalt der einzelnen Abschnitte jedoch unstrukturiert ist
• NoSQL-Datenbanken, die halbstrukturierte Daten effizienter speichern und verwalten können als traditionelle relationale Datenbanken

Halbstrukturierte Daten sind flexibler als strukturierte Daten, aber einfacher zu analysieren als unstrukturierte Daten. Dies ist ein Gleichgewicht, das besonders bei Webanwendungen und Datenintegrationsaufgaben nützlich ist.

Die Sicherstellung der Datenqualität und -integrität, die Integration unterschiedlicher Datenquellen, die Wahrung des Datenschutzes und der Sicherheit sowie die Suche nach den richtigen Talenten für die Analyse und Interpretation von Daten können für Unternehmen, die ihre umfangreichen Datenmengen nutzen wollen, eine Herausforderung darstellen. Im Folgenden sind die Vorteile aufgeführt, die Unternehmen realisieren können, wenn sie mit Big-Data-Analysen erfolgreich sind:

Einer der herausragenden Vorteile der Big-Data-Analyse ist die Fähigkeit, Informationen in Echtzeit bereitzustellen. Unternehmen können riesige Datenmengen analysieren, da diese aus unzähligen Quellen und in verschiedenen Formaten generiert werden. Einblicke in Echtzeit ermöglichen es Unternehmen, schnelle Entscheidungen zu treffen, sofort auf Marktveränderungen zu reagieren und Chancen zu erkennen und zu nutzen, sobald sie entstehen.

Mit Big-Data-Analysen können Unternehmen bisher verborgene Trends, Muster und Zusammenhänge aufdecken. Ein tieferes Verständnis stattet Führungskräfte und Entscheidungsträger mit den Informationen aus, die sie für eine effektive Strategieentwicklung benötigen, und verbessert die Entscheidungsfindung in den Bereichen Lieferkettenmanagement, E-Commerce, Betrieb und allgemeine strategische Ausrichtung.

Big-Data-Analysen führen zu Kosteneinsparungen, indem sie die Effizienz und Optimierung von Geschäftsprozessen identifizieren. Unternehmen können verschwenderische Ausgaben ermitteln, indem sie große Datensätze analysieren, Abläufe rationalisieren und die Produktivität steigern. Darüber hinaus können vorausschauende Analysen zukünftige Trends vorhersagen, sodass Unternehmen ihre Ressourcen effizienter einsetzen und kostspielige Fehlentscheidungen vermeiden können.

Das Verständnis von Kundenbedürfnissen, -verhalten und -stimmungen ist entscheidend für ein erfolgreiches Engagement, und Big-Data-Analysen bieten die Tools, um dieses Verständnis zu erreichen. Durch die Analyse von Kundendaten erhalten Unternehmen Erkenntnisse über die Vorlieben der Verbraucher und können ihre Marketingstrategien anpassen.

Big Data-Analysen verbessern die Fähigkeit eines Unternehmens, Risiken zu managen, indem sie die Tools bereitstellen, um Bedrohungen in Echtzeit zu identifizieren, zu bewerten und zu bekämpfen. Vorausschauende Analysen können potenzielle Gefahren vorhersehen, bevor sie eintreten, und ermöglichen es Unternehmen, präventive Strategien zu entwickeln.

Da Unternehmen in allen Branchen danach streben, Daten zur Entscheidungsfindung, zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und zur Steigerung der Kundenzufriedenheit zu nutzen, ist die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften im Bereich der Big-Data-Analysen stark gestiegen. Hier sind einige bekannte Karrierewege, die von Big-Data-Analysen profitieren:

Data Scientists analysieren komplexe digitale Daten, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Mithilfe ihrer Data-Science-Ausbildung und fortschrittlicher Analysetechnologien, einschließlich maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung, decken sie verborgene Erkenntnisse in den Daten auf.

Datenanalysten verwandeln Daten in Informationen und Informationen in Erkenntnisse. Sie verwenden statistische Techniken, um Datensätze zu analysieren und aussagekräftige Trends daraus zu extrahieren, oft um Geschäftsstrategien und Entscheidungen zu treffen.

Dateningenieure erstellen, verarbeiten und verwalten Big Data-Infrastrukturen und -Tools. Außerdem entwickeln, pflegen, testen und bewerten sie Datenlösungen in Unternehmen und arbeiten oft mit großen Datenmengen, um bei Analyseprojekten zu helfen.

Ingenieure für maschinelles Lernen konzentrieren sich auf die Entwicklung und Implementierung von Anwendungen für maschinelles Lernen. Sie entwickeln ausgefeilte Algorithmen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen.

Business Intelligence (BI)-Analysten unterstützen Unternehmen dabei, datengestützte Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Sie verwenden häufig BI-Tools, um Daten in leicht verständliche Berichte und Visualisierungen für Stakeholder umzuwandeln.

Diese Spezialisten konzentrieren sich auf die visuelle Darstellung von Daten. Sie erstellen Datenvisualisierungen, die Endbenutzern helfen, die Bedeutung der Daten zu verstehen, indem sie diese in einen visuellen Kontext stellen.

Data Architects konzipieren, erstellen, implementieren und verwalten die Datenarchitektur eines Unternehmens. Sie definieren, wie Daten von verschiedenen Dateneinheiten und IT-Systemen gespeichert, genutzt, integriert und verwaltet werden.