Big Data: seine Zukunft und sein Nutzen

Wir haben alle von Big Data gehört und davon, dass es die Welt erobern wird. Alle meinen, dass darin die Zukunft der Datenanalyse liegt, aber wenn Sie Big Data für sich nutzen wollen, ist es wichtig, genau zu verstehen, was dieser Begriff bedeutet. Sich auf Big Data einzulassen, ohne ein grundlegendes Verständnis dafür zu haben, ist zu riskant.
Was ist Big Data?

Beginnen wir mit einer Definition.

Big Data lässt sich mit 3 Aspekten beschreiben: Vielfalt, Volumen und Geschwindigkeit. Es handelt sich um große und komplexe Datensätze. Diese neue Datenmengen können Unternehmen unzählige Informationen liefern und dabei helfen, Entscheidungen datengestützt zu treffen. Aber sie können von herkömmlicher Datenverarbeitungssoftware nicht verarbeitet werden.

Jetzt, da Sie wissen, was Big Data ist, können Sie wahrscheinlich erkennen, auf welche Weise sie Ihr Unternehmen bereits beeinflussen. Fast alle Bereiche unseres privaten und beruflichen Lebens werden von Daten bestimmt, da wir uns immer mehr auf das Internet und die damit verbundenen Geräte verlassen. In Zukunft werden alle Daten mit Big Data gesammelt und analysiert werden.

Die Entwicklung von Big Data zur Datenanalyse

Bevor Big Data aufkam, speicherten Analysten nur strukturierte Daten, aber die Menge und die Arten der gesammelten Daten nahmen im Laufe der Zeit stark zu. Die Daten wurden zunehmend unstrukturierter und konnten nicht mehr von Transaktionsdatenbanken verarbeitet oder mit herkömmlichen Tools analysiert werden.

Diese neue, größere und vielfältigere Datenmenge wird als “Big Data” bezeichnet und stellt mittlerweile Gegenwart und Zukunft von Daten und Datenanalyse dar.

Big Data sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, weshalb sie so vielfältig sind. Sie können alles umfassen, von einfachen Zahlen bis hin zu multimedialen Inhalten, und sie müssen alle gemeinsam analysiert werden. Warum? Je mehr Daten analysiert werden, desto mehr Informationen erhält man und desto besser kann man fundierte Entscheidungen treffen. Dies kann einem Unternehmen helfen, die Ergebnisse künftiger Entscheidungen genauer vorherzusagen und Verluste zu vermeiden.

Um die Daten zu analysieren, müssen sie gespeichert werden. Da herkömmliche Datenbanken diese Anforderungen nicht erfüllen konnten, wurden neue Technologien gebraucht. Zu diesem Zweck wurden nicht-relationale Datenbanken oder NoSQLs entwickelt.

NoSQL-Datenbanken können also dieses Problem lösen, aber wir müssen nicht nur Daten speichern. Wir müssen sie auch analysieren und möglichst viele hilfreiche Informationen sammeln. Da herkömmliche Analysetechnologien nicht mit großen Datenmengen umgehen können, müssen wir nicht-traditionelle Techniken verwenden. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz füllen diese Nische sehr gut aus.

Das Speichern und Analysieren von großen Datenmengen kann für Unternehmen sehr profitabel sein. Warum? Big Data birgt viele Informationen, und mittels Data Mining in Verbindung mit maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz können die riesigen Datenmengen schneller, einfacher und viel genauer analysiert werden. Diese Technologien finden Muster und Korrelationen, die einem menschlichen Datenanalysten niemals auffallen würden. Automatisierte Werkzeuge zur Datenvisualisierung erleichtern die Auswertung von großen Datenmengen und helfen, Entscheidungen schneller und genauer zu treffen.

Wo wird Big Data eingesetzt?

Big Data kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Sie sind besonders nützlich in:

Bildung

Bankwesen and security

Kommunikation und Medien

Gesundheitswesen

Fertigung

Transportwesen

Sport

In diesen Bereichen wird Big Data zwar am häufigsten verwendet, aber die Liste ist längst nicht vollständig. Big Data kann in fast jeder Branche mit großem Nutzen eingesetzt werden.

Wo kann die Big-Data-Analyse hilfreich sein?

Generell kann Big Data überall dort hilfreich sein, wo die Analyse großer Datenmengen nötig ist, wie z.B. im Einzelhandel, E-Commerce, Marketing usw. Die profitabelsten Anwendungen finden sich jedoch in den Bereichen Bildung, Gesundheitswesen und Marketing.

Im Bildungswesen kann die Analyse von Big Data helfen, die Leistung von Schülern und Lehrern zu bewerten oder sogar ganze Lehrpläne anzupassen. So kann beispielsweise eine Liste mit Pflichtliteratur angepasst oder ermittelt werden, ob sich Studenten für einen bestimmten Kurs interessieren würden.

Im Gesundheitswesen liegt der größte Nutzen in der Vorhersage des Auftretens bestimmter Krankheiten, so dass die Mediziner schneller reagieren und die Ausbreitung der Krankheit verlangsamen oder sogar verhindern können.

Im Marketing lässt sich durch die Analyse von Big Data die Zielgruppe für ein Produkt genauer bestimmen, was höchstwahrscheinlich die Effektivität einer bestimmten Kampagne erhöht und damit mehr Gewinn bei geringeren Kosten bringt.

Welche Big-Data-Technologien sind gefragt?

Wenn Sie den Einsatz von Big-Data-Analysen zur Steigerung der Effektivität Ihres Unternehmens in Erwägung ziehen, sollten Sie wissen, welche Technologien Ihren Anforderungen am besten entsprechen. Diese gefragten Big-Data-Technologien, egal ob sie Open Source oder proprietär sind, sind ihren Preis wahrscheinlich wert:

Tools zur Datenanalyse von Apache Software (Hadoop, Spark, Kafka usw.)

MongoDB

Tools von Qlik

20 Prognose über die Zukunft von Big Data, die Sie kennen sollten

Inzwischen sollten Sie wissen, was Big Data ist, wie es entstanden ist, wo es verwendet wird und warum es nützlich ist. Aber wie sieht es mit der Zukunft der Big-Data-Analyse aus? Wird Big Data die Welt verändern? Oder wird es in ein paar Monaten vergessen sein?

Ich habe einige der populärsten Prognosen über Big Data zusammengestellt, damit Sie wissen, was Sie in Zukunft von Big Data erwarten können.

1. Das Datenvolumen wird weiter zunehmen

Big-Data-Experten gehen davon aus, dass das Volumen der erzeugten Daten exponentiell wachsen wird. Laut dem IDC-Bericht “Data Age 2025” könnte die Datenmenge bis zum Jahr 2025 175 Zettabyte erreichen. Das ist 40-mal mehr als das Datenvolumen im Jahr 2013.

2. Das maschinelle Lernen wird sich weiter entwickeln

Wie Wei Li, Vice President und General Manager von Intel, sagte, wird das maschinelle Lernen mit jedem Jahr ausgefeilter. Es wird in selbstfahrenden Autos, Geräten zur Betrugserkennung und Big Data genutzt, und die Einsatzmöglichkeiten sind längst nicht ausgeschöpft. Der Grund dafür ist, dass das maschinelle Lernen von der Menge der eingegebenen Daten abhängt, so dass die Genauigkeit der Lernergebnisse mit der wachsenden Datenmenge zunimmt.

Außerdem war das maschinelle Lernen für die meisten Unternehmen lange Zeit nicht verfügbar, da Open-Source-Plattformen diesen Bereich dominierten. Das bedeutet, dass Unternehmen, die maschinelles Lernen in ihre Prozesse implementieren wollten, die Lösungen selbst konfigurieren mussten, und die meisten von ihnen litten unter mangelnden Kenntnissen in diesem Bereich. Dies änderte sich, als kommerzielle Anbieter begannen, ihre eigenen erschwinglichen Lösungen zu entwickeln, die nicht allzu viel Konfigurationsaufwand erfordern. Anwendungen und Plattformen für maschinelles Lernen haben bis März 2019 ca. 14,4 Milliarden US-Dollar an Fördermitteln erhalten, und diese Zahlen steigen mit der Nachfrage.

3. Big-Data-Experten werden sehr gefragt sein

Positionen wie Chief Data Officer und Data Scientist sind relativ neu und erst mit der massiven Einführung von maschinellem Lernen und Big Data entstanden.

Ein guter Chief Data Officer oder auch ein Data Scientist ist wegen seines Know-hows wertvoll. Beide müssen mit einer breiten Palette von Themen vertraut sein, darunter Programmiersprachen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Techniken der Datenverarbeitung sowie Datenplattformen und -tools. Als Spezialisten müssen sie die neuesten Trends kennen und wissen, wie man sie zur Lösung bestimmter Aufgaben einsetzt, was Zeit und Erfahrung erfordert. Diese beiden Faktoren bedeuten zwar, dass Spezialisten teuer sein können, aber sie können Ihrem Unternehmen potenziell einen erheblichen Gewinn bringen. Deshalb könnte es eine gute Idee sein, schon jetzt mit der Suche nach einem Spezialisten zu beginnen.

4. Schnelle und verwertbare Daten werden in Zukunft immer häufiger gebraucht

Entwickler müssen den Code nur einmal schreiben. Die gemeinsame Codebasis sorgt dafür, das der Code auf verschiedene Plattformen portiert wird und es nicht notwendig ist, für jede Plattform einen spezialisierten Entwickler einzubeziehen.

Wenn wir von Datenanalyse sprechen, auch wenn es um maschinelles Lernen geht, meinen wir in der Regel die Analyse im Batch-Modus (die Daten werden gesammelt und gemeinsam einem Algorithmus übergeben, damit dieser uns wertvolle Informationen als Ausgabe liefert). Das bedeutet jedoch nicht, dass wir in dem Moment, in dem wir die Daten erhalten, eine Entscheidung treffen können - eine endgültige Analyse braucht Zeit.

Schnelle Daten ermöglichen eine Verarbeitung in Echtzeit - sobald sie in unseren Datenbanken erscheinen. So können Veränderungen in den Datenströmen sofort analysiert werden, um schnell darauf reagieren zu können. Das ist ein echter Wendepunkt.

Verwertbare Daten sind das Ergebnis der Big-Data-Analyse. Wenn man eine große Menge an verschiedenen Datentypen erhält, kann man kaum etwas damit anfangen. Aber nach der Verarbeitung mit Big-Data-Analysetools kann man Informationen gewinnen, die dabei helfen, fundierte und rationale Entscheidungen zu treffen.

Einigen Experten zufolge könnten Big Data in Zukunft sogar durch schnelle und verwertbare Daten ersetzt werden.

5. Breiteres Publikum

Sie können eine App sofort für alle Plattformen und Stores erstellen, d. h. Sie können Ihr Publikum auf Android, iOS oder Windows ohne Verzögerung erreichen.

6. Absolute Konsistenz

Eine einzige Codebasis, die sich für mehrere Plattformen kompilieren lässt, ist ein großer Vorteil für die Designkonsistenz. Ein einheitliches Erscheinungsbild (UI/UX) der App auf allen Plattformen ist von Vorteil, wenn sich die Lösung von anderen mobilen Lösungen abheben soll.

7. Big Data könnte die Debatte über den Klimawandel bereichern

Zusätzliche Big-Data-Analysen können Wissenschaftlern helfen, ihr Verständnis des Klimawandels und seiner Ursachen und Auswirkungen zu vertiefen. Dies könnte bei künftigen evidenzbasierten politischen Debatten hilfreich sein.

8. Big Data könnte helfen, Heilmittel für Infektionskrankheiten zu finden

Das Gesundheitswesen ist einer der Hauptanwender von Big Data. Einige Wissenschaftler glauben, dass nach der Auswertung großer Mengen medizinischer Daten neue Heilmittel viel schneller als erwartet gefunden werden könnten.

Sie könnten Recht haben, aber die Umsetzung steht vor zwei großen Problemen. Erstens betrug das Datenvolumen der klinischen Aufzeichnungen allein im Jahr 2019 bei ca. 170 Exabyte, und die geschätzte jährliche Zunahme liegt bei 1,2 bis 2,4 Exabyte. Das sind viele Daten, und die Herausforderung besteht darin, sie an einem Ort zu sammeln und zu speichern. Eine weiteres Problem besteht darin, dass Forschungseinrichtungen den Entdeckungsprozess durch komplizierte Patentgesetze verlangsamen können.

9. Natural language processing (NLP) wird in größerem Umfang eingesetzt werden.

Die Verarbeitung der natürlichen Sprache wird mit ihrer Weiterentwicklung sowohl erschwinglicher als auch benutzerfreundlicher. Einige Experten sagen voraus, dass wir in naher Zukunft keinen Code mehr verwenden müssen, um mit intelligenten Systemen zu interagieren.

Unternehmen können schon jetzt von NLP profitieren, indem sie ihren Kunden intelligente Chatbots zur Verfügung stellen, die schnell Informationen liefern können, wie es ein menschlicher Mitarbeiter tun würde. Aus der Analyse der verbalen Interaktionen zwischen dem Kunden und dem Unternehmen können die Vermarkter auch erkennen, was der Kunde über die Marke denkt.

10. Cybersicherheit bleibt eine Herausforderung

Je mehr Daten gespeichert werden, desto schwieriger ist es, sie zu schützen. Unternehmen, die Big Data nutzen, werden mit großen Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit konfrontiert, da die Verwendung zusätzlicher Softwareprodukte auch Cyberkriminellen mehr Möglichkeiten bietet, Daten zu stehlen.

11. Immer mehr Daten werden in die Cloud verlagert

Da das Datenvolumen wächst, werden Unternehmen vor der Wahl stehen, entweder Datenspeicher mit mehr Kapazität einzurichten oder das Problem der Datenspeicherung den Cloud-Diensten zu überlassen. In Anbetracht der Tatsache, dass Cloud-Dienste großen Speicherplatz zu erschwinglichen Preisen bieten, ohne dass die Hardware gewartet werden muss, gehen wir davon aus, dass sich die meisten Unternehmen für die zweite Möglichkeit entscheiden werden. Dies gilt vor allem deshalb, weil Sie bei Mangel an Speicherplatz keine weitere Hardware einrichten müssen, sondern nur Ihren Plan zu erweitern brauchen.

12. Big Data wird Forscher nicht ersetzen

Es liegt auf der Hand, dass die Big-Data-Analyse viel mehr Informationen liefern kann als herkömmliche Forschungsmethoden, und diese Informationen werden präziser und wertvoller sein. Das Hauptproblem ist jedoch, dass wir einer Maschine beibringen können, Muster und Korrelationen zu finden, aber wir können ihr nicht beibringen, Zusammenhänge so gut zu verstehen wie ein Mensch. Big-Data-Experten werden den Forschern also weiterhin zur Seite stehen, aber sie nicht ersetzen können.

13. In der Zukunft könnten Data-Science-Kenntnisse genauso verbreitet sein, wie heute Excel-Kenntnisse

Andy Monfried, CEO und Gründer von Lotame, geht davon aus, dass Big-Data-Apps mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche entstehen werden, so dass fast jeder in der Lage sein wird, große Datenmengen zu analysieren, und in Zukunft zur Alltagsroutine gehören könnte.

14. Big Data wird mit dem Internet der Dinge (IoT) integriert sein

Unternehmen sind ständig bestrebt, mehr Gewinn aus ihren Produkten zu ziehen, und die Datengenerierung ist eine Möglichkeit dazu. IoT-Geräte werden wahrscheinlich viele Informationen über Nutzer und ihre Umgebung sammeln. Diese Daten können dann innerhalb des Unternehmens analysiert werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern oder verkauft zu werden.

15. Immer mehr Daten werden analysiert und für die Entscheidungsfindung genutzt

99,5 % der gesammelten Daten werden nie analysiert oder in irgendeiner Weise verwendet. Dies ist ein großer Verlust für Unternehmen, die diese Daten erfassen. Mit der Entwicklung von Big Data und maschinellem Lernen wird dieser Prozentsatz definitiv sinken. Data Scientists werden definitiv Möglichkeiten finden, diese 99,5 % zu nutzen.

16. Unternehmen, die Big Data nutzen, werden weniger Ausgaben haben

Laut Umfragen von Syncsort und NewVantage konnten 59,4 % der befragten Unternehmen durch Big-Data-Analysen ihre Ausgaben senken. 66,7 % der Unternehmen hatten Big Data speziell zu diesem Zweck eingesetzt.

17. Data wird das Interesse an der Blockchain-Technologie erneuern

Große Datenmengen bringen Sicherheitsbedenken mit sich, und die Blockchain könnte dafür genutzt werden, diese zu lösen. In naher Zukunft könnte das Interesse an der Blockchain-Technologie für die Datensicherheit zunehmen.

18. Unternehmen werden weitere Werkzeuge zur Datenanalyse verwenden

Die Werkzeuge zur Datenanalyse sind noch neu, und manchmal kann ein einziges Softwareprodukt nicht alle Anforderungen eines bestimmten Unternehmens erfüllen. So kann eine Lösung beispielsweise sehr gut für die Arbeit mit großen Datenmengen geeignet sein, aber keine Funktionen für die schnelle Datenanalyse bieten, während eine andere Lösung zwar Fast Data verarbeiten kann, aber keine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche aufweist.

Aus diesem Grund werden Unternehmen verschiedene Anwendungen kombinieren, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. Laut Gartner verwenden einige Unternehmen bereits mehr als eine “Enterprise Standard”-Anwendung.

19. Erwarten Sie eine breitere Nutzung der Data-Fabric-Architektur

Data Fabric ist eine Architektur, die zusammensetzbare Daten und Analysen sowie eine Vielzahl ihrer Komponenten unterstützt. Zu den Vorteilen gehören ein um 30 % verringerter Zeitaufwand für das Integrationsdesign, eine um 30 % reduzierte Bereitstellungszeit und ein um 70 % geringerer Wartungsaufwand. Data Fabric kann auch die vorhandenen Fähigkeiten und Technologien von Data Hubs, Data Lakes und Data Warehouses nutzen. All dies zusammen mit der Fähigkeit, neue Ansätze und Tools für die Zukunft einzuführen, lässt kaum einen Zweifel daran, dass diese Architektur sich weit verbreiten wird.

20. Die DSGVO wird von großer Bedeutung bleiben

Initiativen zur Data-Governance haben ihre Aktivitäten nicht verringert. Die Datenschutz-Grundverordnung hat die Kunden zu den Eigentümern aller von ihnen erstellten Informationen gemacht, und sie können entscheiden, an welche Unternehmen sie ihre Daten weitergeben wollen. Wenn sich ein Unternehmen nicht korrekt verhält, können sie zu einem Konkurrenten wechseln, was zu Umsatzeinbußen führt.

Big Data ist auf Kunden angewiesen, daher müssen Unternehmen die DSGVO und lokale Vorschriften einhalten, nicht nur, um Sanktionen zu vermeiden, sondern auch, um ihre Dateneinnahmen zu sichern.

Zusammenfassung

Big Data ist ein wirklich interessantes Phänomen. In diesem Artikel haben wir einen Blick darauf geworfen, was es ist, wie es entstanden ist, wo es verwendet wird und was die Zukunft bringt.

Wird Big Data die Welt verändern? Das geschieht bereits. Big Data wird im Bildungswesen, im Gesundheitswesen, im Marketing, bei der Betrugserkennung und in vielen anderen Bereichen eingesetzt. Big Data hilft Menschen und Unternehmen überall. Verändert das nicht die Welt?

Kann Big Data die menschliche Arbeitskraft und sogar ganze Zweige von Geschäftsprozessen ersetzen? Vielleicht, aber auch wenn die Big-Data-Analyse ein sehr leistungsfähiges Instrument ist, braucht es Menschen für ihren Einsatz. Das bedeutet, dass Experten für Big Data noch lange Zeit sehr gefragt sein werden.

Wird Big Data durch Fast Data ersetzt werden? Das würde ich so nicht sagen. Auch wenn es wichtig ist, vor Ort Maßnahmen zu ergreifen, bei denen die schnelle Datenanalyse ein unersetzlicher Helfer ist, wird es immer einen Bedarf an längeren Analysen geben.

Gestern war der beste Tag, um über die Implementierung von Big-Data-Lösungen in Ihre Geschäftsprozesse nachzudenken, aber heute ist der nächstbeste Tag. Big Data bietet Möglichkeiten, die wir vor seiner Einführung noch nie gesehen haben. Ihre Konkurrenz nutzt sie bereits, also probieren Sie es noch heute aus.

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