Big Data
Big Data bezeichnet extrem große, komplexe und dynamische Datenmengen, die sich mit klassischen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr effizient erfassen, speichern oder auswerten lassen. Es geht dabei nicht nur um „viel“, sondern um schnell, vielfältig und vernetzt.
Der Begriff umfasst sowohl die technische Herausforderung, solche Daten zu handhaben, als auch die Chancen, daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen – z. B. für Forschung, Marketing, Medizin, Verkehr oder Wirtschaft.
Die 5 Vs von Big Data
- Volume – große Datenmengen (z. B. Millionen Transaktionen, Sensor-Streams)
- Velocity – hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit (Echtzeit, Live-Daten)
- Variety – viele Datenarten (Text, Bild, Audio, Klicks, GPS etc.)
- Veracity – Unsicherheit und Qualität der Daten
- Value – der Mehrwert, der daraus entsteht
Beispiel
Ein Online-Shop analysiert in Echtzeit das Verhalten tausender Nutzerinnen und Nutzer: Suchverläufe, Klicks, Kaufwahrscheinlichkeiten, Retouren, Standorte, Bewertungen, Wetterdaten und mehr. Auf dieser Basis werden personalisierte Angebote, Preise oder Produktempfehlungen ausgespielt. Ohne Big-Data-Infrastruktur wäre diese Analyse in Umfang und Geschwindigkeit unmöglich.
Wo kommt Big Data zum Einsatz?
- E-Commerce & Marketing: Personalisierung, Kaufvorhersagen, Attribution
- Gesundheitswesen: Krankheitsmuster erkennen, Therapieplanung
- Smart Cities: Verkehrssteuerung, Energieoptimierung
- Wissenschaft & Forschung: Klimamodelle, Genanalysen
- Finanzen & Versicherungen: Betrugserkennung, Risikobewertung
Herausforderungen
- Datenschutz und ethische Fragen (z. B. DSGVO, Tracking)
- Hoher technischer Aufwand (Cloud-Systeme, Skalierung, Sicherheit)
- Datenqualität und Rauschen – nicht jede Masse ist auch brauchbar
- Fachkräftemangel – Datenanalystinnen und -analysten sind gefragt
Big Data bedeutet große Datenmengen richtig nutzen. Wer es schafft, aus der Datenflut Muster und Erkenntnisse zu gewinnen, kann fundierter entscheiden, besser optimieren und neue Potenziale erschließen.