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Was ist Big Data? Was sind die 5 V? Technologien, Fortschritte und Statistiken

Das Versprechen von große Datenmengen ist, dass Unternehmen viel mehr Intelligenz zur Verfügung haben werden, um genaue Entscheidungen und Vorhersagen darüber zu treffen, wie ihr Geschäft funktioniert. Big Data liefert nicht nur die notwendigen Informationen, um Geschäftsergebnisse zu analysieren und zu verbessern, sondern liefert auch den nötigen Treibstoff dafür AI Algorithmen zum Lernen und Treffen von Vorhersagen oder Entscheidungen. Im Gegenzug, ML kann dazu beitragen, komplexe, vielfältige und umfangreiche Datensätze zu verstehen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu verarbeiten und zu analysieren sind.

Was sind Big Data?

Big Data ist ein Begriff, der verwendet wird, um die Sammlung, Verarbeitung und Verfügbarkeit riesiger Mengen von Streaming-Daten in Echtzeit zu beschreiben. Unternehmen kombinieren Marketing, Vertrieb, Kundendaten, Transaktionsdaten, soziale Gespräche und sogar externe Daten wie Aktienkurse, Wetter und Nachrichten, um statistisch gültige Korrelations- und Kausalitätsmodelle zu identifizieren, die ihnen helfen, genauere Entscheidungen zu treffen.

Gartner

Big Data wird durch die 5 Vs charakterisiert:

  1. Volumen: Große Datenmengen werden aus verschiedenen Quellen generiert, wie z. B. Social Media, IoT Geräte und Geschäftsvorgänge.
  2. Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert, verarbeitet und analysiert werden.
  3. abwechslungsreich: Die verschiedenen Arten von Daten, darunter strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten, stammen aus unterschiedlichen Quellen.
  4. Richtigkeit: Die Qualität und Genauigkeit von Daten, die durch Inkonsistenzen, Mehrdeutigkeiten oder sogar Fehlinformationen beeinträchtigt werden können.
  5. Wert: Die Nützlichkeit und das Potenzial, Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren, die zu einer besseren Entscheidungsfindung und Innovation führen können.

Big Data-Statistiken

Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Statistiken von TechJury zu Big-Data-Trends und -Vorhersagen:

  • Wachstum des Datenvolumens: Bis 2025 wird die globale Datensphäre voraussichtlich 175 Zettabyte erreichen, was das exponentielle Wachstum der Daten zeigt.
  • Zunehmende IoT-Geräte: Die Zahl der IoT-Geräte wird bis 64 voraussichtlich 2025 Milliarden erreichen, was weiter zum Wachstum von Big Data beiträgt.
  • Wachstum des Big-Data-Marktes: Es wurde erwartet, dass die Größe des globalen Big-Data-Marktes bis 229.4 auf 2025 Milliarden US-Dollar anwachsen wird.
  • Steigende Nachfrage nach Data Scientists: Bis 2026 soll die Nachfrage nach Data Scientists um 16 % steigen.
  • Übernahme von KI und ML: Bis 2025 soll der KI-Markt 190.61 Milliarden US-Dollar erreichen, angetrieben durch die zunehmende Einführung von KI- und ML-Technologien für die Big-Data-Analyse.
  • Cloudbasierte Big-Data-Lösungen: Es wurde erwartet, dass Cloud Computing bis 94 2021 % der gesamten Arbeitslast ausmachen wird, was die wachsende Bedeutung von Cloud-basierten Lösungen für Datenspeicherung und -analyse unterstreicht.
  • Einzelhandel und Big Data: Von Einzelhändlern, die Big Data nutzen, wurde erwartet, dass sie ihre Gewinnmargen um 60 % steigern.
  • Wachsende Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen: Der Markt für Gesundheitsanalysen soll bis 50.5 2024 Milliarden US-Dollar erreichen.
  • Soziale Medien und Big Data: Social-Media-Nutzer generieren täglich 4 Petabyte an Daten, was den Einfluss von Social Media auf das Big-Data-Wachstum unterstreicht.

Big Data ist auch Great Band

Es ist nicht das, worüber wir hier sprechen, aber Sie können sich genauso gut einen großartigen Song anhören, während Sie über Big Data lesen. Ich füge das eigentliche Musikvideo nicht hinzu… es ist nicht wirklich sicher für die Arbeit. PS: Ich frage mich, ob sie den Namen gewählt haben, um die Popularitätswelle aufzufangen, die Big Data aufgebaut hat.

Warum ist Big Data anders?

Früher … wissen Sie … vor ein paar Jahren nutzten wir Systeme zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten (ETL) in riesige Data Warehouses, auf denen Business-Intelligence-Lösungen für die Berichterstellung aufgebaut waren. In regelmäßigen Abständen sicherten alle Systeme die Daten und kombinierten sie in einer Datenbank, in der Berichte ausgeführt werden konnten und jeder Einblick in die Vorgänge erhalten konnte.

Das Problem war, dass die Datenbanktechnologie einfach nicht mit mehreren, kontinuierlichen Datenströmen umgehen konnte. Es konnte die Datenmenge nicht bewältigen. Es konnte die eingehenden Daten nicht in Echtzeit ändern. Und es fehlten Reporting-Tools, die nichts anderes als eine relationale Abfrage im Backend verarbeiten konnten. Big-Data-Lösungen bieten Cloud-Hosting, stark indizierte und optimierte Datenstrukturen, automatische Archivierungs- und Extraktionsfunktionen sowie Berichtsschnittstellen, die so konzipiert sind, dass sie genauere Analysen liefern, die es Unternehmen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Bessere Geschäftsentscheidungen bedeuten, dass Unternehmen das Risiko ihrer Entscheidungen verringern und bessere Entscheidungen treffen können, die Kosten senken und die Effektivität von Marketing und Vertrieb steigern.

Was sind die Vorteile von Big Data?

Informatik geht durch die Risiken und Chancen, die mit der Nutzung von Big Data in Unternehmen verbunden sind.

  • Big Data ist aktuell - 60% jedes Arbeitstages verbringen Wissensarbeiter damit, Daten zu finden und zu verwalten.
  • Big Data ist zugänglich - Die Hälfte der leitenden Angestellten gibt an, dass der Zugriff auf die richtigen Daten schwierig ist.
  • Big Data ist ganzheitlich – Informationen werden derzeit in Silos innerhalb der Organisation aufbewahrt. Marketingdaten können beispielsweise in Webanalysen, mobilen Analysen, sozialen Analysen, CRMs, A/B-Testing-Tools, E-Mail-Marketing-Systeme und mehr … jedes mit einem Fokus auf sein Silo.
  • Big Data ist vertrauenswürdig - 29% der Unternehmen messen die monetären Kosten einer schlechten Datenqualität. Durch die einfache Überwachung mehrerer Systeme auf Aktualisierungen der Kundenkontaktinformationen können Millionen von Dollar eingespart werden.
  • Big Data ist relevant - 43% der Unternehmen sind mit ihrer Fähigkeit, irrelevante Daten herauszufiltern, unzufrieden. So einfach wie das Filtern von Kunden aus Ihrem Web Analytik kann eine Menge Einblick in Ihre Akquisitionsbemühungen geben.
  • Big Data ist sicher - Die durchschnittliche Verletzung der Datensicherheit kostet 214 USD pro Kunde. Durch die sicheren Infrastrukturen, die von Big-Data-Hosting- und Technologiepartnern aufgebaut werden, kann das durchschnittliche Unternehmen 1.6% des Jahresumsatzes einsparen.
  • Big Data ist maßgeblich - 80% der Unternehmen haben je nach Datenquelle mit mehreren Versionen der Wahrheit zu kämpfen. Durch die Kombination mehrerer geprüfter Quellen können mehr Unternehmen hochpräzise Informationsquellen erstellen.
  • Big Data ist umsetzbar - Veraltete oder schlechte Daten führen dazu, dass 46% der Unternehmen schlechte Entscheidungen treffen, die Milliarden kosten können.

Big Data-Technologien

Um Big Data zu verarbeiten, wurden bedeutende Fortschritte bei Speicher-, Archivierungs- und Abfragetechnologien gemacht:

  • Verteilte Dateisysteme: Systeme wie Hadoop Distributed File System (HDFS) ermöglichen das Speichern und Verwalten großer Datenmengen über mehrere Knoten hinweg. Dieser Ansatz bietet Fehlertoleranz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit beim Umgang mit Big Data.
  • NoSQL-Datenbanken: Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und Couchbase sind darauf ausgelegt, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten zu verarbeiten. Diese Datenbanken bieten Flexibilität bei der Datenmodellierung und bieten horizontale Skalierbarkeit, wodurch sie sich für Big-Data-Anwendungen eignen.
  • Karte verkleinern: Dieses Programmiermodell ermöglicht die parallele Verarbeitung großer Datensätze in einer verteilten Umgebung. MapReduce ermöglicht es, komplexe Aufgaben in kleinere Teilaufgaben zu zerlegen, die dann unabhängig voneinander verarbeitet und zum Endergebnis kombiniert werden.
  • Apache Funke: Als Open-Source-Datenverarbeitungs-Engine kann Spark sowohl Batch- als auch Echtzeitverarbeitung verarbeiten. Es bietet eine verbesserte Leistung im Vergleich zu MapReduce und enthält Bibliotheken für maschinelles Lernen, Diagrammverarbeitung und Stream-Verarbeitung, wodurch es vielseitig für verschiedene Big-Data-Anwendungsfälle geeignet ist.
  • SQL-ähnliche Abfragetools: Tools wie Hive, Impala und Presto ermöglichen Benutzern das Ausführen von Abfragen zu Big Data mit vertrauten SQL Syntax. Diese Tools ermöglichen es Analysten, Erkenntnisse aus Big Data zu extrahieren, ohne dass Fachwissen in komplexeren Programmiersprachen erforderlich ist.
  • Datenseen: Diese Speicher-Repositories können Rohdaten in ihrem nativen Format speichern, bis sie für die Analyse benötigt werden. Data Lakes bieten eine skalierbare und kostengünstige Lösung zum Speichern großer Mengen unterschiedlicher Daten, die später nach Bedarf verarbeitet und analysiert werden können.
  • Data-Warehousing-Lösungen: Plattformen wie Snowflake, BigQuery und Redshift bieten skalierbare und leistungsfähige Umgebungen zum Speichern und Abfragen großer Mengen strukturierter Daten. Diese Lösungen wurden entwickelt, um Big-Data-Analysen zu verarbeiten und schnelle Abfragen und Berichte zu ermöglichen.
  • Frameworks für maschinelles Lernen: Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn ermöglichen das Trainieren von Modellen auf großen Datasets für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression und Clustering. Diese Tools helfen dabei, mithilfe fortschrittlicher KI-Techniken Erkenntnisse und Vorhersagen aus Big Data abzuleiten.
  • Tools zur Datenvisualisierung: Tools wie Tableau, Power BI und D3.js helfen bei der visuellen und interaktiven Analyse und Präsentation von Erkenntnissen aus Big Data. Mit diesen Tools können Benutzer Daten untersuchen, Trends erkennen und Ergebnisse effektiv kommunizieren.
  • Datenintegration und ETL: Tools wie Apache NiFi, Talend und Informatica ermöglichen das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Speichersystem. Diese Tools erleichtern die Datenkonsolidierung und ermöglichen es Unternehmen, eine einheitliche Ansicht ihrer Daten für Analysen und Berichte zu erstellen.

Big Data und KI

Die Überschneidung von KI und Big Data liegt darin begründet, dass KI-Techniken, insbesondere Machine Learning und Deep Learning (DL) können verwendet werden, um große Datenmengen zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu extrahieren. Big Data liefert den notwendigen Treibstoff für KI-Algorithmen, um zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. KI wiederum kann dazu beitragen, komplexe, vielfältige und umfangreiche Datensätze zu verstehen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu verarbeiten und zu analysieren sind. Hier sind einige Schlüsselbereiche, in denen sich KI und Big Data überschneiden:

  1. Datenverarbeitung: KI-gestützte Algorithmen können eingesetzt werden, um Rohdaten aus Big-Data-Quellen zu bereinigen, vorzuverarbeiten und umzuwandeln, um die Datenqualität zu verbessern und sicherzustellen, dass sie für die Analyse bereit sind.
  2. Merkmalsextraktion: KI-Techniken können verwendet werden, um relevante Merkmale und Muster automatisch aus Big Data zu extrahieren, die Dimensionalität der Daten zu reduzieren und sie für die Analyse besser handhabbar zu machen.
  3. Predictive Analytics: Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning können mit großen Datensätzen trainiert werden, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Diese Modelle können verwendet werden, um genaue Vorhersagen zu treffen oder Trends zu erkennen, was zu einer besseren Entscheidungsfindung und besseren Geschäftsergebnissen führt.
  4. Anomalieerkennung: KI kann dabei helfen, ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in Big Data zu identifizieren und potenzielle Probleme wie Betrug, Netzwerkeinbrüche oder Geräteausfälle frühzeitig zu erkennen.
  5. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): KI-gestützte NLP-Techniken können angewendet werden, um unstrukturierte Textdaten aus Big-Data-Quellen wie Social Media, Kundenrezensionen oder Nachrichtenartikeln zu verarbeiten und zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse und Stimmungsanalysen zu gewinnen.
  6. Bild- und Videoanalyse: Deep-Learning-Algorithmen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), kann verwendet werden, um große Mengen an Bild- und Videodaten zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu extrahieren.
  7. Personalisierung und Empfehlung: KI kann riesige Datenmengen über Benutzer, ihr Verhalten und ihre Vorlieben analysieren, um personalisierte Erfahrungen wie Produktempfehlungen oder gezielte Werbung bereitzustellen.
  8. Optimierung: KI-Algorithmen können große Datensätze analysieren, um optimale Lösungen für komplexe Probleme zu finden, wie z. B. die Optimierung von Lieferkettenabläufen, Verkehrsmanagement oder Energieverbrauch.

Die Synergie zwischen KI und Big Data ermöglicht es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit von KI-Algorithmen zu nutzen, um riesige Datenmengen zu verstehen, was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen und besseren Geschäftsergebnissen führt.

Diese Infografik von BBVA, Big Data Gegenwart und Zukunft, zeichnet die Fortschritte bei Big Data auf.

Big Data 2023 Infografik

Douglas Karr

Douglas Karr ist CMO von Öffnen Sie EINBLICKE und Gründer der Martech Zone. Douglas hat Dutzenden erfolgreicher MarTech-Startups geholfen, war bei der Due Diligence von MarTech-Akquisitionen und -Investitionen im Wert von über 5 Milliarden US-Dollar behilflich und unterstützt weiterhin Unternehmen bei der Umsetzung und Automatisierung ihrer Vertriebs- und Marketingstrategien. Douglas ist ein international anerkannter Experte und Redner für digitale Transformation und MarTech. Douglas ist außerdem Autor eines Dummie-Ratgebers und eines Buchs über Unternehmensführung.

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