Sie haben nun erfahren, wie Big Data definiert wird und welche Möglichkeiten es gibt, die großen Datenmengen zu nutzen. In diesem Kapitel werden wir weiter in die Tiefe gehen, und uns mit der Analyse von Big Data beschäftigen. Dieser Fachbereich wird als Big Data Analytics bezeichnet.
Big Data Analytics − Theorie
Im ersten Schritt werden große Mengen von Daten aus unterschiedlichen Quellen erfasst, die verschiedene Formate haben. Dies geschieht oftmals mithilfe von Suchabfragen. Danach werden die Daten für die weitere Bearbeitung vorbereitet. Ein Problem ist oftmals, dass große Datenmengen
unstrukturiert und in ganz verschiedenen Formaten vorliegen und daher von einer herkömmlichen Datenbanksoftware nicht erfasst werden können.
Big Data Analytics setzt daher komplizierte Prozesse ein, um die Daten zu extrahieren und zu erfassen. Danach werden die Daten mit einer speziellen Big-Data-Software analysiert. Schließlich werden die Ergebnisse aufbereitet und präsentiert.
Wichtig dabei ist, dass die eingesetzte Software dazu fähig ist, viele Suchabfragen schnell umzusetzen und die verschiedenen Datensätze rasch zu importieren und zu bearbeiten. Um noch leistungsfähiger zu sein, nutzen viele Systeme bei der Datenverarbeitung nicht den Festplattenspeicher (wie herkömmliche Datenbankanwendungen), sondern den meist um einiges schnelleren Arbeitsspeicher. So kann die Zugriffsgeschwindigkeit erhöht werden und Analysen können nahezu in Echtzeit durchgeführt werden.
Merke
Die Analyse von Big Data lässt sich grob in drei verschiedene Bereiche gliedern:
Beschaffung der Daten aus vielen und unterschiedlichsten Quellen durch Einsatz von Suchabfragen
Auswertung und Optimierung der erfassten Daten
Datenanalyse und die Zusammenfassung sowie Präsentation von Ergebnissen
Sehr wichtig dabei ist eine leistungsfähige und geeignete Software.
Big Data Analytics − Praxis
Interessant ist allerdings, dass Big Data Analytics in den meisten Unternehmen noch in den Kinderschuhen steckt und die sich daraus ergebenden Möglichkeiten bei weitem nicht ausgeschöpft werden. Durchschnittlich analysieren Unternehmen nur etwas mehr als ein Drittel der Daten, die beim digitalen Kontakt mit ihren Kunden (z. B. über Online-Shops oder Websites) entstehen.
Als Begründung werden oftmals die strengen Datenschutzvorschriften angeführt, die Big Data Analytics erschweren. Auf die Gesetze und Vorschriften, die den Datenschutz regeln, wird im folgenden Kapitel genauer eingegangen. In der Realität sind die Unternehmen aber meist in vielerlei Hinsicht noch nicht so weit, die großen Datenmengen effektiv für sich nutzen zu können. Folgende Bereiche spielen dabei eine wichtige Rolle:
Ratsam ist zunächst eine richtige Verteilung der Ergebnisse: die Datenquellen sollten aus verschiedenen Bereichen stammen, die Ergebnisse sollten in mehreren Bereichen des Unternehmens eingesetzt werden. Zudem ist eine geeignete Strategie erforderlich: Ein Unternehmen sollte wissen, zu welchem Zweck die großen Datenmengen analysiert werden. Sehr wichtig ist auch eine geeignete Unternehmenskultur, etwa sollten neue Technologien nicht grundsätzlich abgelehnt, sondern realistisch betrachtet werden.
Die meisten Unternehmen verfügen nicht über eine eigene Abteilung für Datenanalysen. Dennoch sollten einige Mitarbeitende das erforderliche Fachwissen mitbringen oder sich dieses in Schulungen aneignen. Gegebenenfalls müssen neue Mitarbeitende eingestellt werden. Zudem müssen innerhalb des Unternehmens Zuständigkeiten und Berechtigungen definiert werden.
Für die Analyse wird leistungsfähige Technologie in Form von geeigneten Big-Data-Analyse-Tools benötigt. Welche Tools geeignet sind hängt aber von der zuvor festgelegten Strategie bzw. dem definierten Zweck der Analyse ab. Zu guter Letzt ist auch eine geeignete Datenschutzstrategie erforderlich, um sicherzustellen, dass persönliche Daten von einzelnen Personen nicht an die Öffentlichkeit gelangen. Ein eigener Datenschutzexperte im Unternehmen stellt sicher, dass bei der Analyse der Daten die geltenden Gesetze und Vorschriften eingehalten werden.
Merke
Zusammenfassend sind folgende Punkte von Bedeutung, damit Big Data Analytics in einem Unternehmen gelingt:
Eine Big-Data-Strategie − Definition des Zwecks der Analyse
Eine geeignete Unternehmenskultur – Offenheit für neue Technologien
Personal mit dem erforderlichen Know-how – Schulungen oder Neueinstellungen
Eine leistungsfähige Technologie – Geeignete Big-Data-Analyse-Tools
Eine geeignete Datenschutzstrategie – Einhaltung der geltenden Gesetze und Vorschriften
Sie haben nun erfahren, wie Big Data definiert wird und welche Möglichkeiten es gibt, die großen Datenmengen zu nutzen. In diesem Kapitel werden wir weiter in die Tiefe gehen, und uns mit der Analyse von Big Data beschäftigen. Dieser Fachbereich wird als Big Data Analytics bezeichnet.
Big Data Analytics − Theorie
Im ersten Schritt werden große Mengen von Daten aus unterschiedlichen Quellen erfasst, die verschiedene Formate haben. Dies geschieht oftmals mithilfe von Suchabfragen. Danach werden die Daten für die weitere Bearbeitung vorbereitet. Ein Problem ist oftmals, dass große Datenmengen
unstrukturiert und in ganz verschiedenen Formaten vorliegen und daher von einer herkömmlichen Datenbanksoftware nicht erfasst werden können.
Big Data Analytics setzt daher komplizierte Prozesse ein, um die Daten zu extrahieren und zu erfassen. Danach werden die Daten mit einer speziellen Big-Data-Software analysiert. Schließlich werden die Ergebnisse aufbereitet und präsentiert.
Wichtig dabei ist, dass die eingesetzte Software dazu fähig ist, viele Suchabfragen schnell umzusetzen und die verschiedenen Datensätze rasch zu importieren und zu bearbeiten. Um noch leistungsfähiger zu sein, nutzen viele Systeme bei der Datenverarbeitung nicht den Festplattenspeicher (wie herkömmliche Datenbankanwendungen), sondern den meist um einiges schnelleren Arbeitsspeicher. So kann die Zugriffsgeschwindigkeit erhöht werden und Analysen können nahezu in Echtzeit durchgeführt werden.
Merke
Die Analyse von Big Data lässt sich grob in drei verschiedene Bereiche gliedern:
Sehr wichtig dabei ist eine leistungsfähige und geeignete Software.
Big Data Analytics − Praxis
Interessant ist allerdings, dass Big Data Analytics in den meisten Unternehmen noch in den Kinderschuhen steckt und die sich daraus ergebenden Möglichkeiten bei weitem nicht ausgeschöpft werden. Durchschnittlich analysieren Unternehmen nur etwas mehr als ein Drittel der Daten, die beim digitalen Kontakt mit ihren Kunden (z. B. über Online-Shops oder Websites) entstehen.
Als Begründung werden oftmals die strengen Datenschutzvorschriften angeführt, die Big Data Analytics erschweren. Auf die Gesetze und Vorschriften, die den Datenschutz regeln, wird im folgenden Kapitel genauer eingegangen. In der Realität sind die Unternehmen aber meist in vielerlei Hinsicht noch nicht so weit, die großen Datenmengen effektiv für sich nutzen zu können. Folgende Bereiche spielen dabei eine wichtige Rolle:
Ratsam ist zunächst eine richtige Verteilung der Ergebnisse: die Datenquellen sollten aus verschiedenen Bereichen stammen, die Ergebnisse sollten in mehreren Bereichen des Unternehmens eingesetzt werden. Zudem ist eine geeignete Strategie erforderlich: Ein Unternehmen sollte wissen, zu welchem Zweck die großen Datenmengen analysiert werden. Sehr wichtig ist auch eine geeignete Unternehmenskultur, etwa sollten neue Technologien nicht grundsätzlich abgelehnt, sondern realistisch betrachtet werden.
Die meisten Unternehmen verfügen nicht über eine eigene Abteilung für Datenanalysen. Dennoch sollten einige Mitarbeitende das erforderliche Fachwissen mitbringen oder sich dieses in Schulungen aneignen. Gegebenenfalls müssen neue Mitarbeitende eingestellt werden. Zudem müssen innerhalb des Unternehmens Zuständigkeiten und Berechtigungen definiert werden.
Für die Analyse wird leistungsfähige Technologie in Form von geeigneten Big-Data-Analyse-Tools benötigt. Welche Tools geeignet sind hängt aber von der zuvor festgelegten Strategie bzw. dem definierten Zweck der Analyse ab. Zu guter Letzt ist auch eine geeignete Datenschutzstrategie erforderlich, um sicherzustellen, dass persönliche Daten von einzelnen Personen nicht an die Öffentlichkeit gelangen. Ein eigener Datenschutzexperte im Unternehmen stellt sicher, dass bei der Analyse der Daten die geltenden Gesetze und Vorschriften eingehalten werden.
Merke
Zusammenfassend sind folgende Punkte von Bedeutung, damit Big Data Analytics in einem Unternehmen gelingt:
Eine geeignete Datenschutzstrategie – Einhaltung der geltenden Gesetze und Vorschriften
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