Daten können unstrukturiert und verteilt sein und weisen auf eine vielfältige Anhäufung verschiedener Datenquellen hin. Big Data ist ein Synonym für große Datenmengen und zeichnet sich vor allem durch folgende Hauptmerkmale aus: Größe, Komplexität, Schnelllebigkeit und schwache Strukturierung. Bei der Auswertung von Big Data stoßen manuelle und herkömmliche Methoden der Datenverarbeitung schnell an ihre Grenzen.
Was bedeutet Big Data? Big Data beschreibt hauptsächlich die Verarbeitung großer, komplexer und sich schnell ändernder Datenmengen.
Die Definition von Big Data wird überwiegend durch Alliterationen des Buchstabens "V" beschrieben, basierend auf den Merkmalen der "4 Vs":
Oft werden die „4 Vs“ auch um ein weiteres „V“, nämlich für die Veracity (Validität) erweitert, d. h. den Wahrheitsgehalt der Daten.
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(Quelle: Eigene Darstellung)
Diese Definition ist weit verbreitet und spiegelt die Chancen und Herausforderungen wider, die sich aus großen Datenmengen (Big Data) ergeben.
Big Data können personenbezogene Daten sein, die wir häufig unbewusst preisgeben – sei es im Internet oder beim Einkaufen gehen. Es können aber auch öffentlich zugängliche Daten sein, die jedem zur Verfügung stehen. Viele unserer täglichen Handlungen hinterlassen Spuren und werden in Form von Daten abgespeichert. Und aus zahllosen Einzelhandlungen entsteht ein Meer an Daten – sogenanntes Big Data.
Mit neuesten Analysemethoden und innovativer Technik können für das menschliche Gehirn unfassbare Datenmengen gespeichert und analysiert werden.
Wir bei datavance verstehen Big Data als eine Art Rohstoff, der verarbeitet werden muss, damit er zu Smart Data verfeinert werden und sein wirtschaftliches Potenzial entfalten kann. An dieser Stelle ist der erfolgreiche Brückenschlag von Big Data zu Smart Data entscheidend.
Unter Smart Data versteht man die gezielte Auswahl an nutzbringenden, abgesicherten und qualitativ hochwertigen Daten, die mittels Data Mining Algorithmen aus Big Data extrahiert werden und verwertbares Wissen, für z.B. Marketing- oder Vertriebszwecke, enthalten.
Das im Internet und in den Unternehmen verfügbare Meer an Daten (Big Data) wird immer größer, unübersichtlicher und lässt sich mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung kaum noch auswerten.
Mit einer sich fortschreitenden Digitalisierung und der damit verbundenen Menge an gesammelten Daten wird auch die Relevanz von Big Data Technologien zukünftig weiter steigen. Big Data nutzt den Unternehmen jedoch nur etwas, wenn die Informationen richtig analysiert werden können und der Sprung von Big Data zu Smart Data erfolgreich gemeistert wird.
