Big Data Analytics – was ist das?

Im Internet sowie auf den Rechnern von Unternehmen befindet sich ein großer Datenberg. Diese Ansammlung von Dateien heißt Big Data. Sie nimmt im Laufe der Zeit an Größe zu. Um sie zu ordnen und zu verarbeiten, kommt Big Data Analytics zum Einsatz. Hierbei handelt es sich um eine Datenanalyse. Anspruchsvolle Programme und Tools leiten die Datenflut in geordnete Ströme. Unter dem Begriff „Big Data“ fallen neben den ungeordneten Datenströmen die semistrukturierten Datenmengen. Diese produzieren Unternehmen aus den Bereichen Verkehr, Gesundheitswesen, Kommunikation, Internet und Finanzindustrie täglich.

Was ist Big Data?

Um die Bedeutung und Relevanz der Big Data Analytics zu klären, stellt sich zunächst die Frage: Was ist Big Data?

Die Bezeichnung stammt aus dem Englischen. Eine exakte Definition existiert nicht. Der Begriff beschreibt den stetig und immer schneller wachsenden Datenstrom. Zusätzlich steht Big Data für innovative und leistungsstarke IT-Lösungen und Systeme, die Unternehmen das Verarbeiten der Informationsflut erleichtern.

Einen großen Teil der Massendaten stellen die unstrukturierten Daten dar. Beispielsweise stammen diese aus den sozialen Netzwerken.

Das Grid-Computing ermöglicht eine spezielle Form, um Daten verteilt zu berechnen. Daraus resultiert eine daten- und rechenintensive Datenverarbeitung.

Ein Blick auf die Definition von Bitkom zu Big Data zeigt, dass auch die Daten in deutschen Unternehmen exponentiell wachsen.

Gründe bestehen in der mobilen Internetnutzung und Anwendungen wie Social Networks und Cloud-Computing. Die Datenströme vermehren sich ferner durch die zunehmende Vernetzung von Geräten und Maschinen.

In Deutschland steht die Wortschöpfung als Sammelbegriff für moderne digitale Technologie. Bei dieser steht neben den digitalen Datenmengen die Digitalisierung im Vordergrund.

Sie nimmt Einfluss auf das:

  • Sammeln,
  • Nutzen,
  • Verwerten,
  • Vermarkten und
  • Analysieren

der Daten aus dem Internet. Big Data bezeichnet eine neue Ära der digitalen Kommunikation und der notwendigen Verarbeitungspraktiken.

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Welche Ziele verfolgt Big Data?

Zu den relevanten Zielen von Big Data zählt das Erkennen und Analysieren reproduzierbarer Geschäftsmuster. Unstrukturierte Daten machen den Großteil – 80 Prozent – der Unternehmensdaten aus.

Ohne eine Analyse führt die Menge an unstrukturierten Daten zu einem erheblichen Kostenfaktor. Die Kosten entstehen beispielsweise durch den benötigten Speicherplatz.

Unbearbeitete Daten stellen einen Haftungsgrund für ein Unternehmen dar. Der Fall tritt ein, wenn es die zuständigen Informationen bei einer Compliance-Prüfung oder Klage nicht auffindet.

Des Weiteren besteht eine Verbindung zwischen Big Data und dem Cloud-Computing. Bei der Echtzeit-Analyse handelt es sich um eine große Datenmenge. Gleichzeitig benötigt die Arbeit im Online-Speicher ein Framework.

Ebenso spielt die Analyse von Big Data in mehreren Marketing-Techniken eine Rolle. Beispielsweise nutzen Unternehmen die Daten, um eine bestimmte Zielgruppe direkt anzusprechen, zu informieren und zu unterhalten. Die Vorgehensweise beschreibt die Content Marketing Definition.

Big Data Analytics: eine Definition

Die Aufgabe der Big Data Analytics besteht im Analysieren großer Datenmengen aus diversen Quellen. Gewonnene Informationen und erkannte Muster kommen zum Einsatz, um unternehmensinterne Prozesse zu optimieren.

Laut einer Big Data Analytics Definition gliedert sich die Analyse in einzelne Teilgebiete. Drei wesentliche Bereiche bestehen in:

  • der Datenbeschaffung aus verschiedenen Quellen mithilfe von Suchabfragen,
  • dem Optimieren und Auswerten der gewonnenen Daten und
  • der Analyse der Daten mit abschließender Präsentation der Ergebnisse.

Die Datenmengen, die zur Auswertung kommen, weisen unterschiedliche Formate und Quellen auf. Zunächst gilt es, diese zu bündeln und für die weitere Bearbeitung aufzuarbeiten.

Da die Dateien in diversen Formaten vorliegen, erfassen herkömmliche Datenbanksoftwares sie nicht. Bei der professionellen Analyse der Datenberge kommen aufwendige Prozesse zur:

  • Extraktion,
  • Erfassung und
  • Transaktion

der Daten zum Einsatz. Im Anschluss übernimmt eine spezielle Software die Datenanalyse. Diese Big Data Software nutzt spezielle Methoden wie Predictive Analytics.

Im letzten Schritt bereiten die Programme die gewonnenen Ergebnisse auf und visualisieren sie.

Die Anwendungsbereiche von Big Data Analytics

Neben der Definition empfiehlt es sich, die Anwendungsbereiche von Big Data Analytics zu kennen. Die Analyse eignet sich, um Unternehmensprozesse zu optimieren.

Sie kommt vorwiegend im Business-Intelligence-Umfeld zur Anwendung.

Das Ziel besteht darin, mit den gewonnenen Auskünften Unternehmensabläufe zu verbessern und gegenüber der Konkurrenz Vorteile zu erzielen.

Zu dem Zweck durchsucht die Software eine Vielzahl der dem Betrieb zur Verfügung stehenden Daten nach relevanten Informationen. Die Programme achten auf verborgene Muster und andere Korrelationen.

Reguläre Software für Business Intelligence bietet keine solch umfassende Analyse riesiger Informationsmengen.

Die durch die Datenanalyse visualisierten Erkenntnisse helfen bei der Optimierung unterschiedlicher Prozesse in einer Firma. Sie unterstützen bei der Zielgruppenanalyse oder der unternehmensinternen Kommunikation.

Die Verantwortlichen ziehen die Informationen für Prozesse zur Entscheidungsfindung heran.

Neben dem Einsatz im Business-Intelligence-Bereich finden sich weitere Anwendungsgebiete für die Analyse von Big Data. Sie erweist sich in der Bekämpfung von Verbrechen als sinnvoll. Ebenfalls eignet sie sich im Versicherungswesen zur Anpassung von Beiträgen und zur Risikobewertung.

Ferner kommt diese Art der Analyse bei der Untersuchung des Klimawandels und beim Analysieren von Webstatistiken zum Einsatz.

Neben vielen weiteren Anwendungsgebieten nutzt das Gesundheitswesen Big Data Analytics beispielsweise bei der Erforschung des Entstehens von Epidemien.

Die wichtigsten Big Data Analytics Methoden im Überblick

Für die Datenanalyse stehen vier Methoden zur Verfügung:

  • Descriptive Analytics,
  • Diagnostic Analytics,
  • Predictive Analytics und
  • Prescriptive Analytics.

Es ergibt Sinn, die vier Big Data Analytics Methoden im Grundprinzip zu kennen.

Die Descriptive Analytics ist eine beschreibende Datenanalyse. Sie fokussiert sich auf Daten aus der Vergangenheit.

Diese helfen, gegenwärtige Sachverhalte mithilfe von Hintergrundinformationen zu klären. Diese Analyse erlaubt Zugriff auf Rohdaten aus verschiedenen Datenquellen.

Die Diagnostic Analytics erlaubt es, historische Daten mit anderen Datensätzen – aus der Gegenwart – zu vergleichen. Hierbei erfolgt eine Diagnose, um den Grund für eine Entwicklung in Erfahrung zu bringen.

Dementsprechend handelt es sich um die diagnostische Analyse.

Sie trägt zur Klärung von Aus- und Wechselwirkungen bei, analysiert deren Folgen und identifiziert wiederkehrende Muster.

Die Predictive Analytics bezeichnet die prädiktive Analyse – die Vorhersage. Sie blickt in die Zukunft und stellt sich die Frage, welche Entwicklung zukünftig im Bereich des Möglichen liegt.

Basierend auf den Ergebnissen von beschreibender und diagnostischer Analyse gelingt es, Tendenzen zu ermitteln. Das erlaubt es, Abweichungen von der Norm frühzeitig zu erkennen und bei Bedarf gegenzusteuern.

Des Weiteren besteht die Chance, einen Trend der Zukunft vorherzusagen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Diese Form der Datenanalyse bringt mehrere Vorteile mit sich. Dennoch handelt es sich um Schätzungen, nicht um Zukunftsgarantien. Die Genauigkeit der Vorhersage hängt vom Großteil von Datenqualität und der Stabilität aktueller Situationen ab.

Die vierte Methode nennt sich Prescriptive Analytics oder verordnende Analyse. Ihr Name gibt Aufschluss über die Aufgabe. Sie gibt Handelsempfehlungen, um zukünftige Probleme zu beseitigen oder das Potenzial eines Trends auszuschöpfen.

Hierbei handelt es sich um die modernste Art der Analyse von Datenströmen. Sie basiert auf historischen Daten und aktuellen Informationen aus externen Datenquellen.

Dieses Zusammenspiel ermöglicht es, die Vorhersagen stetig zu aktualisieren. Zum Einsatz kommt eine Reihe fortschrittlicher Technologien, darunter das maschinelle Lernen, neurale Netze und Simulationsmodelle.

Aufgrund der Tools zeigen sich die Datenimplementierung und das Management hochkomplex. Bevor sich Unternehmen für diese Methode entscheiden, wägen sie den Aufwand gegen den zu erwartenden Mehrwert ab.

Die Herausforderungen bei der Datenanalyse

Um die Unmengen an Informationen zu erfassen und sachgemäß auszuwerten, sieht sich die Datenanalyse mehreren Schwierigkeiten gegenüber.

Die Herausforderungen bestehen in der schnellen Durchsuchung der Daten bei Suchabfragen sowie in dem Erfordernis, große Datensätze innerhalb kurzer Zeit zu importieren und zu verarbeiten.

Big-Data-Analytics-Anwendungen nutzen Bearbeitungsverfahren, die parallel ablaufen. Für die Software existieren verschiedene quelloffene Software-Frameworks.

Diese beherrschen spezielle Big-Data-Technologien. Mit vernetzten Clustersystemen erlauben sie die zuverlässige Verarbeitung großer Informationsmengen.

Eine Steigerung der Performance gelingt durch einen schnellen Arbeitsspeicher. Im Gegensatz zu anderen Datenbankanwendungen verlässt sich die professionelle Datenanalyse nicht auf den klassischen Festplattenspeicher.

Das führt zu höheren Zugriffsgeschwindigkeiten, die eine Analyse in Echtzeit ermöglichen.

Welche Big Data Lösungen bieten Softwarehersteller an?

Für die Analyse von Big Data bieten Softwarehersteller ein breites Spektrum an Lösungen für unterschiedliche Problemstellungen an.

Geht es um die Integration der Daten, stellen Geschwindigkeit und Aufarbeitung polystrukturierter Daten eine Schwierigkeit dar.

Mehrere Softwarehersteller versuchen, Big-Data-Funktionen mit Datenintegrations-Tools zu verbinden. Beispiele stellen Pentaho, Pervasive oder Informatica dar.

Sie kombinieren die Anwendungen mit Spezialisten zur Einbindung der mehrfachstrukturierten Datenquellen. Zu diesen gehören Chukwa oder Flume.

Um Big Data zu speichern und weiterzuverarbeiten, empfehlen sich Dateisysteme wie Hadoop oder NoSQL-Datenbanken.

Bedeutung erhält die Kompatibilität der Techniken mit den klassischen analytischen Datenbanken.

Stellt sich die Frage: „Welche Big Data Lösungen bieten Softwarehersteller an?“, spielt der Anwendungszweck eine wichtige Rolle. Eine schnelle Verarbeitung der Datenmengen gelingt mit einem von Google entwickelten Ansatz. Dieser nennt sich MapReduce.

Welches Big Data Analytics Studium lohnt sich?

Um Big Data Analytics im Studium zu erlernen, bieten sich mehrere Studienrichtungen an. Eine Empfehlung stellt der Bachelor-Studiengang „Big Data Management“ dar.

Dieser bietet Einblicke in sämtliche Bereiche der Datenwertschöpfung und -verwaltung.

Folgende Fragen klären sich im Studium:

  • Wie erfolgt die Auswertung von Informationen in Echtzeit?
  • Welche Datenströme erhalten Relevanz?
  • Wie sind neue Datentrends erkennbar?
  • Wie erfolgen das Analysieren, Strukturieren und interaktive Aufbereiten von Daten?
  • Wie gelingt es, die Datengewinnung zu optimieren?

Nach einem erfolgreichen Abschluss qualifizieren sich die Studierenden als Manager. Sie agieren an der Schnittstelle zwischen Datenmanagement und Unternehmensleitung.

Als Data Analyst arbeiten sie in Unternehmen unterschiedlicher Größe, Digital-Agenturen oder IT-Abteilungen. Mögliche berufliche Perspektiven sind:

  • Consultant Business Intelligence,
  • Big Data Manager,
  • Web Analyst,
  • Data Analyst,
  • Data Warehouse Consultant.
Redakteur Marek Hansen
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