Was ist Big Data?

Big Data ist eine Sammlung von strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Datensätzen, die im Laufe der Zeit exponentiell wachsen. Es bezieht sich auf eine große Menge an Informationen, die Geschwindigkeit, mit der sie erstellt und gesammelt werden, und den Umfang der erfassten Datenpunkte(auch bekannt als die drei „Vs“ von Big Data).

• Volumen. Dies ist die Menge der verarbeiteten Daten. Wie der Name schon vermuten lässt, handelt es sich bei Big Data um große Mengen an unstrukturierten Daten mit geringer Dichte. Ein Beispiel ist der typische Feed von Social-Media-Seiten wie X und Instagram. In jedem Fall handelt es sich um Terabytes bis Petabytes an Daten.
• Geschwindigkeit. Dies ist die Geschwindigkeit, mit der Daten empfangen werden. Im Idealfall sollten Big Data in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit verarbeitet, ausgewertet und verarbeitet werden.
• Vielfalt. Dies bezieht sich auf die Art der verfügbaren Daten. Herkömmliche Datentypen waren strukturiert (auf bestimmte Weise organisiert und formatiert). Die meisten Big Data sind heute jedoch halbstrukturiert bis unstrukturiert und erfordern eine zusätzliche Verarbeitung, um eine Bedeutung abzuleiten.

Im Grunde genommen war Big Data das natürliche Ergebnis der ständig steigenden Nachfrage nach Daten. Als immer komplexere Datensätze erstellt wurden und verarbeitet werden mussten, hatten die Verantwortlichen in den Unternehmen Schwierigkeiten, diese mit herkömmlicher Datenverarbeitungssoftware zu verwalten. Big Data ermöglicht die Analyse riesiger Datenmengen, um verschiedene Geschäftsprobleme zu lösen.

Big Data wird häufig als das Rohmaterial für dasData Mining  betrachtet.

Zwei neue Faktoren bei Big Data

Im Laufe der Jahre haben IT-Experten zwei neue Aspekte von Big Data hinzugefügt, die berücksichtigt werden sollten:  Wert und  Wahrhaftigkeit . In einer digitalen Arbeitswelt müssen Ihre Daten sowohl wertvoll als auch wahrheitsgemäß sein. Denn es spielt keine Rolle, wie viele Daten Sie haben, ob sie schnell verarbeitet werden oder von unterschiedlicher Art sind, wenn man sich nicht auf die Daten selbst verlassen kann.

Daten sind heute wohl die wertvollste Währung der Welt. Einige der größten Unternehmen sind unter anderem deshalb so erfolgreich, weil sie in der Lage sind, Daten effizient und genau zu verarbeiten. Diese Kompetenz wiederum ermöglicht es Unternehmensleitern, genauere und präzisere Entscheidungen zu treffen.

Es herrscht daher zunehmend Einigkeit darüber, dass die besten Big Data alle fünf Kriterien erfüllen.

Wie Big Data funktioniert

Big Data wird entweder als strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert kategorisiert.

• Strukturierte Daten, bei denen es sich in der Regel um quantitative Daten handelt, sind organisiert und können von verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen leicht entschlüsselt werden. Dadurch lassen sich strukturierte Daten viel einfacher eingeben, suchen und bearbeiten.
• Unstrukturierte Daten hingegen sind in der Regel qualitativ, was ihre Verarbeitung durch herkömmliche Datentools erschwert. Mit dem Aufkommen der sozialen Medien und ähnlicher Plattformen müssen die meisten Unternehmen jedoch diese Art von Daten analysieren.
• Semistrukturierte Daten liegen zwischen diesen beiden Kategorien. Einige Beispiele sind E-Mails, elektronischer Datenaustausch (EDI) und JSON (JavaScript Object Notation).

Wir können diese Kategorien wie folgt zusammenfassen:

	Vorteile	Nachteile	Anwendungsfälle
Strukturierte Daten	Einfach zu verstehen und zu verarbeiten: Strukturierte Daten erfordern keine umfassenden Kenntnisse der Datenverarbeitung. Mehrere Tools können darauf zugreifen: Auf dem Markt gibt es mehr Tools, die strukturierte Daten analysieren können.	Begrenzte Anwendungsfälle: Strukturierte Daten können nur für den vorgesehenen Zweck verwendet werden. Dies schränkt seine Einsatzmöglichkeiten ein. Strenge Speicherregeln:  Änderungen der Datenanforderungen für strukturierte Daten erfordern in der Regel die Aktualisierung jedes einzelnen Datenpunkts, was Zeit und Geld kosten kann.	Online-Buchungen: Bei Hotelbuchungen beispielsweise müssen die Daten in bestimmte Datensätze „passen“. Buchhaltung: Sehr datenspezifische Branchen wie die Buchhaltung profitieren von der Verwendung strukturierter Daten zur Verarbeitung von Transaktionen.
Unstrukturierte Daten	Anpassungsfähig: Unstrukturierte Daten sind von Natur aus anpassungsfähig. Dies vergrößert Ihren potenziellen Datenpool und kann Ihre Entscheidungsprozesse stärken. Mehr Vielfalt und Umfang: Unstrukturierte Daten sind leichter zu erfassen.	Für erfahrene IT-Fachleute gedacht: Unstrukturierte Daten werden besser von erfahrenen Datenanalysten bearbeitet. Spezialisierte Tools: Für die Analyse unstrukturierter Daten benötigen Sie spezialisierte Tools.	Data Mining: Unternehmen können unstrukturierte Daten zur Analyse von Verbrauchertrends nutzen. Prädiktive Datenanalyse: IT-Profis können auch unstrukturierte Daten nutzen, um mögliche Marktveränderungen vorherzusagen. Chatbots: Unstrukturierte Daten können genutzt werden, um Textanalysen durchzuführen und auf Kundenanfragen angemessen zu reagieren.

Unabhängig von ihrer Kategorie werden Big Data in der Regel in einem Data Warehouse gespeichert, wo sie mit spezieller Software analysiert werden. Die fertige Analyse kann für verschiedene Zwecke verwendet werden, z. B. für die Durchführung gezielter Kampagnen, für die Erstellung hyperfokussierter Inhalte (die für Nischenmärkte nützlich sein können) oder für Ihre Endpunktmanagementstrategie. Wie auch immer, Big Data soll Ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.

Vor- und Nachteile von Big Data

Die Vor- und Nachteile von Big Data lassen sich in einer einzigen philosophischen Frage zusammenfassen: Wie viel Information ist zu viel? 

Im Allgemeinen können MSPs, IT-Unternehmen und andere Firmen ihre Marketingstrategien und Produkte besser auf ihre Zielgruppe abstimmen, da sie über mehr Daten verfügen. Indem sie verstehen, was ihre Kunden wollen, verringern die Unternehmen das Risiko, unnötige Dienstleistungen zu schaffen oder zu entwickeln.

Big Data kann jedoch auch ablenkend wirken und somit ihren Nutzen verringern. Die ständig wachsenden und sich weiterentwickelnden Daten können manchmal verrauscht werden. Dies kann zu einer „Analyse-Paralyse“ führen, bei der Geschäftsleiter nicht mehr wissen, was sie tun sollen, weil sie jedes Datenasset überanalysieren.

Wie wir bereits bei den Arten von Big Data erörtert haben, erfordern einige Daten eine besondere Behandlung und Verarbeitung, bevor sie verarbeitet werden können. Dies kann für Start-ups mit einem begrenzten IT-Budget zu einer Herausforderung werden.

Bewährte Praktiken für große Daten

Auch wenn jedes Unternehmen unterschiedlich ist, gibt es einige Best Practices für Big Data, die man im Auge behalten sollte,  insbesondere in Bezug auf die betriebliche Effizienz.

• Setzen Sie sich konkrete Ziele. Um das Risiko zu verringern, dass Ihr Unternehmen mit der Menge an Big Data, die es erhält und verarbeiten muss, überfordert ist, sollten Sie ein konkretes Geschäftsziel mit den Big Data verbinden. Werden Sie zum Beispiel Big Data für ein neues Projekt verwenden? Ist es für das Marketing? Die Bestimmung des spezifischen Anwendungsfalls Ihrer Big Data stellt sicher, dass Ihr Team weiß, was und wie es die Daten verarbeitet.

• Bilden Sie Ihre Teammitglieder weiter. Eine der größten Herausforderungen im Bereich Big Data ist der Mangel an Fachkräften. Betrachten Sie es als Investition in Ihren langfristigen Erfolg, bestimmte Teammitglieder zu schulen, damit sie besser mit Big Data umgehen und diese verwalten können.

• Verfügen Sie über eine zentralisierte Datenbank. Schaffen Sie einen Raum, in dem Teammitglieder ihr Wissen austauschen und die Kommunikation über Big Data verwalten können. Auf diese Weise sind alle Beteiligten mit dem allgemeinen Wissen über Big Data in Ihrem Unternehmen vertraut.

• Nutzen Sie alle Kategorien von Big Data. Sie erhalten einen besseren Einblick in Ihr Unternehmen und Ihre Zielgruppe, wenn Sie strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten erfolgreich verbinden und integrieren können.

• Verfügen Sie über eine gut geplante Cloud-Bereitstellungsstrategie. Sie müssen über eine methodische Ressourcenmanagementstrategie verfügen, um Big Data in der Cloud zu handhaben, zu analysieren und zu verarbeiten. Dies gewährleistet eine bessere (und sicherere) Integration, Datenbankzusammenfassung und analytische Modellierung.

Nutzung von Big Data für proaktives Endpunktmanagement

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