Welche Daten sind „Big Data“?
Nicht alle umfangreichen Datenbestände müssen Big Data sein. Generell handelt es sich um Datenmengen, die beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit altbekannten Business-Intelligence-Methoden zu speichern und auszuwerten.
Daraus resultieren drei Schlüsselmerkmale von Big Data, die auch als das 3V-Modell bezeichnet werden:
- Volume: eine große, stetig zunehmende Datenmenge
- Variety: eine große Vielfalt an Datentypen und -quellen
- Velocity: eine hohe Geschwindigkeit, in der Daten erzeugt und verarbeitet werden.
Typische Beispiele für Big Data sind infolgedessen Datenströme, die über die Sensoren von Maschinen oder Geräten generiert werden. Aber auch unstrukturierte Daten aus den sozialen Netzwerken zählen hierzu.
Wie können Sie mit Big Data neue Werte schaffen?
Die Nutzung von Big Data für geschäftliche Ziele hat vor allem durch den vermehrten Einsatz von Cloud-Diensten einen massiven Schub erlebt. Angebote wie Microsoft Azure ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, auf wirtschaftliche Weise die technischen Voraussetzungen zur Verarbeitung und weiteren Verwertung von Big Data zu schaffen. Etabliert hat sich ein Modern Data Warehouse Konzept, bei dem sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in einem Data Lake gesammelt und für ganz unterschiedlichen Anwendungsszenarien vorgehalten werden können. Hierbei lassen sich die erforderlichen Ressourcen nach dem Baukastenprinzip zusammenstellen und abhängig vom aktuellem Bedarf immer wieder anpassen.
Wollen auch Sie die Potenziale Ihrer Big Data nutzen, um sich das Wachstum der Zukunft zu sichern? Dann schauen Sie auf der Seite Big Data Engineering vorbei oder informieren Sie sich über unser Data Strategy Assessment.
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