Definition

Was ist Big Data?

| Autor / Redakteur: Blue Floyd / Dr. Andreas Bergler

Grundlagenwissen zum IT-Business
Grundlagenwissen zum IT-Business (Bild: © adiruch na chiangmai - Fotolia.com)

Generell bezeichnet Big Data große Datenmengen, welche die Kapazitäten konventioneller IT-Umgebungen übersteigen. Das Handling dieser Datenmengen erfordert neue IT-Infrastrukturen, um jene Daten aufzubereiten, und ist einer der aktuell großen IT-Trends.

Exakt definiert ist der Begriff „Big Data“ nicht. Es handelt sich jedoch um Datensätze, die so groß sind, dass etablierte Datenbanksysteme Probleme bekommen, jene Daten effizient zu verwalten. Diese Probleme reichen von der einfachen Erfassung der Daten über die Speicherung, die Verteilung und das Durchsuchen bis zur Analyse und Visualisierung. In Unternehmen ist Big Data eines der wichtigsten Themen (bzw. die Frage danach, wie diese Datenmengen sinnvoll genutzt werden können).

Wann entstand Big Data?

Die großen Datensätze sind ein Phänomen, das erst durch die umfassende Vernetzung von Geräten aller Art ins Visier von Unternehmen geriet. Weltweit sind die Datenmengen von Maschinen, Sensoren, RFID-Chips in Produkten aller Art und nicht zuletzt des öffentlich zugänglichen Internets stark angestiegen. Im Jahr 2011 wurde weltweit erstmals mehr als 1 Zettabyte transferiert, 2020 soll es schon die 35-fache Menge sein.

Ebenfalls verantwortlich für den Boom des Big Data-Begriffs sind unterschiedliche Dateiformate, die in klassische Datenbanken Einzug gehalten haben. Eine fehlende Struktur, um jene Datentypen zu verarbeiten, stellt klassische Datenbanksysteme ebenfalls vor große Schwierigkeiten. Gleichzeitig ist die korrekte Nutzung von Big Data ein großer Vorteil, weshalb es sich große Unternehmen nicht leisten können, auf Lösungen zu verzichten.

Warum ist Big Data ein Problem?

Viele bekannte Datenbanklösungen eignen sich aufgrund der Datenmenge nicht mehr für das Handling der Daten. Relational operierende Datenbanken können mit dem sehr großen Volumen nicht umgehen, während viele auf ETL-Prozessen basierende Datenbanken zu langsam sind. Um die Datenmengen in einer sinnvollen Geschwindigkeit zu analysieren, sind also neue Methoden notwendig.

In welchen Bereichen bietet Big Data Lösungen an?

Einerseits widmet sich Big Data der Verarbeitung von sehr großen Datenvolumen und auch unterschiedlicher Datensätze. Im Analytics-Bereich hingegen geht es um das Data Mining sowie die Erstellung von Modellen, um jene Daten auszuwerten. Ein weiteres wichtiges Ziel ist die Geschwindigkeit: Trotz drastisch steigender Datenmengen sollen sich Daten schneller abrufen lassen und dabei auch einfacher selektierbar sein. Abschließend wird an Lösungen geforscht, die eine vereinfachte Strukturierung von Daten sowie die Verwaltung unterschiedlicher Datentypen möglich machen.

Die größten Unternehmen sind klassischerweise auch diejenigen, welche die Forschung am schnellsten vorantreiben. Microsoft, SAP, Google und weitere Konzerne arbeiten an Lösungen, um mit Big Data angemessen umgehen zu können.

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