Big Data: Kompakt erklärt

Was ist Big Data?

Big Data ist ein Begriff, der sich auf große und komplexe Datensätze bezieht, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungswerkzeugen nicht effektiv erfasst, gespeichert, verwaltet oder analysiert werden können. Diese Datensätze werden kontinuierlich aus einer Vielzahl von Quellen generiert, zum Beispiel:

• Social-Media-Plattformen wie Facebook, Instagram, Twitter und TikTok generieren täglich Milliarden von Beiträgen, Likes, Kommentaren und Interaktionen.
• E-Commerce-Plattformen sammeln riesige Datenmengen über das Kundenverhalten, Kaufmuster und Produktpräferenzen.
• Gesundheitssysteme generieren enorme Mengen an Patientenakten, medizinischen Bilddaten, Laborergebnissen und Daten aus klinischen Studien.
• IoT-Geräte wie intelligente Haushaltsgeräte, Wearables und industrielle Sensoren übertragen rund um die Uhr kontinuierlich Daten.
• Finanzinstitute verarbeiten Millionen von Transaktionen pro Sekunde und generieren dabei riesige Datenmengen zu Ausgabegewohnheiten, Betrugsmustern und Marktbewegungen.

Wie Sie der obigen Liste entnehmen können, gibt es nicht nur eine Form von Big Data. Im Allgemeinen lassen sich die Daten in drei Haupttypen einteilen: strukturierte, unstrukturierte und semistrukturierte Daten.

1. Strukturierte Daten sind gut organisierte und leicht durchsuchbare Daten. Sie werden in der Regel in Zeilen und Spalten in einer relationalen Datenbank gespeichert, ähnlich wie die Daten, die wir normalerweise in einer Tabellenkalkulation sehen.
2. Unstrukturierte Daten hingegen haben kein vordefiniertes Format oder keine vordefinierte Organisation. Zu den unstrukturierten Daten zählen Texte, Bilder, Videos oder Audiodaten, die zusammen den größten Teil der heute generierten Daten ausmachen.
3. Halbstrukturierte Daten liegen irgendwo zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie entsprechen keiner starren Struktur wie einer relationalen Datenbank, enthalten jedoch Tags oder Markierungen, die sie in gewisser Weise organisieren, wie beispielsweise XML-Dateien, JSON-Daten oder E-Mails mit Metadaten.

5 Prinzipien von Big Data

Nachdem wir nun ein besseres Verständnis davon haben, was Big Data ist, lautet die nächste Frage: Was sollten wir bei der Arbeit mit Big Data beachten? Was macht es zu „Big“? Um diese Fragen zu beantworten, müssen wir die 5 V von Big Data verstehen.

Diese 5 V definieren die Eigenschaften, die Big Data beschreiben und die Art und Weise prägen, wie es gesammelt, verwaltet und genutzt wird. Jedes V steht für eine einzigartige Herausforderung und Chance, die wir kennen müssen, wenn wir das Potenzial von Big Data wirklich ausschöpfen wollen.

Volumen (Volume)

Volumen bezieht sich auf die große Menge an Daten, die täglich von Unternehmen und Einzelpersonen generiert, gesammelt und gespeichert wird. Dies ist vielleicht das charakteristischste Merkmal von Big Data und unterscheidet es von der traditionellen Datenverwaltung.

Wir sprechen hier nicht von Daten in Megabyte oder Gigabyte, sondern eher von Terabyte, Petabyte und sogar Exabyte. Diese Datenmenge übersteigt bei weitem die Kapazitäten herkömmlicher Datenbanken und Systeme. Wie im vorigen Abschnitt erwähnt, kann diese riesige Datenmenge aus unzähligen Quellen stammen, wie z. B. Aktivitäten in sozialen Medien, Geschäftstransaktionen, maschinell generierten Daten usw.

Geschwindigkeit (Velocity)

Geschwindigkeit bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der Daten in der heutigen Welt generiert, gesammelt und verarbeitet werden. Vor dem Zeitalter der Digitalisierung kamen Daten möglicherweise am Ende des Tages in Stapeln an, und es war keine große Hürde, den Fluss neuer Daten zu bewältigen. Heutzutage ist das jedoch eine ganz andere Geschichte. Daten fließen kontinuierlich und in Echtzeit aus einer Vielzahl von Quellen gleichzeitig ein.

Je schneller Daten generiert werden, desto schneller müssen Unternehmen in der Lage sein, sie zu verarbeiten und zu analysieren, um zeitnahe und relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Für viele Wirtschaftsbereiche wie Finanzen, Gesundheitswesen und E-Commerce kann die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, sehr wichtig sein, um Marktchancen zu nutzen. Moderne Big-Data-Systeme sind so konzipiert, dass sie diese schnellen Datenströme ohne Verzögerungen oder Engpässe verarbeiten können.

Vielfalt (Variety)

Vielfalt bezieht sich auf die vielen verschiedenen Arten und Formate von Daten, mit denen Unternehmen im Zeitalter von Big Data zu tun haben. Wie im vorigen Abschnitt erwähnt, liegen Daten nicht mehr nur in übersichtlichen, strukturierten Zeilen und Spalten vor. Sie liegen auch in unstrukturierter Form mit einer Vielzahl von Formaten vor, wie z. B. Text, Bilder, Videos, Audiodateien, E-Mails, Social-Media-Beiträge, Sensorwerte usw.

Die Vielfalt der Datenformate kann für viele Unternehmen eine große Herausforderung darstellen, da jede Art von Daten unterschiedliche Tools und Ansätze erfordert, um sie effektiv zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Daher ist es für Unternehmen, die sich ein vollständiges und genaues Bild aus ihren Daten verschaffen wollen, unerlässlich, mit dieser Vielfalt umgehen zu können.

Verlässlichkeit (Veracity)

Verlässlichkeit bezieht sich auf die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit der gesammelten und analysierten Daten. Denn Daten, die wir in realen Anwendungen erhalten, sind von Natur aus unübersichtlich. Die Daten können unvollständig, inkonsistent, veraltet oder sogar falsch sein. Entscheidungen auf der Grundlage von Daten schlechter Qualität können zu fehlerhaften Erkenntnissen und schlechten Entscheidungen führen, die Unternehmen viel Umsatz und das Vertrauen der Verbraucher kosten.

Die Tatsache, dass Daten aus so vielen verschiedenen Quellen mit so hoher Geschwindigkeit und in so großem Umfang abgerufen werden, macht Fehler und Inkonsistenzen fast unvermeidlich. Daher ist es für uns sehr wichtig, in Maßnahmen zum Datenqualitätsmanagement wie Datenbereinigung, Validierung und Governance zu investieren, um sicherzustellen, dass die Daten, auf die wir uns stützen, so genau und zuverlässig wie möglich sind.

Wert (Value)

Obwohl alle anderen V's wichtig sind, ist der Wert wohl das wichtigste aller fünf V's, da er den eigentlichen Zweck von Big Data darstellt. Große Rohdaten an sich haben keinen inhärenten Wert, da ihr wahrer Wert erst dann zum Vorschein kommt, wenn sie richtig verarbeitet, analysiert und in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden, die zu echten Entscheidungen und Ergebnissen führen können.

Wir beobachten, dass viele Unternehmen stark in Big-Data-Technologien investieren, weil sie einen wichtigen Mehrwert aus ihren Daten schöpfen können, sei es durch die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Steigerung der betrieblichen Effizienz, die Erschließung neuer Einnahmequellen oder die Erlangung von Wettbewerbsvorteilen. Die Gewinnung von Mehrwert aus Big Data ist jedoch nicht immer einfach. Im nächsten Abschnitt werden wir alle Herausforderungen und Hürden bei der Implementierung von Big Data diskutieren.

Herausforderungen der Big-Data-Implementierung

Wir haben bereits kurz angesprochen, wie wichtig Big Data für die Gewinnung von Erkenntnissen und die Entscheidungsfindung in Unternehmen ist. Big Data ist jedoch wie ein zweischneidiges Schwert: Es bietet Unternehmen zwar enorme Chancen, ist aber alles andere als einfach zu implementieren. In der Realität haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, ihre Daten voll auszuschöpfen, da sie mit einer Vielzahl von Herausforderungen in drei Schlüsselbereichen konfrontiert sind: geschäftlich, technisch und regulatorisch.

Geschäftliche Herausforderungen

Aus geschäftlicher Sicht ist einer der größten Herausforderungen für Unternehmen im Umgang mit Big Data der Mangel an qualifizierten Fachkräften. Wie wir alle wissen, erfordert die Arbeit mit Big Data spezielle Fähigkeiten, die Data Engineering, Data Science, statistische Analyse und Geschäftssinn kombinieren, und diese Kombination von Fähigkeiten ist auf dem Arbeitsmarkt noch relativ selten zu finden. Die weltweite Nachfrage nach Datenexperten in verschiedenen Geschäftsbereichen macht es für viele Unternehmen, insbesondere für kleinere, schwierig, kompetente Datenteams aufzubauen.

Die zweite Herausforderung sind die Kosten. Die Einrichtung der Infrastruktur, die für die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Big Data erforderlich ist, sei es vor Ort oder in der Cloud, erfordert erhebliche Vorab- und laufende Investitionen. Hinzu kommt, dass sich die Rendite nach der Investition von viel Kapital in die Einrichtung der Infrastruktur nicht sofort zeigt. Für viele Unternehmen kann es schwierig sein, diese Investition zu rechtfertigen. Viele Unternehmen geben möglicherweise Millionen für den Aufbau einer Datenanalyseplattform aus, nur um dann jahrelang zu kämpfen, bevor sie sinnvolle Geschäftsergebnisse damit erzielen können.

Die nächste Herausforderung ist die Unternehmenskultur. Viele Unternehmen arbeiten immer noch mit einer intuitiven, erfahrungsorientierten Entscheidungskultur, und die Einführung neuer Tools und Technologien zum Aufbau und zur Arbeit mit Big Data kann für einige Führungskräfte und Mitarbeiter schwierig sein. Es kann Skepsis hinsichtlich des Nutzens bestehen oder eine Abneigung gegen die Änderung der Arbeitsweise. Ohne eine starke Führung und ein unternehmensweites Engagement für die Nutzung von Daten werden daher selbst die ausgefeiltesten Big-Data-Systeme keine Ergebnisse liefern. 

Technische Herausforderungen

Aus technischer Sicht ist die Bewältigung der Komplexität von Big Data an sich schon eine große Hürde. Zum einen erfordert die Speicherung und Verarbeitung von Daten im Petabyte- und Exabyte-Bereich eine robuste und hoch skalierbare Infrastruktur, die massive Arbeitslasten bewältigen kann, ohne zusammenzubrechen. Viele Unternehmen stellen fest, dass ihre bestehenden IT-Systeme einfach nicht für die Anforderungen von Big Data ausgerüstet sind. Die Umstellung von bestehenden IT-Systemen zur Erleichterung der Integration von Big Data ist ein sehr zeitaufwändiges Unterfangen.

Die Datenintegration ist eine weitere große technische Herausforderung. In den meisten Unternehmen sind die Daten über mehrere Systeme, Plattformen und Abteilungen verstreut und isoliert, wobei jede Abteilung unterschiedliche Formate, Strukturen und Standards verwendet. All diese Daten in einer einzigen, zentralisierten Ansicht zusammenzuführen, ist eine äußerst komplexe Aufgabe.

Sobald wir in der Lage sind, die Daten zu integrieren, müssen wir auch auf ihre Qualität und Zuverlässigkeit achten. Wie wir im Abschnitt „Veracity” oben bereits erläutert haben, sind Daten aus der realen Welt von Natur aus unübersichtlich. Doppelte Datensätze, fehlende Werte, inkonsistente Formatierungen und veraltete Informationen können sich in unser Datensystem einschleichen und zu falschen Erkenntnissen führen. Ohne strenge Datenbereinigungs- und Validierungspipelines riskieren Unternehmen daher, wichtige Entscheidungen auf der Grundlage von grundlegend fehlerhaften Daten zu treffen.

Regulatorische Herausforderungen

Daten können aus verschiedenen Quellen mit extrem hoher Geschwindigkeit eingehen, sodass private oder eingeschränkt zugängliche Daten in unsere Big-Data-Systeme gelangen können. Daher ist es notwendig, dem regulatorischen Aspekt hohe Bedeutung beizumessen. Regierungen und Aufsichtsbehörden auf der ganzen Welt haben immer strengere Datenschutzgesetze eingeführt, die Unternehmen bei der Erhebung, Speicherung und Nutzung von Daten einhalten müssen.

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa beispielsweise erlegt Unternehmen, die mit personenbezogenen Daten von EU-Bürgern umgehen, strenge Verpflichtungen auf, darunter Anforderungen in Bezug auf die Einwilligung zur Datenverarbeitung, das Recht auf Vergessenwerden und die Meldepflicht bei Datenschutzverletzungen. Wenn Unternehmen die DSGVO nicht einhalten, kann dies zu Geldstrafen von bis zu 4 % des weltweiten Jahresumsatzes eines Unternehmens führen.

Um die Einhaltung dieser Vorschriften zu gewährleisten, müssen Unternehmen eine Strategie für die Datenerfassung festlegen. Beispielsweise muss ein globales E-Commerce-Unternehmen möglicherweise ein spezielles Rechts- und Compliance-Team einstellen, um sicherzustellen, dass die eingehenden Kundendaten aus mehreren Ländern aus regulatorischer Sicht einwandfrei sind.

Die Datenhoheit ist ein weiteres Thema, das zunehmend in den Fokus der Regulierung rückt. Viele Länder verlangen mittlerweile, dass die über ihre Bürger gesammelten Daten innerhalb ihrer Landesgrenzen gespeichert werden. So würde beispielsweise ein Unternehmen in Europa keine Daten auf einer Cloud-Plattform speichern wollen, deren Rechenzentrum sich außerhalb Europas befindet.

Wie Big Data funktioniert und bewährte Verfahren

In diesem Abschnitt gehen wir die vier wichtigsten Phasen einer typischen Big-Data-Pipeline durch, vom Zeitpunkt der Eingabe der Daten in das System bis hin zu dem Punkt, an dem sie zu aussagekräftigen Geschäftserkenntnissen werden. Anschließend stellen wir eine Reihe praktischer bewährter Verfahren vor, die Unternehmen dabei helfen, die im vorigen Abschnitt behandelten geschäftlichen, technischen und regulatorischen Herausforderungen zu meistern.

Funktionsweise

Die übliche Implementierung von Big Data in allen Geschäftsbereichen umfasst vier verschiedene Phasen: Erfassung, Speicherung, Verarbeitung/Transformation und Analyse.

• Erfassung: Dies ist der Einstiegspunkt für Big Data. In diesem Schritt werden Daten kontinuierlich aus verschiedenen Quellen wie IoT-Sensoren, Social-Media-APIs, Transaktionssystemen und mehr abgerufen. Es gibt viele gängige Tools, die von Unternehmen für die Datenerfassung verwendet werden, z. B. ein Open-Source-Tool wie Apache Kafka oder ein Cloud-Plattform-basiertes Tool wie AWS Kinesis. Diese Tools haben sich als leistungsstark erwiesen, um sowohl Hochgeschwindigkeits-Echtzeit-Streams als auch herkömmliche Batch-Erfassungen zu verarbeiten.
• Speicherung: Eine herkömmliche Datenbank wäre höchstwahrscheinlich nicht in der Lage, alle Daten zu verarbeiten, die wir aus den oben genannten verschiedenen Quellen erhalten haben. Daher verlassen sich Unternehmen in der Regel auf verteilte Speichersysteme wie Hadoop HDFS, Cloud-Data-Lakes (AWS S3, Azure Data Lake) oder hybride Warehouses wie Snowflake oder BigQuery, die aus Kostengründen die Rechenleistung vom Speicher trennen. Zur Speicherung unstrukturierter Daten nutzen Unternehmen in der Regel Cloud-Speichersysteme wie AWS S3, GCS usw.
• Verarbeitung:  In diesem Schritt werden Rohdaten in eine nutzbare Form umgewandelt, die Unternehmen geschäftliche Erkenntnisse und Mehrwert liefert. Um eine skalierbare Datenverarbeitung durchzuführen, können Unternehmen auf Open-Source-Frameworks wie Apache Spark zurückgreifen. Spark kann sowohl Batch- als auch Echtzeitverarbeitung in großem Maßstab bewältigen und führt Bereinigungs-, Anreicherungs- und Aggregationsaufgaben über verteilte Cluster hinweg aus.
• Analyse und Visualisierung: Dies ist die letzte Stufe des Big-Data-Prozesses, in der die verarbeiteten Daten von Datenanalysten mit SQL-Tools abgefragt und mit Tools wie Tableau oder PowerBI über Dashboards visualisiert werden, damit Unternehmen Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können. Alternativ können die verarbeiteten Daten auch in Machine-Learning-Modelle eingespeist werden, um Vorhersagemodelle und Prognosen zu ermöglichen.

Best Practices für Big Data

Aus dem vorigen Abschnitt haben wir gelernt, dass es mindestens drei Schlüsselbereiche gibt, in denen die Implementierung von Big Data eine Herausforderung darstellen kann: aus geschäftlicher, technischer und regulatorischer Sicht. Daher werden wir in diesem Abschnitt die Best Practices für die Implementierung von Big Data aus diesen drei Perspektiven diskutieren.

Aus geschäftlicher Sicht müssen Unternehmen mit einem klaren Anwendungsfall beginnen, der mit einem messbaren Geschäftsergebnis verbunden ist, bevor sie in eine Infrastruktur investieren. Ohne ein definiertes Problem, das es zu lösen gilt, würde selbst die ausgefeilteste Datenplattform nichts bringen. Es ist auch sehr wichtig, funktionsübergreifende Datenteams aufzubauen, die technisches und fachliches Know-how vereinen, und in ein Datenkompetenzprogramm zu investieren, um die Unternehmenskultur in Richtung datengesteuerter Entscheidungen zu verändern.

Auf der technischen Seite müssen Unternehmen zunächst eine hybride Architektur aus Data Lake und Data Warehouse einführen, um Flexibilität und Abfrageleistung in Einklang zu bringen. Beginnen Sie frühzeitig mit der Implementierung einfacher, aber automatisierter Datenqualitäts-Pipelines: Erfassung, Verarbeitung, Speicherung (ETL) oder Erfassung, Speicherung, Verarbeitung (ELT). Investieren Sie außerdem in Metadatenmanagement und Datenkatalogisierung (Tools wie Apache Atlas), damit Teams die Daten, mit denen sie arbeiten, tatsächlich finden und ihnen vertrauen können.

Auf regulatorischer Seite müssen Unternehmen einen Privacy-by-Design-Ansatz verfolgen: Sammeln Sie nur Daten, die Sie tatsächlich benötigen, anonymisieren oder pseudonymisieren Sie personenbezogene Daten bei der Erfassung, wo immer dies möglich ist, und führen Sie einen klaren Datenherkunftsnachweis für einfache Audits. Außerdem ist es äußerst wichtig, in ein dediziertes Data-Governance-Team zu investieren und die Compliance-Anforderungen pro Region zu überprüfen, bevor grenzüberschreitende Datenflüsse bereitgestellt werden.

Fazit

Obwohl es eine große Herausforderung ist, Big Data in bestehende Geschäftssysteme zu integrieren, ist Big Data für Unternehmen jeder Größe und Branche zu einem grundlegenden Kapital geworden. Bei richtiger Umsetzung eröffnet Big Data Unternehmen enorme Möglichkeiten, sich einen Vorsprung auf dem Markt und gegenüber ihren Mitbewerbern zu verschaffen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der wahre Wert von Big Data nicht davon abhängt, wie viele Daten ein Unternehmen hat, sondern davon, wie gut es diese Daten verwaltet, steuert und nutzt. Unternehmen, die in die richtige Infrastruktur investieren, qualifizierte und funktionsübergreifende Teams aufbauen und eine datengesteuerte Kultur in ihrer Organisation verankern, sind diejenigen, die aus ihren Daten kontinuierlich Wettbewerbsvorteile erzielen werden.