Big Data ist heutzutage ein Buzzword. Aber reicht dieser Begriff wirklich aus, um alles auszudrücken, was dazugehört? Das Wort „big“ ist natürlich relativ, daher gibt uns der Begriff selbst wenig Information. Zum Glück haben einige Fachleute, die sich mit Big Data beschäftigen, die Zeit gefunden, das Thema mit den „7 Vs of Big Data“ (wobei die Anzahl der V’s immer noch umstritten ist) etwas genauer zu erklären. Lesen Sie unseren Artikel, um mehr zu erfahren.
Am Anfang war das Chaos… Nur ein Scherz, aber tatsächlich kann man sich bei Big Data manchmal verwirrt fühlen. Warum? Die Definition von big data hat sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt. Wenn Sie „Vs of big data“ googeln, erfahren Sie, dass es 4, 5 oder sogar 17 Vs gibt. Im Artikel „How Many Old and New Big Data V's Characteristics, Processing Technology, And Applications“ aus dem Jahr 2020 erfahren wir, dass von Big Data-Experten bereits etwa 50 verschiedene Vs genannt wurden. Manche Begriffe sind einfach Alternativen zu anderen oder spezifischer. Es kann also wirklich verwirrend sein. Wir konzentrieren uns auf die 7 Vs of Big Data, die wir für die wichtigsten halten.
Lesen Sie „How Many Old and New Big Data V's Characteristics, Processing Technology, And Applications“ von Abouelela Abdou, um mehr zu erfahren.
7 Vs of Big Data – was sind sie?
Big Data bezieht sich auf sehr große, vielfältige Datensammlungen. Aufgrund ihrer Menge und Vielfalt ist es ziemlich schwierig, sie zu definieren. Deshalb erfinden und erklären Experten immer mehr Vs. Sie können sie als verschiedene Dimensionen von Big Data betrachten. Jedes V gibt uns ein wenig mehr Information darüber, was Big Data eigentlich ist.
Viele Vs wurden bereits beschrieben, aber die ersten sieben sind in den meisten Quellen gleich. Sie lauten: Volume, Variety, Velocity, Variability, Veracity, Visualization und Value. Lassen Sie uns mehr darüber erzählen.
1. Volume
Man kann sich das Unvorstellbare nicht vorstellen – vielleicht ist das genau der Grund, warum das Verständnis von Big Data für manche Menschen so schwierig ist. Versuchen wir es einfacher: Können Sie sich vorstellen, wie viele Daten Facebook-Nutzer jeden Tag generieren? Hunderte von Terabyte. Es gibt Unternehmen, die über eine Million Transaktionen pro Stunde verarbeiten.
Das sind Zahlen, die die Vorstellungskraft der meisten Menschen übersteigen. Volume ist genau die Menge an Daten, mit denen wir arbeiten müssen. Früher gab es nur Gigabytes an Informationen. Jetzt müssen wir mit Zettabytes (ZB) oder sogar Yottabytes (YB) umgehen, und Geschäftslösungen und Geräte erzeugen immer mehr Daten in rasantem Tempo. Kurz gesagt, wir sprechen von Big Data, wenn Sie mit solch verrückten Mengen an Informationen umgehen müssen.
2. Variety
Big Data gibt es in drei Typen: unstructured, semi-structured und structured data, und alle können im big data processing genutzt werden. Die Vielfalt der Datentypen (sie kommen in unterschiedlichen Formen) ist sehr charakteristisch für Big Data. Dieses „V“ stellt eine der größten Herausforderungen dar – es ist nicht einfach, so komplexe Datensätze sinnvoll zu organisieren.
Mit der variety von Big Data umzugehen, ist eine schwierige Aufgabe. Es erfordert umfangreiches Wissen, Erfahrung in data science und viel algorithmische und rechnerische Leistung.
3. Velocity
Ein weiteres der 7 Vs of Big Data ist Velocity. Das bedeutet einfach die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet und zugänglich werden. Heute erzeugen wir neue Daten sehr schnell. Die Menschheit ist ziemlich gut darin, Informationen zu „produzieren“, aber wie sieht es mit der Verarbeitung aus? Nun, wir haben jetzt real-time processing, oder? Ja, aber es erfordert immer mehr Rechenleistung, um diese… Zettabytes an Daten tatsächlich zu analysieren.
Die meisten Daten werden vor der Analyse in data warehouses gespeichert – zum Glück ist in manchen Fällen eine Echtzeitanalyse nicht notwendig. Dennoch steigt der Bedarf an real-time processing riesiger Informationsmengen stetig.
4. Variability
Zwei der 7 Vs of Big Data – variety und variability – klingen ähnlich, aber es ist wichtig, die Unterschiede zu verstehen. Variability bedeutet, dass sich die Bedeutung bestimmter Daten ständig ändert. Das mag verwirrend klingen (schon wieder!). Die tatsächliche Bedeutung und Interpretation von Daten hängt vom Kontext ab, sodass sich die Bedeutung mit den Umständen ändert. Außerdem werden alte Bedeutungen ungültig, wenn neue entstehen.
5. Veracity
Hohe Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg einer Organisation, die ihre Handlungen auf Analyseergebnisse stützt. Es gibt viele Methoden und Metriken, die data engineers nutzen, um zu beurteilen, wie gut und zuverlässig ein dataset ist.
Um die Effizienz Ihres Unternehmens zu steigern, sollten Sie auf die höchste Qualität Ihrer business data achten. Es ist ein großer Fehler, ungenaue oder unvollständige Informationen in Ihre Analyse einzubeziehen. Bei Big Data stammen Datenströme immer aus unterschiedlichen Quellen – einige sind zuverlässiger als andere. Sie werden mit doppelten, unvollständigen, ungenauen und völlig nutzlosen Daten zu tun haben. Das ist ein normaler Teil der Arbeit mit Big Data. Um diese Herausforderungen im Zusammenhang mit veracity zu meistern, sollten Sie einen effektiven data cleaning-Prozess planen und durchführen – mit den richtigen Technologien und Ansätzen können Sie die Spreu vom Weizen trennen.
6. Visualization
Kehren wir zurück zu der unvorstellbaren volume, variety, veracity und der allgemeinen Komplexität von Big Data – wenn sie so unvorstellbar sind, wie können sie dann für Unternehmen nützlich sein? Eine der Hauptaufgaben für diejenigen, die mit Big Data arbeiten, ist es, sie zu verarbeiten und verständlich zu machen – bereit für die menschliche Interpretation.
Nach der Analyse nutzen data scientists professionelle Tools und Software, um die Ergebnisse der analytics in grafische Formate umzuwandeln, die leichter zu erfassen sind. Dennoch reichen bekannte Tabellenkalkulationen oder sogar dreidimensionale Visualisierungen oft nicht aus, um die vielen komplexen Beziehungen zwischen Daten und Datensätzen darzustellen. Neue business intelligence (BI) tools kommen ständig auf den Markt – Sie sollten die für Ihr Unternehmen am besten geeigneten auswählen.
7. Value
Wenn Big Data-Elemente ein riesiges volume, enorme variety und velocity aufweisen und zudem durch variability und Komplexität gekennzeichnet sind, ist es verständlich, dass sie auch einen außergewöhnlichen Wert für eine Organisation haben können. Und damit kommen wir zum letzten der 7 Vs of Big Data – value.
Big Data hat großes Geschäftspotenzial. Denken Sie an die zahllosen Datensätze und die darin verborgenen Muster – Muster, die ein Mensch nicht finden kann, aber Maschinen schon. Wissen ist in Reichweite derjenigen, die in Big Data solutions investieren und bereit sind, einzutauchen und die Zusammenhänge zu erkennen, die anderen verborgen bleiben.
Zusammenfassung
Big Data bietet mehr als nur neue, effektive Methoden zum Verkauf Ihrer Produkte. Es kann Ihnen Informationen liefern, mit denen Sie Ihr Unternehmen völlig umgestalten können (durch Verbesserung Ihres Geschäftsmodells, Ihrer Produkte und Ihrer Servicequalität) und einen Wettbewerbsvorteil erlangen. Big Data wird in vielen Branchen eingesetzt, um die Effizienz zu steigern und die Betriebskosten zu senken.
Wir ermutigen Sie, die Welt der riesigen Informationsmengen weiter zu erkunden. Lernen Sie mehr als nur die 7 Vs of Big Data kennen, die wir in diesem Artikel erwähnt haben, um das Thema besser zu verstehen. Wir wissen, dass der Einstieg in dieses Gebiet nicht einfach ist, und helfen Ihnen gerne weiter. Kontaktieren Sie uns, um mehr über Big Data zu erfahren. Wir können Ihnen helfen, die meisten modernen business solutions zu implementieren und zu nutzen, die Ihr Unternehmen benötigt, um erfolgreich zu sein und der Konkurrenz voraus zu sein.
Weitere Informationen zu Big Data finden Sie in unserem Blog:
- Big Data Analytics in Echtzeit — Definition, Beispiele und Vorteile
- Der Unterschied zwischen Big Data und Data Analytics
- Die besten Datenstromlösungen und wie man sie nutzt
