Big Data ist heutzutage ein Schlagwort. Aber reicht dieser Begriff wirklich aus, um alles auszudrücken, was er beinhaltet? Das Wort „groß“ ist offensichtlich relativ, daher gibt uns der Begriff selbst kaum Informationen. Zum Glück haben einige Experten, die sich mit Big Data befassen, die Zeit gefunden, dies mit den „7 Vs of Big Data“ etwas genauer zu erklären (nun, die Anzahl der V ist immer noch umstritten). Lesen Sie unseren Artikel, um mehr zu erfahren.
Ganz am Anfang war es Chaos... War nur ein Scherz, aber es ist eine Tatsache, dass man, wenn es um Big Data geht, manchmal das Recht hat, verwirrt zu sein. Warum ist das so? Die Definition von Big Data hat sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt. Wenn Sie „Vs of Big Data“ googeln, werden Sie feststellen, dass es 4, 5 oder sogar 17 Vs gibt. Tatsächlich erfahren wir aus dem Artikel „Wie viele Eigenschaften, Verarbeitungstechnologien und Anwendungen von Big Data V“ aus dem Jahr 2020, dass Big-Data-Experten etwa 50 Vs genannt haben. Bei einigen Begriffen handelt es sich möglicherweise lediglich um Alternativen für andere oder um spezifischere Begriffe. Wie auch immer, es kann wirklich verrückt sein. Wir werden uns auf die 7 Vs von Big Data konzentrieren, die wir bei der Erörterung des Themas für am wichtigsten halten.
Lesen „Wie viele Eigenschaften, Verarbeitungstechnologien und Anwendungen von Big Data V gibt es?“ von Abouelela Abdou, um mehr zu erfahren.
7 Vs von Big Data — was sind sie?
Big Data bezieht sich auf sehr umfangreiche, diversifizierte Datensammlungen. Aufgrund ihrer Menge und Vielfalt ist es ziemlich schwierig, sie zu definieren. Aus diesem Grund erfinden und erklären Experten weiterhin mehr Vs. Sie können sie sich als verschiedene Dimensionen von Big Data vorstellen. Jedes V liefert uns ein bisschen mehr Informationen darüber, was Big Data eigentlich ist. Viele Vs wurden bereits beschrieben, aber die ersten sieben sind in den meisten Quellen normalerweise identisch. Es gibt: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Variabilität, Wahrhaftigkeit, Visualisierung und Wert. Erlauben Sie uns, Ihnen mehr über sie zu erzählen.
1. Volumen
Sie können sich das Unvorstellbare nicht vorstellen — vielleicht ist es gerade deshalb für manche Menschen so schwierig, Big Data zu verstehen. Versuchen wir etwas Einfacheres als das. Können Sie sich vorstellen, wie viele Daten täglich von Facebook-Nutzern generiert werden? Hunderte von Terabyte. Es gibt Unternehmen, die über eine Million Transaktionen pro Stunde verarbeiten.
Das sind Zahlen, die die Vorstellungskraft der meisten Menschen übersteigen. Das Volumen gibt also genau an, mit wie vielen Daten wir arbeiten müssen. Einst gab es nur Gigabyte an Informationen. Jetzt müssen wir mit Zettabyte (ZB) oder sogar Yottabyte (YB) umgehen, und Unternehmenslösungen und Geräte generieren immer mehr Daten mit einer erschreckenden Geschwindigkeit. Um es kurz zu machen: Wir sprechen von Big Data, wenn man mit solch verrückten Informationsmengen umgehen muss.
2. Abwechslung
Big Data wird auf drei Arten bereitgestellt. Dabei handelt es sich um unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten, und sie alle können bei der Verarbeitung großer Datenmengen genutzt werden. Tatsächlich ist die Vielfalt der Datentypen (sie kommen in verschiedenen Formen vor) etwas sehr Charakteristisches für Big Data. Dieses „V“ stellt eine der größten Herausforderungen bei Big Data dar — es ist nicht einfach, solch komplexe Datensätze sinnvoll zu organisieren.
Der Umgang mit der Vielfalt von Big Data ist eine schwierige Aufgabe. Es erfordert umfangreiches Wissen, Erfahrung in der Datenwissenschaft und viel algorithmische und rechnerische Leistung.
3. Geschwindigkeit
Ein weiteres der 7 Vs von Big Data ist Velocity. Dies bedeutet nur die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet werden und zugänglich werden. Heute generieren wir sehr schnell neue Daten. Die Menschheit ist ziemlich gut darin, Informationen zu „produzieren“, aber wie sieht es mit ihrer Verarbeitung aus? Nun, wir haben jetzt eine Echtzeitverarbeitung, 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 — glücklicherweise sind Echtzeitanalysen in einigen Fällen nicht erforderlich. Dennoch steigt der Bedarf an der Echtzeitverarbeitung enormer Informationsmengen.
4. Variabilität
Zwei der 7 Vs von Big Data — Vielfalt und Variabilität — klingen ein bisschen ähnlich, aber es ist wichtig, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen. Bei Variabilität geht es um die Tatsache, dass sich die Bedeutung bestimmter Daten ständig ändert. Das mag (schon wieder!) verwirrend klingen. Die tatsächlichen Bedeutungen und Interpretationen von Daten hängen vom Kontext ab, sodass sich die Bedeutung je nach den sich ändernden Umständen ändert. Wenn neue Bedeutungen geschaffen werden, werden zudem die alten überflüssig — und ungültig.
5. Wahrhaftigkeit
Eine hohe Datenqualität ist für den Erfolg einer Organisation unerlässlich, die ihr Handeln auf die Ergebnisse ihrer Analysen stützt. Dateningenieure nutzen mehrere Methoden und Kennzahlen, um zu beurteilen, wie gut und zuverlässig ein Datensatz ist. Um die Effizienz Ihres Unternehmens zu steigern, sollten Sie daran arbeiten, die höchste Qualität Ihrer Geschäftsdaten sicherzustellen. Es ist ein großer Fehler, ungenaue oder unvollständige Informationen in Ihre Analyse aufzunehmen. Wenn es um Big Data geht, stammen Datenströme immer aus unterschiedlichen Quellen — einige sind zuverlässiger als andere. Sie werden es mit doppelten, unvollständigen, ungenauen und völlig nutzlosen Daten zu tun haben. Dies ist ein normaler Teil der Nutzung von Big Data. Um diese Herausforderung im Zusammenhang mit der Richtigkeit zu bewältigen, müssen Sie einen effektiven Datenbereinigungsprozess planen und durchführen. Mit den richtigen Technologien und Ansätzen werden Sie in der Lage sein, die Spreu vom Weizen zu trennen.
6. Visualisierung
Gehen wir zurück zu der unvorstellbaren Menge, Vielfalt, Richtigkeit und Gesamtkomplexität von Big-Data-Datensätzen — wenn sie tatsächlich so unvorstellbar sind, wie sind sie dann für Unternehmen hilfreich? Eine der Hauptaufgaben für diejenigen, die mit Big Data arbeiten, besteht darin, sie zu verarbeiten und verständlich zu machen — bereit für die Interpretation durch den Menschen. Nach der Analyse nutzen Datenwissenschaftler professionelle Tools und Software, um die Analyseergebnisse in grafische Formate umzuwandeln, damit sie leichter verwendet werden können. Dennoch reichen allgemein bekannte Tabellenkalkulationen und sogar dreidimensionale Visualisierungen möglicherweise nicht aus, um mehrere, komplexe Beziehungen zwischen Daten und Datensätzen darzustellen. Ständig werden neue Business Intelligence (BI) -Tools auf den Markt gebracht. Sie sollten darüber nachdenken, die für Ihr Unternehmen am besten geeigneten Tools auszuwählen.
7. Wert
Wenn Big-Data-Elemente in großem Umfang, enormer Vielfalt und Geschwindigkeit auftreten können und sich auch durch Variabilität und Komplexität auszeichnen, ist es verständlich, dass sie auch für ein Unternehmen von außergewöhnlichem Wert sein können. Und so kommen wir zum letzten der 7 Vs von Big Data — dem Wert.
Big Data hat ein großes Geschäftspotenzial. Denken Sie an diese unzähligen Datensätze und darin verborgenen Muster — Muster, die von einem Menschen nicht gefunden werden können, aber von Maschinen aufgedeckt werden können. Es gibt Wissen, das denjenigen zugänglich ist, die in Big-Data-Lösungen investieren und bereit sind, einzutauchen und die Zusammenhänge zu erkennen, die für andere unsichtbar bleiben.
Um es zusammenzufassen
Big Data bietet mehr als neue, effektive Methoden, um Ihre Produkte zu verkaufen. Es kann Ihnen Informationen liefern, die Sie verwenden können, um Ihr Unternehmen vollständig umzugestalten (indem Sie Ihr Geschäftsmodell, Ihre Produkte und Ihre Servicequalität verbessern) und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Big Data wird in vielen Branchen genutzt, um die Effizienz zu steigern und die Betriebskosten zu senken.
Wir empfehlen Ihnen, die Welt der enormen Informationsmengen weiter zu erkunden. Schauen Sie sich mehr als nur die 7 Vs von Big Data an, die wir in diesem Artikel erwähnt haben, um sie besser zu verstehen. Wir verstehen, dass die Eingabe dieser Domain möglicherweise nicht einfach ist, daher helfen wir Ihnen gerne weiter. Kontaktieren Sie uns, um mehr über Big Data zu erfahren. Wir können Ihnen helfen, die meisten modernen Geschäftslösungen zu implementieren und zu nutzen, die Ihr Unternehmen möglicherweise benötigt, um erfolgreich zu sein und Ihre Konkurrenz zu übertreffen. Wir können Ihnen helfen, das Beste aus Ihren Geschäftsdaten herauszuholen. Kontaktiere uns für weitere Informationen zu unseren Dienstleistungen.
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
