Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data [ˈbÉȘÉĄ ˈdeÉȘtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘, deutsch auch Massendaten) steht in engem Zusammenhang mit dem umfassenden Prozess der Datafizierung und bezeichnet Datenmengen, welche zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.

Big Data wird hĂ€ufig als Sammelbegriff fĂŒr digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht fĂŒr eine neue Ära digitaler Kommunikation und Verarbeitung und in sozialer Hinsicht fĂŒr einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden. Dabei unterliegt der Begriff als Schlagwort einem kontinuierlichen Wandel; so wird damit ergĂ€nzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.


Begriff


In der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die vier Dimensionen


  • volume (Umfang, Datenvolumen),

  • velocity (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden),

  • variety (Bandbreite der Datentypen und -quellen) sowie

  • veracity (Echtheit von Daten).

Erweitert wird diese Definition um die zwei Vs value (Wert) und validity (Richtigkeit), welche fĂŒr einen unternehmerischen Mehrwert und die Sicherstellung der DatenqualitĂ€t stehen.


Weitere Bedeutungen


Big Data bezeichnet primĂ€r die Verarbeitung von großen, komplexen und sich schnell Ă€ndernden Datenmengen. Als Buzzword bezeichnet der Begriff in den Massenmedien aber andere Bedeutungen:


  • Überwachung der Menschen durch Geheimdienste auch in westlichen Staaten bspw. durch Vorratsdatenspeicherung

  • Verletzung von Persönlichkeitsrechten von Kunden durch Unternehmen

  • Zunehmende Intransparenz der Datenspeicherung durch Delokalisierung (Cloud Computing)

  • Wunsch der Industrie aus den vorhandenen Daten einen Wettbewerbsvorteil erlangen zu können

  • Automatisierung von Produktionsprozessen (Industrie 4.0, Internet der Dinge)

  • Intransparente Automatisierung von Entscheidungsprozessen in Software

  • Einsatz neuer Technologien statt Standardsoftware (insbesondere in Unternehmen mit einer konservativen IT oft durch Verwendung von Software as a Service um firmeninterne IT-EinschrĂ€nkungen zu umgehen)

  • Entwicklung von eigenen Softwarelösungen („inhouse IT“) statt des Einsatzes von „off-the-shelf“ Software durch Fremdunternehmen

  • Werbung, basierend auf Daten ĂŒber die Internet- und Handynutzung

  • Organisation von Zusammenarbeit im Rahmen von People Analytics Projekten, selbst wenn in diesem Zuge teilweise weder große noch komplexe Datenmengen anfallen.

Datenherkunft


Die gesammelten Daten können dabei aus verschiedensten Quellen stammen (Auswahl):


  • Aufzeichnungen verschiedenster Überwachungssysteme,

  • die Nutzung von Kunden- oder Bank- bzw. Bezahlkarten (Giro („EC“)-, Kreditkarte),

  • jegliche elektronische Kommunikation, dabei auch die persönlich geprĂ€gte, individuell unterschiedliche Art und Weise der Benutzung z. B. eines Smartphones (manuelle Eingabemuster, geografische Bewegungsmuster, Sensordaten des Smartphones),

  • geschĂ€ftliche bzw. private Nutzung elektronischer GerĂ€te oder Systeme wie Fitness- bzw. GesundheitsarmbĂ€nder bzw. Wearables wie „Activity Tracker“ oder Smartwatches, Ambient Assisted Living (umgebungsunterstĂŒtztes Leben) oder globaler Navigationssysteme wie GPS, Smartphones, Computer usw.,

  • die Nutzung von Social-Media-Informationen und -Interaktionen,

  • Kraftfahrzeuge (insbesondere im Kontext des vernetzten Autos),

  • vernetzte Technik in HĂ€usern (Smart Homes, Smart Meter),

  • von Behörden und Unternehmen erhobene und gesammelte Daten.

Big Data umfasst auch Bereiche, die als intim bzw. privat gelten: Der Wunsch der Industrie und bestimmter Behörden, möglichst freien Zugriff auf diese Daten zu erhalten, sie besser analysieren zu können und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, gerĂ€t dabei unweigerlich in Konflikt mit geschĂŒtzten Persönlichkeitsrechten der Einzelnen. Ein Ausweg ist allein durch eine Anonymisierung der Daten zu erreichen. Klassische Anwender sind Provider sozialer Netzwerke und von Suchmaschinen. Die Analyse, Erfassung und Verarbeitung von großen Datenmengen ist heute in vielen Bereichen alltĂ€glich.

Big Data kann GeschĂ€ftsprozessverbesserungen in allen Funktionsbereichen von Unternehmen, vor allem aber im Bereich der Technologieentwicklung und Informationstechnik sowie des Marketings ermöglichen. Die Erhebung und Verwertung der Datenmengen dient dabei im Allgemeinen der Umsetzung von Unternehmenszielen oder zur staatlichen Sicherheit. Bisher haben vor allem große Branchen, Unternehmen und Anwendungsbereiche der Wirtschaft, Marktforschung, Vertriebs- und Servicesteuerung, Medizin, Verwaltung und Nachrichtendienste die entsprechenden digitalen Methoden fĂŒr sich genutzt: Die erfassten Daten sollen weiterentwickelt und nutzbringend eingesetzt werden. Die Erhebung der Daten dient dabei meistens fĂŒr konzernorientierte GeschĂ€ftsmodelle sowie Trendforschung in den sozialen Medien und Werbeanalysen, um zukunftsweisende und möglicherweise gewinnbringende Entwicklungen zu erkennen und in Prognosen umzumĂŒnzen.


Wachstum


Mengen von Daten wachsen typischerweise exponentiell. Berechnungen aus dem Jahr 2011 zufolge verdoppelt sich das weltweite erzeugte Datenvolumen alle 2 Jahre. Diese Entwicklung wird vor allem getrieben durch die zunehmende maschinelle Erzeugung von Daten z. B. Ă





























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