Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data [ňąb…™…° ňąde…™t…ô] (von englisch big ‚Äögro√ü‚Äė und data ‚ÄöDaten‚Äė, deutsch auch Massendaten) steht in engem Zusammenhang mit dem umfassenden Prozess der Datafizierung und bezeichnet Datenmengen, welche zu gro√ü, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herk√∂mmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.

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

In der Definition von Big Data bezieht sich das ‚ÄěBig‚Äú 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 f√ľr einen unternehmerischen Mehrwert und die Sicherstellung der Datenqualit√§t stehen.

Big Data bezeichnet primär die Verarbeitung von großen, komplexen und sich schnell ändernden Datenmengen. Als Buzzword bezeichnet der Begriff in den Massenmedien aber andere Bedeutungen:


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

  • Verletzung von Pers√∂nlichkeitsrechten von Kunden durch Unternehmen

  • Zunehmende Intransparenz der Datenspeicherung durch Delokalisierung (Cloud Computing)

  • Wunsch der Industrie aus den vorhandenen Daten einen Wettbewerbsvorteil erlangen zu k√∂nnen

  • 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-Einschr√§nkungen zu umgehen)

  • Entwicklung von eigenen Softwarel√∂sungen (‚Äěinhouse IT‚Äú) statt des Einsatzes von ‚Äěoff-the-shelf‚Äú Software durch Fremdunternehmen

  • Werbung, basierend auf Daten √ľber die Internet- und Handynutzung

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

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


  • Aufzeichnungen verschiedenster √úberwachungssysteme,

  • die Nutzung von Kunden- oder Bank- bzw. Bezahlkarten (Giro (‚ÄěEC‚Äú)-, Kreditkarte),

  • jegliche elektronische Kommunikation, dabei auch die pers√∂nlich gepr√§gte, individuell unterschiedliche Art und Weise der Benutzung z. B. eines Smartphones (manuelle Eingabemuster, geografische Bewegungsmuster, Sensordaten des Smartphones),

  • gesch√§ftliche bzw. private Nutzung elektronischer Ger√§te oder Systeme wie Fitness- bzw. Gesundheitsarmb√§nder bzw. Wearables wie ‚ÄěActivity Tracker‚Äú oder Smartwatches, Ambient Assisted Living (umgebungsunterst√ľtztes 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 H√§usern (Smart Homes, Smart Meter),

  • von Beh√∂rden und Unternehmen erhobene und gesammelte Daten.

Big Data umfasst auch Bereiche, die als intim bzw. privat gelten: Der Wunsch der Industrie und bestimmter Beh√∂rden, m√∂glichst freien Zugriff auf diese Daten zu erhalten, sie besser analysieren zu k√∂nnen und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, ger√§t dabei unweigerlich in Konflikt mit gesch√ľtzten Pers√∂nlichkeitsrechten 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 gro√üen Datenmengen ist heute in vielen Bereichen allt√§glich.

Big Data kann Gesch√§ftsprozessverbesserungen in allen Funktionsbereichen von Unternehmen, vor allem aber im Bereich der Technologieentwicklung und Informationstechnik sowie des Marketings erm√∂glichen. Die Erhebung und Verwertung der Datenmengen dient dabei im Allgemeinen der Umsetzung von Unternehmenszielen oder zur staatlichen Sicherheit. Bisher haben vor allem gro√üe Branchen, Unternehmen und Anwendungsbereiche der Wirtschaft, Marktforschung, Vertriebs- und Servicesteuerung, Medizin, Verwaltung und Nachrichtendienste die entsprechenden digitalen Methoden f√ľr sich genutzt: Die erfassten Daten sollen weiterentwickelt und nutzbringend eingesetzt werden. Die Erhebung der Daten dient dabei meistens f√ľr konzernorientierte Gesch√§ftsmodelle sowie Trendforschung in den sozialen Medien und Werbeanalysen, um zukunftsweisende und m√∂glicherweise gewinnbringende Entwicklungen zu erkennen und in Prognosen umzum√ľnzen.

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. √ľber Protokolle von Telekommunikationsverbindungen (
































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