Big Data

Datenvielfalt und Qualität für Ihren Unternehmenserfolg

Als Big Data bezeichnet man Datenbestände mit hohem Volumen, hoher Geschwindigkeit und großer Vielfalt, die kosteneffiziente, innovative Formen der Informationsverarbeitung für bessere Einblicke und Entscheidungsfindung erfordern.

Auch hier unterstützen wir Sie mit der Verarbeitung und Analyse, um wertvolle Informationen aufzudecken, von denen Ihr Unternehmen profitieren wird.

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Vorteile von Big Data

Big Data ist das neueste Tool zur Analyse von Daten und ist noch innovativer als das bisher gängige Verfahren mithilfe von Data Warehousing.

Verschiedenste Datenservices bieten Cloud-Infrastrukturen für die Nutzung von Big Data.

Wir bieten das Laden, Speichern und Analysieren von Daten durch Big Data Warehousing, das strukturierte und halbstrukturierte Daten nahtlos einlesen kann.

Darüber hinaus bietet Ihnen Big Data maßgeschneiderte Elastizitäten, die an den Bedarf eines jeden Projekts angepasst werden.

Gern beraten wir Sie im persönlichen Gespräch näher über Ihre Vorteile. Kontaktieren Sie uns.

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Folgende Charakteristiken werden von Big Data mit einbezogen

Volumen

Die Menge der erzeugten und gespeicherten Daten. Die Größe der Daten bestimmt den Wert und den potenziellen Einblick und ob sie als Big Data betrachtet werden können oder nicht. Die Größe von Big Data ist in der Regel größer als Terabytes und Petabytes.
Sorte

Die Art und Beschaffenheit der Daten. Die früheren Technologien wie RDBMSs waren in der Lage, strukturierte Daten effizient und effektiv zu verarbeiten. Die Änderung der Art und Beschaffenheit von strukturierten zu halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten stellte jedoch eine Herausforderung für die vorhandenen Tools und Technologien dar. Big Data-Technologien wurden mit der Hauptabsicht entwickelt, die halbstrukturierten und unstrukturierten (vielfältigen) Daten zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten, die mit hoher Geschwindigkeit (Velocity) und in riesiger Größe (Volume) generiert werden. Später wurden diese Tools und Technologien auch für die Verarbeitung strukturierter Daten erforscht und eingesetzt, jedoch vorzugsweise für die Speicherung. Schließlich wurde die Verarbeitung strukturierter Daten immer noch als Option beibehalten, entweder mit Big Data oder traditionellen RDBMSs. Dies hilft bei der Datenanalyse zur effektiven Nutzung der verborgenen Erkenntnisse, die aus sozialen Medien, Protokolldateien und Sensoren usw. gesammelten Daten zutage treten. Big Data schöpft aus Text, Bildern, Audio, Video; außerdem vervollständigt es fehlende Teile durch Datenfusion.
Geschwindigkeit

Die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert und verarbeitet werden, um den Anforderungen und Herausforderungen gerecht zu werden, die mit Wachstum und Entwicklung einhergehen. Big Data sind oft in Echtzeit verfügbar. Im Vergleich zu kleinen Daten werden große Daten kontinuierlicher produziert. Zwei Arten von Velocity im Zusammenhang mit Big Data sind die Häufigkeit der Erzeugung und die Häufigkeit der Verarbeitung, Aufzeichnung und Veröffentlichung [29].
Wahrhaftigkeit

Die Wahrhaftigkeit oder Zuverlässigkeit der Daten, die sich auf die Datenqualität und den Datenwert bezieht. [30]
Big Data muss nicht nur groß, sondern auch zuverlässig sein, um einen Wert bei der Analyse der Daten zu erzielen. Die Datenqualität der erfassten Daten kann stark variieren, was eine genaue Analyse beeinträchtigt. [31]
Wert

Der Informationswert, der durch die Verarbeitung und Analyse von großen Datenmengen erreicht werden kann. Der Wert kann auch durch eine Bewertung der anderen Qualitäten von Big Data gemessen werden. [32]
Der Wert kann auch die Rentabilität der Informationen darstellen, die durch die Analyse von Big Data gewonnen werden.
Variabilität

Die Eigenschaft der wechselnden Formate, Struktur oder Quellen von Big Data. Big Data kann strukturierte, unstrukturierte oder Kombinationen aus strukturierten und unstrukturierten Daten umfassen. Die Analyse von Big Data kann Rohdaten aus verschiedenen Quellen integrieren. Die Verarbeitung von Rohdaten kann auch Transformationen von unstrukturierten Daten in strukturierte Daten beinhalten.
Weitere mögliche Merkmale von Big Data sind: [33
Ausführlich

Ob das gesamte System erfasst oder aufgezeichnet wird oder nicht. Big Data kann, muss aber nicht alle verfügbaren Daten aus Quellen umfassen.
Feinkörnig und einmalig lexikalisch

Bezieht sich auf den Anteil spezifischer Daten jedes erfassten Elements und darauf, ob das Element und seine Merkmale richtig indiziert oder identifiziert sind.
Relational

Wenn die gesammelten Daten gemeinsame Felder enthalten, die eine Zusammenführung oder Meta-Analyse verschiedener Datensätze ermöglichen würden.
Erweitert

Wenn neue Felder in jedem Element der gesammelten Daten leicht hinzugefügt oder geändert werden können.
Skalierbar

Wenn die Größe des Big-Data-Speichersystems schnell erweitert werden kann.

Selling Points der Datenaufbereitung durch Big Data

Viele Firmen denken, dass ein Übergang vom gängigen Data Warehouse System zu Big Data nicht möglich ist. Das ist nicht richtig, denn:

Die bereits durch das Data Warehousing gewonnen Daten können auch mit dem neuen Verfahren von Big Data mithilfe von geeigneten Prozessen kombiniert werden.

Investments, die Unternehmen in das Data Warehousing schon getätigt haben, können mit Big Data ergänzt werden. Das heißt, es muss nicht immer strikt getrennt werden, denn die Daten können so verbunden werden, dass eine Co-Existenz zwischen allen Systemen entsteht.