Was ist Big Data – Eigenschaften, Arten, Vorteile & Beispiele

In letzter Zeit stand der Begriff „Big Data“ im Rampenlicht, aber nicht viele Menschen wissen, was Big Data ist. Unternehmen, Regierungsinstitutionen, HCPs (Gesundheitsdienstleister) und finanzielle sowie akademische Institutionen nutzen alle die Macht von Big Data, um die Geschäftsaussichten zusammen mit einem verbesserten Kundenerlebnis zu verbessern.

IBM behauptet, dass Unternehmen auf der ganzen Welt täglich fast 2,5 Quintillionen Bytes an Daten generieren! Fast 90 % der globalen Daten wurden allein in den letzten 2 Jahren produziert.
Wir wissen also mit Sicherheit, dass Big Data heute fast jede Branche durchdrungen hat und eine dominierende treibende Kraft hinter dem Erfolg von Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt ist. Aber an dieser Stelle ist es wichtig zu wissen, was Big Data ist. Lassen Sie uns über Big Data, Eigenschaften von Big Data, Arten von Big Data und vieles mehr sprechen.

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Was ist Big Data? Gartner-Definition

Laut Gartner ist die Definition von Big Data –

„Big Data“ sind hochvolumige, schnelle und vielfältige Informationsressourcen, die kosteneffiziente, innovative Formen der Informationsverarbeitung für verbesserte Einblicke und Entscheidungsfindung erfordern.“

Diese Definition beantwortet eindeutig die Frage „Was ist Big Data?“. Frage – Big Data bezieht sich auf komplexe und große Datensätze, die verarbeitet und analysiert werden müssen, um wertvolle Informationen aufzudecken, von denen Unternehmen und Organisationen profitieren können.

Es gibt jedoch bestimmte Grundprinzipien von Big Data, die es noch einfacher machen, zu beantworten, was Big Data ist:

• Es bezieht sich auf eine riesige Datenmenge, die mit der Zeit exponentiell wächst.
• Es ist so umfangreich, dass es mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechniken nicht verarbeitet oder analysiert werden kann.
• Es umfasst Data Mining, Datenspeicherung, Datenanalyse, Datenfreigabe und Datenvisualisierung.
• Der Begriff ist allumfassend und umfasst Daten, Datenframeworks sowie die Tools und Techniken, die zur Verarbeitung und Analyse der Daten verwendet werden.

Arten von Big Data

Nun, da wir mit dem, was Big Data ist, auf dem richtigen Weg sind, werfen wir einen Blick auf die Arten von Big Data:

Strukturiert

Strukturiert ist eine der Arten von Big Data. Unter strukturierten Daten verstehen wir Daten, die in einem festen Format verarbeitet, gespeichert und abgerufen werden können. Es bezieht sich auf hoch organisierte Informationen, die leicht und nahtlos gespeichert und von einer Datenbank aus durch einfache Suchmaschinenalgorithmen abgerufen werden können. Beispielsweise wird die Mitarbeitertabelle in einer Firmendatenbank so strukturiert, dass die Mitarbeiterdetails, ihre Stellen, ihre Gehälter usw. auf organisierte Weise vorhanden sind.

Unstrukturiert

Unstrukturierte Daten beziehen sich auf Daten, denen jegliche Form oder Struktur fehlt. Dies macht es sehr schwierig und zeitaufwändig, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu analysieren. E-Mail ist ein Beispiel für unstrukturierte Daten. Strukturiert und unstrukturiert sind zwei wichtige Arten von Big Data.

Halbstrukturiert

Halbstrukturiert ist die dritte Art von Big Data. Halbstrukturierte Daten beziehen sich auf Daten, die beide oben genannten Formate enthalten, also strukturierte und unstrukturierte Daten. Genauer gesagt bezieht es sich auf die Daten, die zwar nicht unter einem bestimmten Repository (Datenbank) klassifiziert wurden, aber dennoch wichtige Informationen oder Tags enthalten, die einzelne Elemente innerhalb der Daten trennen. Damit kommen wir zum Ende der Datentypen. Lassen Sie uns die Eigenschaften von Daten diskutieren.

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Merkmale von Big Data

Bereits im Jahr 2001 listete der Gartner-Analyst Doug Laney die 3 Vs von Big Data auf – Vielfalt, Geschwindigkeit und Volumen. Lassen Sie uns die Eigenschaften von Big Data diskutieren.
Diese Merkmale allein reichen aus, um zu wissen, was Big Data ist. Schauen wir sie uns genauer an:

1) Vielfalt

Vielfalt von Big Data bezieht sich auf strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten, die aus mehreren Quellen gesammelt werden. Während Daten in der Vergangenheit nur aus Tabellenkalkulationen und Datenbanken gesammelt werden konnten, liegen Daten heute in einer Reihe von Formen wie E-Mails, PDFs, Fotos, Videos, Audios, SM-Posts und vielem mehr vor. Vielfalt ist eines der wichtigen Merkmale von Big Data.

2) Geschwindigkeit

Geschwindigkeit bezieht sich im Wesentlichen auf die Geschwindigkeit, mit der Daten in Echtzeit erstellt werden. Im weiteren Sinne umfasst es die Änderungsrate, die Verknüpfung eingehender Datensätze mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten und Aktivitätsausbrüche.

3) Volumen

Volumen ist eines der Merkmale von Big Data. Wir wissen bereits, dass Big Data auf riesige „Datenmengen“ hinweist, die täglich aus verschiedenen Quellen wie Social-Media-Plattformen, Geschäftsprozessen, Maschinen, Netzwerken, menschlichen Interaktionen usw. generiert werden. Solch eine große Datenmenge wird gespeichert Data Warehouse. Damit ist das Ende der Eigenschaften von Big Data erreicht.
Big Data Rollen und Gehälter in der Finanzbranche

Vorteile von Big Data (Features)

• Einer der größten Vorteile von Big Data ist die prädiktive Analyse. Big-Data-Analysetools können Ergebnisse genau vorhersagen, wodurch Unternehmen und Organisationen bessere Entscheidungen treffen und gleichzeitig ihre betriebliche Effizienz optimieren und Risiken reduzieren können.
• Durch die Nutzung von Daten von Social-Media-Plattformen mithilfe von Big-Data-Analysetools optimieren Unternehmen auf der ganzen Welt ihre digitalen Marketingstrategien, um das allgemeine Verbrauchererlebnis zu verbessern. Big Data bietet Einblicke in die Schmerzpunkte der Kunden und ermöglicht es Unternehmen, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
• Big Data ist genau und kombiniert relevante Daten aus mehreren Quellen, um äußerst umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Fast 43 % der Unternehmen verfügen nicht über die notwendigen Tools, um irrelevante Daten herauszufiltern, was sie schließlich Millionen von Dollar kostet, um nützliche Daten aus der Masse herauszufiltern. Big-Data-Tools können dazu beitragen, dies zu reduzieren und Ihnen sowohl Zeit als auch Geld zu sparen.
• Big-Data-Analysen könnten Unternehmen helfen, mehr Verkaufskontakte zu generieren, was natürlich eine Umsatzsteigerung bedeuten würde. Unternehmen verwenden Big-Data-Analysetools, um zu verstehen, wie gut ihre Produkte/Dienstleistungen auf dem Markt abschneiden und wie die Kunden darauf reagieren. So können sie besser verstehen, wo sie ihre Zeit und ihr Geld investieren müssen.
• Mit Big Data Insights sind Sie Ihren Mitbewerbern immer einen Schritt voraus. Sie können den Markt durchsuchen, um zu erfahren, welche Art von Werbeaktionen und Angeboten Ihre Konkurrenten anbieten, und dann können Sie bessere Angebote für Ihre Kunden erstellen. Außerdem ermöglichen Ihnen Big-Data-Einblicke, das Kundenverhalten zu lernen, um die Kundentrends zu verstehen und ihnen ein hoch „personalisiertes“ Erlebnis zu bieten.

Wer nutzt Big Data? 5 Anwendungen

Die Leute, die Big Data verwenden, wissen besser, was Big Data ist. Schauen wir uns einige dieser Branchen an:

1) Gesundheitswesen

Big Data hat bereits begonnen, einen großen Unterschied im Gesundheitswesen zu bewirken. Mit Hilfe von Predictive Analytics sind Mediziner und HCPs nun in der Lage, individuellen Patienten personalisierte Gesundheitsdienste anzubieten. Abgesehen davon tragen Fitness-Wearables, Telemedizin und Fernüberwachung – alles angetrieben von Big Data und KI – dazu bei, das Leben zum Besseren zu verändern.

2) Wissenschaft

Big Data trägt auch heute zur Verbesserung der Bildung bei. Bildung ist nicht mehr auf die physischen Grenzen des Klassenzimmers beschränkt – es gibt zahlreiche Online-Bildungskurse, aus denen man lernen kann. Akademische Einrichtungen investieren in digitale Kurse, die auf Big-Data-Technologien basieren, um die umfassende Entwicklung angehender Lernender zu unterstützen.

3) Banken

Der Bankensektor ist zur Betrugserkennung auf Big Data angewiesen. Big-Data-Tools können betrügerische Handlungen in Echtzeit effizient erkennen, wie z. B. den Missbrauch von Kredit-/Debitkarten, die Archivierung von Inspektionsspuren, fehlerhafte Änderungen in den Kundenstatistiken usw.

4) Fertigung

Laut der TCS Global Trend Study ist der bedeutendste Vorteil von Big Data in der Fertigung die Verbesserung der Lieferstrategien und der Produktqualität. Im Fertigungssektor hilft Big Data dabei, eine transparente Infrastruktur zu schaffen und dadurch Unsicherheiten und Inkompetenzen vorherzusagen, die sich negativ auf das Geschäft auswirken können.

5) EDV

Als einer der größten Nutzer von Big Data nutzen IT-Unternehmen auf der ganzen Welt Big Data, um ihre Funktionsweise zu optimieren, die Mitarbeiterproduktivität zu steigern und Risiken im Geschäftsbetrieb zu minimieren. Durch die Kombination von Big-Data-Technologien mit ML und KI treibt die IT-Branche kontinuierlich Innovationen voran, um Lösungen selbst für die komplexesten Probleme zu finden.
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6. Einzelhandel

Big Data hat die Arbeitsweise in traditionellen stationären Einzelhandelsgeschäften verändert. Im Laufe der Jahre haben Einzelhändler riesige Datenmengen aus lokalen demografischen Erhebungen, POS-Scannern, RFID, Kundenkarten, Ladenbeständen usw. gesammelt. Jetzt haben sie damit begonnen, diese Daten zu nutzen, um personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, den Umsatz zu steigern, den Umsatz zu steigern und einen hervorragenden Kundenservice zu bieten.

Einzelhändler verwenden sogar intelligente Sensoren und Wi-Fi, um unter anderem die Bewegung der Kunden, die am häufigsten frequentierten Gänge und die Verweildauer der Kunden in den Gängen zu verfolgen. Sie sammeln auch Social-Media-Daten, um zu verstehen, was Kunden über ihre Marke und ihre Dienstleistungen sagen, und passen ihr Produktdesign und ihre Marketingstrategien entsprechend an.

7. Transport

Big Data Analytics hat einen immensen Wert für die Transportbranche. In Ländern auf der ganzen Welt nutzen sowohl private als auch staatliche Transportunternehmen Big-Data-Technologien, um die Routenplanung zu optimieren, den Verkehr zu steuern, Straßenstaus zu bewältigen und Dienstleistungen zu verbessern. Darüber hinaus nutzen Transportdienste Big Data sogar, um Einnahmen zu verwalten, technologische Innovationen voranzutreiben, die Logistik zu verbessern und natürlich, um die Oberhand auf dem Markt zu gewinnen.

Big-Data-Fallstudien

1. Walmart

Walmart nutzt Big Data und Data Mining , um personalisierte Produktempfehlungen für seine Kunden zu erstellen. Mit Hilfe dieser beiden neuen Technologien kann Walmart wertvolle Muster aufdecken, die die am häufigsten gekauften Produkte, die beliebtesten Produkte und sogar die beliebtesten Produktpakete (Produkte, die sich ergänzen und normalerweise zusammen gekauft werden) zeigen.

Basierend auf diesen Erkenntnissen erstellt Walmart attraktive und maßgeschneiderte Empfehlungen für einzelne Benutzer. Durch die effektive Implementierung von Data-Mining-Techniken hat der Einzelhandelsriese die Konversionsraten erfolgreich gesteigert und seinen Kundenservice erheblich verbessert. Darüber hinaus verwendet Walmart Hadoop- und NoSQL-Technologien, um Kunden den Zugriff auf Echtzeitdaten zu ermöglichen, die aus unterschiedlichen Quellen gesammelt wurden.

2. American Express

Der Kreditkartengigant nutzt enorme Mengen an Kundendaten, um Indikatoren zu identifizieren, die die Loyalität der Benutzer widerspiegeln könnten. Es verwendet auch Big Data, um fortschrittliche Vorhersagemodelle zur Analyse historischer Transaktionen zusammen mit 115 verschiedenen Variablen zu erstellen, um potenzielle Kundenabwanderung vorherzusagen. Dank Big-Data-Lösungen und -Tools kann American Express 24 % der Konten identifizieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit in den kommenden vier bis fünf Monaten geschlossen werden.

3. General Electric

Mit den Worten von Jeff Immelt, Vorstandsvorsitzender von General Electric, war GE in den letzten Jahren erfolgreich darin, das Beste aus beiden Welten zusammenzubringen – „ der physikalischen und der analytischen Welt “. GE nutzt Big Data gründlich. Jede Maschine, die unter General Electric betrieben wird, generiert Daten darüber, wie sie funktioniert. Das Analyseteam von GE verarbeitet dann diese kolossalen Datenmengen, um daraus relevante Erkenntnisse zu extrahieren und die Maschinen und ihren Betrieb entsprechend umzugestalten.

Heute hat das Unternehmen erkannt, dass selbst geringfügige Verbesserungen, egal wie klein, eine entscheidende Rolle in ihrer Unternehmensinfrastruktur spielen. Laut GE-Statistiken hat Big Data das Potenzial, die Produktivität in den USA um 1,5 % zu steigern, was über einen Zeitraum von 20 Jahren zusammengestellt das durchschnittliche Volkseinkommen um erstaunliche 30 % steigern könnte!

4. Über

Uber ist einer der größten Taxidienstleister der Welt. Es nutzt Kundendaten, um die beliebtesten und am häufigsten verwendeten Dienste der Benutzer zu verfolgen und zu identifizieren. Sobald diese Daten gesammelt sind, verwendet Uber Datenanalysen, um die Nutzungsmuster der Kunden zu analysieren und zu bestimmen, welche Dienste stärker hervorgehoben und wichtiger werden sollten.

Abgesehen davon nutzt Uber Big Data auf eine andere einzigartige Weise. Uber untersucht die Nachfrage und das Angebot seiner Dienstleistungen genau und ändert die Taxitarife entsprechend. Es ist der Preiserhöhungsmechanismus, der ungefähr so ​​funktioniert – angenommen, wenn Sie es eilig haben und ein Taxi von einem überfüllten Ort aus buchen müssen, berechnet Uber Ihnen den doppelten Betrag!

5. Netflix

Netflix ist eine der beliebtesten On-Demand-Streaming-Plattformen für Online-Videoinhalte, die von Menschen auf der ganzen Welt genutzt wird. Netflix ist ein wichtiger Befürworter der Empfehlungsmaschine. Es sammelt Kundendaten, um die spezifischen Bedürfnisse, Vorlieben und Geschmacksmuster der Benutzer zu verstehen. Anschließend verwendet es diese Daten, um vorherzusagen, was einzelnen Benutzern gefallen wird, und erstellt personalisierte Inhaltsempfehlungslisten für sie.

Heute ist Netflix so groß geworden, dass es sogar einzigartige Inhalte für Benutzer erstellt. Daten sind die geheime Zutat, die sowohl die Empfehlungsmaschinen als auch neue Inhaltsentscheidungen antreibt. Zu den wichtigsten von Netflix verwendeten Datenpunkten gehören Titel, die Benutzer sehen, Benutzerbewertungen, bevorzugte Genres und wie oft Benutzer die Wiedergabe stoppen, um nur einige zu nennen. Hadoop, Hive und Pig sind die drei Kernkomponenten der von Netflix verwendeten Datenstruktur.

6. Procter & Gamble

Procter & Gamble begleitet uns schon seit Ewigkeiten. Obwohl P&G ein „altes“ Unternehmen ist, ist es in seiner Art und Weise noch lange nicht alt. P&G erkannte das Potenzial von Big Data und begann mit der Implementierung von Big Data-Tools und -Technologien in allen seinen Geschäftsbereichen auf der ganzen Welt. Der Hauptfokus des Unternehmens bei der Nutzung von Big Data lag auf der Nutzung von Echtzeit-Erkenntnissen, um eine intelligentere Entscheidungsfindung voranzutreiben.

Um dieses Ziel zu erreichen, begann P&G damit, riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus Forschung und Entwicklung, Lieferkette, kundenorientierten Betrieben und Kundeninteraktionen zu sammeln, sowohl aus Unternehmensdatenbanken als auch aus Online-Quellen. Die globale Marke hat sogar Big-Data-Systeme und -Prozesse entwickelt, um Managern den Zugriff auf die neuesten Branchendaten und -analysen zu ermöglichen.

7. Finanzamt

Ja, auch Behörden schrecken nicht vor der Nutzung von Big Data zurück. Der US Internal Revenue Service nutzt Big Data aktiv, um Identitätsdiebstahl, Betrug und verspätete Zahlungen (Personen, die Steuern zahlen sollten, diese aber nicht rechtzeitig zahlen) zu verhindern.

Der IRS nutzt sogar die Macht von Big Data, um die Einhaltung von Steuervorschriften und -gesetzen sicherzustellen und durchzusetzen. Bis jetzt hat der IRS Betrug und Betrug in Milliardenhöhe erfolgreich verhindert, insbesondere im Fall von Identitätsdiebstahl. In den letzten drei Jahren hat es auch über 2 Milliarden US-Dollar zurückgewonnen.

Einpacken

Wir hoffen, dass wir die Frage „Was ist Big Data?“ beantworten konnten. Frage klar genug. Wir hoffen, dass Sie die Arten von Big Data, Merkmale von Big Data, Anwendungsfälle usw. verstanden haben.

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