Was ist Big Data? Warum Big Data Analytics wichtig ist

Veröffentlicht: 2019-11-02

Seit Jahrhunderten spielen Daten eine wichtige Rolle in unserem Leben. Allerdings erstellen wir täglich 2,5 Trillionen Bytes an Daten. Das bedeutet, dass 90 % der weltweiten Daten allein in den letzten zwei Jahren entstanden sind. Und dieser riesige Datensatz, der so groß ist, dass er mit herkömmlichen Methoden nicht analysiert werden kann, wird als Big Data bezeichnet. Um diese strukturierten und unstrukturierten Daten zu untersuchen, wird Big-Data-Analysetechnik verwendet.

In diesem Artikel werden wir erörtern, was diese große Datenmenge ist, was Big Data Analytics ist und warum es wichtig ist.

Was ist Big Data?

Ist es ein Produkt?
Ist es ein Werkzeugsatz?
Handelt es sich um einen Datensatz, der nur von großen Unternehmen verwendet wird?
Wie gehen große Unternehmen mit Big Data Repositories um?
Wie groß sind diese Daten?
Was ist Big-Data-Analyse?
Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop?

Diese und einige andere Fragen kommen uns in den Sinn, wenn wir nach der Antwort auf die Frage suchen, was Big Data ist. Ok, die letzte Frage ist vielleicht nicht das, was Sie fragen, aber andere sind eine Möglichkeit.

Daher werden wir hier definieren, was es ist, was sein Zweck oder Wert ist und warum wir diese große Datenmenge verwenden.

Unternehmen suchen heute nach neuen und besseren Wegen, um wettbewerbsfähig, profitabel und für die Zukunft gerüstet zu bleiben, und laut Branchenexperten bieten Big-Data-Analysen Möglichkeiten, neue Ideen zu lernen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und der Zeit voraus zu sein.

Big Data bezieht sich auf eine riesige Menge sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten, die Unternehmen tagtäglich überwältigen. Aber es kommt nicht auf die Größe der Daten an, sondern darauf, wie sie genutzt und verarbeitet werden. Es kann mithilfe von Big-Data-Analysen analysiert werden, um bessere strategische Entscheidungen für den Umzug von Unternehmen zu treffen.

Laut Gartner:

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

Bedeutung von Big Data

Der beste Weg, eine Sache zu verstehen, ist, ihre Geschichte zu kennen.

Daten gibt es schon seit Jahren; Aber das Konzept gewann in den frühen 2000er Jahren an Dynamik, und seitdem begannen Unternehmen, Informationen zu sammeln und Big-Data-Analysen durchzuführen, um Details für die zukünftige Verwendung aufzudecken. Dadurch können Organisationen schnell arbeiten und agil bleiben.

Dies war die Zeit, als Doug Laney diese Daten als die drei Vs (Volume, Velocity und Variety) definierte:

Volume : ist die Datenmenge, die von Gigabyte auf Terabyte und darüber hinaus verschoben wird.

Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung ist Geschwindigkeit.

Vielfalt: Daten gibt es in verschiedenen Arten von strukturiert bis unstrukturiert. Strukturierte Daten sind normalerweise numerisch, während sie unstrukturiert sind – Text, Dokumente, E-Mail, Video, Audio, Finanztransaktionen usw.

Während diese drei Vs das Verständnis von Big Data einfach machten, machten sie sogar deutlich, dass der Umgang mit dieser großen Datenmenge mit dem traditionellen Framework nicht einfach sein wird. Zu dieser Zeit entstand Hadoop und bestimmte Fragen wie:

Was ist Hadoop?
Ist Hadoop ein anderer Name für Big Data?
Unterscheidet sich Hadoop von Big Data?

All dies ist entstanden.

Fangen wir also an, sie zu beantworten.

Big Data und Hadoop

Nehmen wir als Beispiel die Restaurantanalogie, um die Beziehung zwischen Big Data und Hadoop zu verstehen

Tom hat kürzlich ein Restaurant mit einem Koch eröffnet, in dem er 2 Bestellungen pro Tag erhält. Er kann diese Bestellungen problemlos bearbeiten, genau wie RDBMS. Aber mit der Zeit dachte Tom daran, das Geschäft zu erweitern und mehr Kunden zu gewinnen, und begann, Online-Bestellungen anzunehmen. Aufgrund dieser Änderung stieg die Rate, mit der er Bestellungen erhielt, und jetzt erhielt er statt 2 10 Bestellungen pro Stunde. Dasselbe geschah mit Daten. Mit der Einführung verschiedener Quellen wie Smartphones, soziale Medien usw. wurde das Datenwachstum enorm, aber aufgrund einer plötzlichen Änderung ist die Handhabung großer Bestellungen/Daten nicht einfach. Daher besteht ein Bedarf für eine andere Art von Strategie, um mit diesem Problem fertig zu werden.

Sich dieser Situation bewusst, begann Tom über eine Lösung nachzudenken. In ähnlicher Weise begannen mit dem Fortschritt der Technologie Daten in alarmierender Geschwindigkeit zu generieren. Um die riesige Menge an Bestellungen zu bewältigen, stellte Tom 4 weitere Köche ein. Alles lief gut, aber da das von 4 Köchen verwendete Lebensmittelregal dasselbe war, wurde es zu einem Engpass, sodass die Lösung nicht so effizient war

Ebenso wurden zur Bewältigung des Datenproblems riesige Datensätze und mehrere Verarbeitungseinheiten installiert, aber auch dies war nicht effektiv, da die zentralisierte Speichereinheit zum Engpass wurde. Das bedeutet, wenn die zentrale Einheit ausfällt, wird das gesamte System kompromittiert. Daher musste nach einer besseren Lösung für Daten und Restaurant gesucht werden.

Tom kam mit einer effizienten Lösung, er teilte die Köche in zwei Hierarchien auf, nämlich Junior- und Chefkoch, und ordnete jedem Juniorchef ein Lebensmittelregal zu. Angenommen, das Gericht ist Nudelsoße. Nun wird nach Toms Plan ein Juniorchef die Pasta zubereiten und der andere Juniorchef die Soße. Im weiteren Verlauf übergeben sie Pasta und Sauce an den Küchenchef, wo der Küchenchef die Pastasauce zubereitet, nachdem er beide Zutaten kombiniert hat, und die endgültige Bestellung wird geliefert. Diese Lösung funktionierte perfekt für Toms Restaurant und für Big Data wird dies von Hadoop erledigt.

Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework, das verwendet wird, um Daten verteilt auf großen Clustern von handelsüblicher Hardware zu speichern und zu verarbeiten. Hadoop speichert die Daten auf verteilte Weise mit Replikationen, um Fehlertoleranz zu bieten und ein Endergebnis ohne Engpassprobleme zu liefern. Jetzt müssen Sie eine Vorstellung davon haben, wie Hadoop das Problem von Big Data löst, dh

Speicherung riesiger Datenmengen.
Speichern von Daten in verschiedenen Formaten: unstrukturiert, halbstrukturiert und strukturiert.
Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Daten.

Bedeutet das also, dass sowohl Big Data als auch Hadoop gleich sind?

Das können wir nicht sagen, da es Unterschiede zwischen beiden gibt.

Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Hadoop?

Big Data ist nichts anderes als ein Konzept, das eine große Datenmenge darstellt, während Apache Hadoop verwendet wird, um diese große Datenmenge zu verarbeiten.
Es ist komplex mit vielen Bedeutungen, während Apache Hadoop ein Programm ist, das eine Reihe von Zielen und Zielen erreicht.
Dieses große Datenvolumen ist eine Sammlung verschiedener Datensätze mit mehreren Formaten, während Apache Hadoop unterschiedliche Datenformate verarbeitet.
Hadoop ist eine Verarbeitungsmaschine und Big Data ist der Rohstoff.

Jetzt wissen wir, was diese Daten sind, wie Hadoop und Big Data funktionieren. Es ist an der Zeit zu erfahren, wie Unternehmen von diesen Daten profitieren.

Wie Unternehmen von Big Data profitieren

Ein paar Beispiele, um zu erklären, wie diese großen Datenmengen Unternehmen helfen, einen zusätzlichen Vorteil zu erlangen:

Coca Cola und Big Data

Coca-Cola ist ein Unternehmen, das keiner Vorstellung bedarf. Das Unternehmen ist seit Jahrhunderten führend in der Konsumgüterverpackung. Alle Produkte werden weltweit vertrieben. Eine Sache, die Coca Cola gewinnt, sind Daten. Aber wie?

Coca Cola und Big Data :

Anhand der gesammelten Daten und deren Analyse mittels Big Data Analytics kann Coca Cola über die folgenden Faktoren entscheiden:

Auswahl der richtigen Zutatenmischung zur Herstellung von Saftprodukten
Lieferung von Produkten in Restaurants, Einzelhandel usw
Social-Media-Kampagne zum Verständnis des Käuferverhaltens, Treueprogramm
Schaffung digitaler Servicezentren für Beschaffungs- und HR-Prozesse

Netflix und Big Data

Um anderen Video-Streaming-Diensten immer einen Schritt voraus zu sein, analysiert Netflix ständig Trends und stellt sicher, dass die Nutzer auf Netflix das bekommen, wonach sie suchen. Sie suchen nach Daten in:

Meistgesehene Programme
Trends, Shows, die Kunden konsumieren und auf die sie warten
Werbe-Visuals, Klicks, zum Ansehen aufgewendete Zeit
Geräte, die von Kunden verwendet werden, um seine Programme anzusehen
Was die Zuschauer mögen: Binge-Watching, Ansehen in Teilen, hintereinander oder eine komplette Serie.

Für viele Video-Streaming- und Unterhaltungsunternehmen ist Big-Data-Analyse der Schlüssel, um Abonnenten zu halten, Einnahmen zu sichern und die Art der Inhalte zu verstehen, die die Zuschauer basierend auf geografischen Standorten mögen. Diese umfangreichen Daten geben Netflix nicht nur diese Möglichkeit, sondern helfen sogar anderen Video-Streaming-Diensten zu verstehen, was die Zuschauer wollen und wie Netflix und andere es liefern können.

Daneben gibt es Unternehmen, die folgende Daten speichern, die der Big-Data-Analyse helfen, genaue Ergebnisse zu liefern, wie:

Auf den Servern von Twitter gespeicherte Tweets
Informationen, die aus der Verfolgung von Autofahrten durch Google gespeichert wurden
Kommunale und nationale Wahlergebnisse
Die durchgeführten Behandlungen und der Name des Krankenhauses
Art der verwendeten Kreditkarte und Einkäufe an verschiedenen Orten
Was, wenn die Leute auf Netflix, Amazon Prime, IPTV usw. schauen und wie lange

Hmm, auf diese Weise wissen Unternehmen also von unserem Verhalten und entwickeln Dienstleistungen für uns.

Was ist Big-Data-Analyse?

Der Prozess des Studierens und Untersuchens großer Datenmengen, um Muster zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen, wird als Big-Data-Analyse bezeichnet. Es beinhaltet einen algorithmischen und mathematischen Prozess, um eine sinnvolle Korrelation abzuleiten. Der Fokus der Datenanalyse liegt darauf, Schlussfolgerungen abzuleiten, die auf dem Wissen der Forscher basieren.

Bedeutung von Big-Data-Analysen

Idealerweise verarbeitet Big Data Vorhersagen/Prognosen der riesigen Datenmengen, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden. Dies hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen. Einige der Bereiche, in denen Daten verwendet werden, sind maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Robotik, Gesundheitswesen, virtuelle Realität und verschiedene andere Bereiche. Daher müssen wir die Daten übersichtlich und organisiert halten.

Dies gibt Organisationen die Möglichkeit, sich zu verändern und zu wachsen. Aus diesem Grund wird Big Data Analytics immer beliebter und ist von größter Bedeutung. Basierend auf seiner Natur können wir es in 4 verschiedene Teile unterteilen:

Darüber hinaus spielen große Datenmengen auch in folgenden Bereichen eine wichtige Rolle:

Identifizierung neuer Möglichkeiten
Datennutzung in Organisationen
Erzielen Sie höhere Gewinne und effizientere Abläufe
Effektives Marketing
Besserer Kundenservice
Wettbewerbsvorteile gegenüber Konkurrenten

Nun, da wir wissen, in welchen Bereichen Daten eine wichtige Rolle spielen. Es ist an der Zeit zu verstehen, wie Big Data und seine 4 verschiedenen Teile funktionieren.

Big Data Analytics und Data Sciences

Die Analyse von Daten beinhaltet den Einsatz fortschrittlicher Techniken und Tools wie maschinelles Lernen, Data Mining und Statistiken. Die so extrahierten Daten aus unterschiedlichen Quellen und in unterschiedlichen Größen dienen der Analyse.

Data Sciences hingegen ist ein Überbegriff, der wissenschaftliche Methoden zur Verarbeitung von Daten umfasst. Data Sciences kombinieren mehrere Bereiche wie Mathematik, Datenbereinigung usw., um Big Data vorzubereiten und auszurichten.

Aufgrund der damit verbundenen Komplexität ist die Datenwissenschaft eine ziemliche Herausforderung, aber mit dem beispiellosen Wachstum der weltweit generierten Informationen entwickelt sich auch das Konzept der umfangreichen Daten. Daher ist der Bereich der Datenwissenschaften, der sich mit Big Data befasst, untrennbar miteinander verbunden. Daten umfassen strukturierte und unstrukturierte Informationen, während Datenwissenschaften ein fokussierterer Ansatz sind, der bestimmte wissenschaftliche Bereiche umfasst.

Unternehmen und Big Data Analytics

Aufgrund der steigenden Nachfrage nimmt der Einsatz von Tools zur Datenanalyse zu, da sie Unternehmen dabei helfen, neue Möglichkeiten zu finden und neue Erkenntnisse zu gewinnen, um ihr Geschäft effizient zu führen.

Darüber hinaus können Unternehmen durch die Fokussierung auf Kunden ihre Abläufe verbessern und mehr Gewinne erzielen. Tools wie Hadoop helfen bei der Reduzierung der Speicherkosten. Dadurch wird die Unternehmenseffizienz gesteigert, was wiederum dazu führt, Geld und Energie zu sparen und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Echtzeit-Vorteile von Big Data Analytics

Daten haben im Laufe der Jahre ein enormes Wachstum erfahren, aufgrund dessen die Datennutzung in Branchen zugenommen hat, die von folgenden reichen:

Bankwesen
Gesundheitswesen
Energie
Technologie
Verbraucher
Herstellung

Alles in allem ist Data Analytics heute ein wesentlicher Bestandteil von Unternehmen geworden.

Stellenangebote und Big-Data-Analysen

Daten sind fast überall, daher besteht ein dringender Bedarf, alle generierten Daten zu sammeln und aufzubewahren. Aus diesem Grund befindet sich die Big-Data-Analyse an den Grenzen der IT und ist für die Verbesserung von Unternehmen und das Treffen von Entscheidungen von entscheidender Bedeutung geworden. Experten, die sich mit der Analyse von Daten auskennen, haben eine Fülle von Möglichkeiten. Denn sie sind diejenigen, die die Lücke zwischen traditionellen und neuen Business-Analytics-Techniken schließen können, die Unternehmen beim Wachstum helfen.

Vorteile von Big-Data-Analysen

Kostenreduzierung
Bessere Entscheidungsfindung
Neue Produkte und Dienstleistungen
Entdeckung eines Betruges
Bessere Einblicke in den Verkauf
Marktbedingungen verstehen
Datengenauigkeit
Verbesserte Preise

Wie Big Data Analytics funktioniert und welche Schlüsseltechnologien es gibt

Keine einzelne Technologie kann große Daten umfassen, aber erweiterte Big-Data-Analysen können auf Daten angewendet werden, um den größtmöglichen Nutzen aus den Informationen zu ziehen.

Hier sind die größten Spieler:

Maschinelles Lernen : Maschinelles Lernen trainiert eine Maschine, größere, komplexere Daten zu lernen und zu analysieren, um schnellere und genauere Ergebnisse zu liefern. Durch die Verwendung einer Teilmenge von KI-Unternehmen für maschinelles Lernen können Unternehmen profitable Chancen identifizieren und unbekannte Risiken vermeiden.

Datenmanagement: Da Daten ständig in und aus der Organisation fließen, müssen wir wissen, ob sie von hoher Qualität sind und zuverlässig analysiert werden können. Sobald die Daten zuverlässig sind, wird ein Stammdatenverwaltungsprogramm verwendet, um die Organisation auf die gleiche Seite zu bringen und Daten zu analysieren.

Data-Mining : Die Data-Mining-Technologie hilft bei der Analyse verborgener Datenmuster, sodass sie in weiteren Analysen verwendet werden können, um eine Antwort auf komplexe Geschäftsfragen zu erhalten. Mithilfe von Data-Mining-Algorithmen können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen und sogar Problembereiche lokalisieren, um den Umsatz durch Kostensenkungen zu steigern. Data Mining wird auch als Data Discovery und Knowledge Discovery bezeichnet.

Hadoop: Hadoop ist eine Open-Source-Software, die dabei hilft, die Datenverarbeitung und -speicherung von Datenanwendungen auf organisierte Weise auf Computerservern zu verwalten. Hadoop ist zu einer Schlüsseltechnologie geworden, die fortschrittliche Big-Data-Analyseinitiativen unterstützt, darunter maschinelles Lernen, Data Mining usw. Das Hadoop-System kann verschiedene Formen strukturierter und unstrukturierter Daten verarbeiten, was einen zusätzlichen Vorteil für die einfache Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten bietet.

In-Memory-Analytics: Diese Business Intelligence (BI)-Methodik wird verwendet, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen. Durch die Analyse von Daten aus dem Systemspeicher des RAM-Computers kann die Antwortzeit auf Abfragen verkürzt und Geschäftsentscheidungen schneller getroffen werden. Diese Technologie eliminiert sogar den Aufwand für das Speichern von Datenaggregattabellen oder Indizieren von Daten, was zu einer schnelleren Reaktionszeit führt. Diese In-Memory-Analyse hilft dem Unternehmen nicht nur, iterative und interaktive Big-Data-Analysen durchzuführen.

Predictive Analytics: Predictive Analytics ist die Methode zum Extrahieren von Informationen aus vorhandenen Daten, um zukünftige Ergebnisse und Trends zu bestimmen und vorherzusagen. Techniken wie Data Mining, Modellierung, maschinelles Lernen und KI werden verwendet, um aktuelle Daten zu analysieren und zukünftige Vorhersagen zu treffen. Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, proaktiv zu werden, die Zukunft vorherzusagen, das Ergebnis vorherzusehen usw. Darüber hinaus geht es noch weiter und schlägt Maßnahmen vor, um von der Vorhersage zu profitieren, und liefert auch eine Entscheidung, um ihre Vorhersagen und Auswirkungen zu nutzen.

Text Mining : Text Mining, auch als Text Data Mining bezeichnet, ist der Prozess der Ableitung hochwertiger Informationen aus unstrukturierten Textdaten. Mit der Text-Mining-Technologie decken Sie Erkenntnisse auf, die Sie zuvor nicht bemerkt haben. Text Mining nutzt maschinelles Lernen und ist praktischer für Data Scientists und andere Benutzer, um Big-Data-Plattformen zu entwickeln und bei der Analyse von Daten zu helfen, um neue Themen zu entdecken.

Big-Data-Analytics-Herausforderungen und Lösungsansätze

Jede Minute werden riesige Datenmengen produziert, daher wird es zu einer herausfordernden Aufgabe, sie zu speichern, zu verwalten, zu nutzen und zu analysieren. Selbst große Unternehmen kämpfen mit der Datenverwaltung und -speicherung, um eine riesige Datenmenge zu nutzen. Dieses Problem kann nicht durch einfaches Speichern von Daten gelöst werden, weshalb Unternehmen Herausforderungen identifizieren und an deren Lösung arbeiten müssen:

Unzureichendes Verständnis und Akzeptanz von Big Data
Aussagekräftige Erkenntnisse durch Big Data Analytics
Datenspeicherung und Qualität
Sicherheit und Datenschutz von Daten
Erhebung aussagekräftiger Daten in Echtzeit: Fachkräftemangel
Datensynchronisierung
Visuelle Darstellung von Daten
Verwirrung in der Datenverwaltung
Große Datenmengen strukturieren
Informationsextraktion aus Daten

Organisatorische Vorteile von Big Data

Big Data ist nicht nützlich, um Daten zu organisieren, aber es bringt sogar eine Vielzahl von Vorteilen für die Unternehmen. Die Top 5 sind:

Markttrends verstehen : Mithilfe von Big Data und Big-Data-Analysen können Unternehmen auf einfache Weise Markttrends vorhersagen, Kundenpräferenzen vorhersagen, die Produkteffektivität und Kundenpräferenzen bewerten und einen Überblick über das Kundenverhalten gewinnen. Diese Einblicke helfen im Gegenzug, Kaufmuster, Kaufmuster, Vorlieben und mehr zu verstehen. Solche Vorabinformationen helfen bei der Planung und Verwaltung von Dingen.
Kundenbedürfnisse verstehen: Big-Data-Analysen helfen Unternehmen, eine bessere Kundenzufriedenheit zu verstehen und zu planen. Dadurch wird das Wachstum eines Unternehmens beeinflusst. 24*7-Support, Beschwerdelösung, konsistente Feedback-Sammlung usw.
Verbesserung des Rufs des Unternehmens : Big Data hilft, mit falschen Gerüchten umzugehen, bietet besseren Service für die Kundenbedürfnisse und erhält das Image des Unternehmens. Mit Big-Data-Analysetools können Sie sowohl negative als auch positive Emotionen analysieren, die helfen, die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden zu verstehen.
Fördert kostensparende Maßnahmen : Die anfänglichen Kosten für die Bereitstellung von Big Data sind hoch, doch die Renditen und gewinnbringenden Erkenntnisse sind höher, als Sie bezahlen. Big Data kann verwendet werden, um Daten effektiver zu speichern.
Macht Daten verfügbar : Moderne Tools in Big Data können benötigte Datenmengen jederzeit in einem strukturierten und leicht lesbaren Format in Echtzeit präsentieren.

Branchen, in denen Big Data verwendet wird:

Einzelhandel & E-Commerce
Finanzdienstleistungen
Telekommunikation

Fazit

Daraus können wir schließen, dass es keine spezifische Definition dafür gibt, was Big Data ist, aber wir sind uns alle einig, dass eine große Menge an Daten Big Data ist. Mit der Zeit nimmt auch die Bedeutung von Big-Data-Analysen zu, da sie dazu beitragen, das Wissen zu erweitern und zu einem profitablen Abschluss zu kommen.

Wenn Sie von Big Data profitieren möchten, hilft Ihnen die Verwendung von Hadoop sicherlich weiter. Denn es ist eine Methode, die es versteht, Big Data zu managen und verständlich zu machen.