Big Data Analytics: Wie man Big Data versteht

Daten sind überall.

Aber nur ein winziger Prozentsatz der erzeugten Daten wird analysiert und genutzt.

Jede Suche oder jeder Klick, den wir im Internet machen, wird indexiert und von Unternehmen genutzt, um unsere Vorlieben besser zu verstehen. Wenn ein Unternehmen die Daten seiner Kunden erfassen und speichern kann, kann es diese Daten analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um wertvolle Entscheidungen zu treffen.

Haben Sie online nach "Laufschuhen" gesucht?

Online-Händler werden Ihre Suchinformationen nutzen, um personalisierte Anzeigen zu schalten und Sie dazu zu verleiten, ein Paar Laufschuhe in ihren Geschäften zu kaufen.

Natürlich mag der Prozess der Schaltung gezielter Anzeigen einfach erscheinen. Einfach in dem Sinne, dass, wenn ein Kunde nach Laufschuhen sucht, ihm Laufschuh-Werbung angezeigt wird.

Aber die Sache ist, Sie sind nicht die einzige Person, die zu einem bestimmten Zeitpunkt nach einem Paar Laufschuhe sucht, und es gibt Hunderte von Händlern, die mit Ihnen Geschäfte machen wollen. Da mehrere andere Faktoren Ihre Kaufentscheidung beeinflussen werden, einschließlich früherer Kaufverhalten, Demografie wie Alter und Jahreszeit, müssen Händler diese ebenfalls berücksichtigen.

Zu jedem beliebigen Zeitpunkt ist die Menge der erzeugten Kundendaten enorm. Für Menschen ist es eine Herkulesaufgabe, solche riesigen Datenmengen zu verstehen. Obwohl es unmöglich ist, die erzeugten Daten vollständig zu nutzen, kann mit Hilfe von Big-Data-Analyse-Tools viel erreicht werden.

Was ist Big-Data-Analyse?

Big-Data-Analyse (BDA) ist der Prozess der Analyse großer Datenmengen, um Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Diese Erkenntnisse könnten Korrelationen, verborgene Muster, Markttrends, Kundenpräferenzen oder alles sein, was Organisationen helfen könnte, bessere und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Riesige Datenmengen, die mit der Zeit exponentiell wachsen, werden als Big Data bezeichnet.

Big Data sind immer noch Daten, aber riesig. Sie sind so groß und komplex, dass sie nicht mit traditionellen Datenmanagementsystemen oder traditionellen Business-Intelligence-Lösungen gespeichert oder verarbeitet werden können; daher erfordert es Big-Data-Analyse.

Big-Data-Analyse ist eine fortgeschrittene Form der Datenanalyse. Sie umfasst komplexe Anwendungen, die von statistischen Algorithmen, prädiktiven Modellen und mehr angetrieben werden. Sie kann zahlreiche fortgeschrittene und lukrative geschäftsbezogene Fragen beantworten, indem sie große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten untersucht.

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning können den Analyseprozess beschleunigen und Unternehmen helfen, Big Data zu verstehen und komplexere Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelle Lernalgorithmen können helfen, Big Data zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Sie können auch in mehreren Big-Data-Operationen implementiert werden, einschließlich der Datensegmentierung und -kennzeichnung.

Daten vs. Informationen

Beachten Sie, dass die Begriffe "Daten" und "Informationen" nicht dasselbe bedeuten. Daten an sich tragen keine besondere Bedeutung. Sie sind nur eine zufällige Sammlung von Zahlen und Details. Daten können strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert sein. Wenn Daten verarbeitet, strukturiert, interpretiert und präsentiert werden, werden sie als Informationen bezeichnet.

Mit anderen Worten, Informationen werden aus Daten abgeleitet und können verwendet werden, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Daten hängen nicht von den Informationen ab, aber das Gegenteil ist nicht wahr. Informationen geben Daten Kontext und machen sie bedeutungsvoll und wertvoll.

Zum Beispiel ist eine Liste von Daten (Daten) bedeutungslos. Die Information, dass es sich um die Liste der Feiertage handelt, gibt den Daten Relevanz.

Wie Daten und Informationen verwechseln viele oft Datenanalyse und Data Mining.

Im Wesentlichen verwendet Data Mining mathematische und wissenschaftliche Modelle, um Trends und Muster in Daten zu identifizieren. Andererseits verwendet Datenanalyse Analysemethoden und Business-Intelligence-Tools. Data Mining wird oft als Teilmenge der Datenanalyse betrachtet.

Warum ist Big-Data-Analyse wichtig?

Wir leben in einer datengesteuerten Welt.

Das Volumen der jährlich erzeugten Daten nimmt exponentiell zu, und die Zahlen sind bereits so groß, dass unser Gehirn Schwierigkeiten haben wird, sie zu begreifen. Zum Kontext: Das Volumen der Daten, die im Jahr 2023 erzeugt werden sollen , ist fast dreimal so groß wie das, was 2019 erzeugt wurde.

Unternehmen können es sich nicht leisten, Big-Data-Analyse zu verpassen. Es ist entscheidend, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und kommende Markttrends vorherzusagen. Noch wichtiger ist, dass BDA Unternehmen ermöglicht, ihre Kunden besser zu verstehen und mehr Möglichkeiten zu finden, ihren Lebenszeitwert zu erhöhen.

Big-Data-Technologien wie Hadoop können Unternehmen helfen, Betriebskosten zu senken und Mittel zur Effizienzsteigerung zu finden. Sie sind schneller und besser als Menschen bei der Entscheidungsfindung und verstehen auch die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden.

Der traditionelle Ansatz zur Datenanalyse erfolgt nach einem Ereignis. Im Gegensatz dazu kann die Analyse bei der Big-Data-Analyse historisch oder in Echtzeit erfolgen, was bedeutet, dass Daten fast sofort gesammelt und verarbeitet werden können. Diese Eigenschaft ermöglicht es BDA, mehrere Durchbrüche im Gesundheitswesen, in der Fertigung, im Transportwesen und im E-Commerce zu schaffen.

Arten der Big-Data-Analyse

Daten sind das grundlegende Rohmaterial für die Datenwissenschaft.

Nicht nur historische Daten dienen als Beweis, sondern sie helfen auch Datenwissenschaftlern, Geschichten zu erstellen. Solche Geschichten können Unternehmen helfen, wirkungsvolle Entscheidungen zu treffen, die nicht auf Instinkten basieren. Tatsächlich ermöglicht es BDA Unternehmen, sich auf Fakten und nicht auf Gefühle zu verlassen.

Es gibt vier verschiedene Arten der Big-Data-Analyse: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv.

Nicht alle Analysen zeichnen dasselbe Bild. Sie beantworten unterschiedliche Fragen in Bezug auf Daten und treiben verschiedene Arten von Entscheidungsprozessen an. Im Wesentlichen konzentrieren sich alle vier Arten der Big-Data-Analyse darauf, Informationen aus Big Data zu extrahieren.

1. Deskriptive Analyse

Die deskriptive Analyse beantwortet die Frage "Was ist passiert?".

Es ist die häufigste und elementarste Form der Datenanalyse, und in den meisten Fällen beginnen Datenwissenschaftler und Analysten ihre Reise mit der deskriptiven Analyse. Sie gibt Ihnen einen Überblick darüber, was zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit passiert ist. Mit anderen Worten, es ist die Interpretation historischer Daten, um die Veränderungen zu verstehen, die in einem Unternehmen stattgefunden haben.

Die deskriptive Analyse hilft Unternehmen zu verstehen, wie sie abschneiden, indem sie Kontext bietet. Datenvisualisierung spielt eine entscheidende Rolle bei dieser Art der Big-Data-Analyse.

Die deskriptive Analyse kann Unternehmen helfen, ihre Stärken und Schwächen zu identifizieren. Hier sind einige Beispiele, wie die deskriptive Analyse verwendet werden kann.

• Benchmarking der jährlichen Verkaufszahlen und Einnahmen eines Unternehmens
• Berechnung der durchschnittlichen Zeit, die Lernende benötigen, um einen Kurs abzuschließen
• Bewertung des Return on Investment (ROI) einer Marketingkampagne

Auch hier ist diese Art der Big-Data-Analyse nicht darauf ausgelegt, Schätzungen zu machen. Sie wird nur verwendet, um riesige Datenmengen in verständliche Stücke zu zerlegen und zu verstehen, was passiert.

2. Diagnostische Analyse

Die diagnostische Analyse löst die Frage "Warum ist es passiert?".

Es ist eine Form der fortgeschrittenen Analyse, die wertvolle Geschäftseinblicke liefern und die Gründe hinter bestimmten Ergebnissen aufdecken kann. Sie wird in der Regel mit Techniken wie Drill-Down, Data Mining, Datenentdeckung und Korrelationen durchgeführt. Diese Art der Analyse ist nicht in der Lage, Ihnen umsetzbare Erkenntnisse zu geben.

Die diagnostische Analyse ist auch als Ursachenanalyse bekannt. Sie untersucht in der Regel Daten, um Korrelationen zu entdecken. Sie hilft zu bestimmen, welche Faktoren und Ereignisse zu einem bestimmten Ergebnis beigetragen haben. Zum Beispiel kann die diagnostische Analyse in einer Zeitreihendaten von Verkäufen helfen zu verstehen, warum die Verkäufe in einem bestimmten Monat gestiegen oder gesunken sind.

3. Prädiktive Analyse

Prädiktive Analyse beantwortet die Frage "Was wird wahrscheinlich passieren?".

Einfach ausgedrückt, kann die prädiktive Analyse mit Wahrsagerei verglichen werden, jedoch ohne Spekulationen. An diesem Punkt beginnt die Big-Data-Analyse etwas komplizierter zu werden. Mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen kann die prädiktive Analyse Organisationen Einblicke geben, was wahrscheinlich passieren wird.

Beachten Sie jedoch, dass diese Art der Datenanalyse nicht vorhersagen kann, ob ein Ereignis in der Zukunft eintreten wird. Stattdessen prognostiziert sie nur die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses.

Die prädiktive Analyse kann angewendet werden, um Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlich abwandern werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, spezifische Maßnahmen zu ergreifen, wie z.B. Anreize für diese Kunden anzubieten.

4. Präskriptive Analyse

Die präskriptive Analyse löst die Frage "Wie kann man es erreichen?".

Während die prädiktive Analyse die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses bietet, geht die präskriptive Analyse einen Schritt weiter und schlägt verschiedene Maßnahmen vor, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Sie hilft auch, bestimmte Aktivitäten zu identifizieren und zu vermeiden, die in der Zukunft zu Problemen führen können.

Ein Beispiel für präskriptive Analyse ist, wie Google Maps Faktoren wie Echtzeit-Verkehrsbedingungen, Entfernung und Transportmittel berücksichtigt, um die schnellste Route zu finden.

Top Big-Data-Analyse-Tools und -Technologien

Eine Reihe von Tools und Technologien arbeiten zusammen, um Big-Data-Analyse machbar zu machen. Sie machen Datenanalyse kostengünstiger und erleichtern es auch, Terabytes (oder Petabytes) von Daten zu verarbeiten.

Hier sind einige der Tools und Technologien, die in der Big-Data-Analyse verwendet werden:

• Apache Hadoop: Es ist ein Open-Source-Software-Framework, das große Datensätze speichern und verarbeiten kann. Es bietet enorme Verarbeitungskapazität und kann große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten verarbeiten.
• Apache Spark: Es ist eine Open-Source-Analyse-Engine, die zur Verarbeitung von Big Data verwendet wird. Es verwendet Datenverarbeitungsmethoden, einschließlich Batch- und Stream-Verarbeitung.
• SQL: Steht für Structured Query Language. Es ist eine der am häufigsten verwendeten Sprachen zum Extrahieren von Daten aus Datenbanken.
• NoSQL-Datenbanken: Sie sind nicht-tabellarische oder nicht-relationale Datenbanken, die Informationen in JSON-Dokumenten speichern, im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die Informationen in Zeilen und Spalten speichern. Sie sind ideal für rohe und unstrukturierte Daten und können große Datenmengen verarbeiten.
• Datenlake: Es ist ein Speicher-Repository, das in der Lage ist, massive Mengen an Rohdaten zu speichern. Es verwendet eine flache Architektur, um Daten zu speichern.
• Datenlager: Es ist ein Repository, das Geschäftsdaten speichert, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden. Datenlager sind so konzipiert, dass sie Business-Intelligence-Aktivitäten wie Analysen unterstützen und enthalten in der Regel große Mengen an historischen Daten.

Wie funktioniert Big-Data-Analyse?

Big-Data-Analyse dreht sich darum, wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen. Dieser Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen wird von Analysefachleuten wie Datenwissenschaftlern und Analysten durchgeführt. Kurz gesagt, Big-Data-Analyse umfasst vier Hauptprozesse der Datenvorbereitung: Sammeln, Verarbeiten, Reinigen und Analysieren.

Bevor wir dazu kommen, schauen wir uns an, was Daten zu Big Data macht. Dafür müssen Sie die drei V's verstehen, die verwendet werden, um Big Data zu beschreiben.

Drei V’s von Big Data

Big Data sind Daten, die zu groß sind, als dass traditionelle Datenmanagementsysteme sie verarbeiten könnten. Aber der Begriff "groß" ist subjektiv. Deshalb wird er mit drei Vektoren beschrieben: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt.

1. Volumen

Volumen ist das V, das am meisten mit Big Data assoziiert wird. Volumen gibt die Menge der erzeugten Daten an. Dies könnten Daten sein, die von Websites, Smartphones, virtuellen Assistenten, Smartwatches, im Grunde von allem erzeugt werden.

Das ist nur ein Teil der Gleichung. Daten werden von einzelnen Nutzern erzeugt, wenn sie liken, kommentieren und teilen. Kurz gesagt, die von solchen Plattformen erzeugten Daten sind riesig und können nicht von traditionellen Systemen verarbeitet werden. Dies repräsentiert den Volumenaspekt von Big Data.

2. Geschwindigkeit

Geschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt werden. Sie gibt das Wachstum der Daten an und beeinflusst tiefgreifend, wie wir Daten sehen. Sie beeinflusst auch die Verbesserung der Technologien, die eingesetzt werden, um Daten zu nutzen.

Das ist eine gewaltige Menge an Daten, die jeden Tag hereinkommt. Ein weiteres Beispiel sind die von Internet-of-Things (IoT)-Geräten erzeugten Daten. Da IoT in den meisten Branchen für Furore sorgt, nehmen die von Geräten wie Sensoren, Sicherheitskameras und drahtlosen Trackern erzeugten Daten rapide zu.

3. Vielfalt

Wenn man über Daten spricht, haben viele vielleicht ein mentales Bild von Zeilen und Spalten in Excel-Tabellen. Vor ein paar Jahrzehnten war dieses Bild fast genau. Aber jetzt haben wir eine Vielzahl von Datensätzen, einschließlich Bilder, Audio- und Videoaufnahmen, Zahlen, Text und Sensordaten.

Die meisten der erzeugten oder gesammelten Daten sind unstrukturiert und passen nicht wirklich in Tabellenkalkulationen. Das bedeutet auch, dass die erzeugten Daten im Gegensatz zur Vergangenheit nicht mehr in eine einzige Datenbankanwendung passen. Diese Vielfalt in Big Data wird als Vielfalt bezeichnet.

Vor ein paar Jahrzehnten überwältigten das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Daten die damals verfügbaren hochmodernen, traditionellen Systeme. Aber jetzt hat ein Smartphone genug Speicherkapazität und Rechenleistung, um diese Art von Daten zu speichern und zu verarbeiten.

Vier Datenvorbereitungsprozesse

Nun zurück dazu, wie Big-Data-Analyse funktioniert.

Analysefachleute wie Datenanalysten und -wissenschaftler, Statistiker und prädiktive Modellierer sammeln, verarbeiten, reinigen und analysieren Big Data. Außerdem ist Big Data oft eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten.

1. Datensammlung

Daten müssen gesammelt werden, um analysiert zu werden. Der Prozess der Datensammlung wird für verschiedene Organisationen unterschiedlich aussehen und wird auch davon abhängen, wie sie diese Daten nutzen wollen.

Da Big Data so "groß" und vielfältig ist, ist es nicht immer machbar, diese Daten in einer Datenbank zu speichern. Datenwissenschaftler müssen möglicherweise auf neuere Ansätze zurückgreifen, wie das Anwenden von Metadaten und dann das Laden in eine Datenlake.

Big Data ist selten strukturiert. Es ist eine Kombination aus strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten. Hier ist, wie sie sich unterscheiden.

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind Daten, die linear sind und in einer relationalen Datenbank gespeichert werden. Denken Sie an Zeilen und Spalten von Daten, die Sie in einer Tabellenkalkulation sehen. Es ist einfach für Big-Data-Anwendungen, strukturierte Daten zu verarbeiten, aber sie machen nur einen kleinen Bruchteil der heutigen Daten aus.

Unstrukturierte Daten

Nicht überraschend, bis 2022 werden fast 80 Prozent aller Daten unstrukturiert sein. Textnachrichten, Audioaufnahmen, Bilder und Videos sind einige Beispiele. Unstrukturierte Daten sind vielfältig und manchmal sogar zufällig. Im Vergleich zu strukturierten Daten sind unstrukturierte Daten schwer zu verstehen, und Big-Data-Anwendungen werden Schwierigkeiten haben, sie zu verarbeiten.

Halbstrukturierte Daten

Daten, die nicht in einer relationalen Datenbank organisiert werden können, aber einige strukturelle Eigenschaften haben, werden als halbstrukturierte Daten bezeichnet. E-Mails, komprimierte Dateien, Webseiten und TCP/IP-Pakete sind einige Beispiele. Mit einigen Prozessen können halbstrukturierte Daten jedoch manchmal in relationalen Datenbanken gespeichert werden. Ein Beispiel dafür wäre XML-Daten.

2. Datenverarbeitung

Nachdem Daten gesammelt und gespeichert wurden, müssen sie verarbeitet und sortiert werden, um verwendet zu werden. Das Tempo, mit dem Daten wachsen, macht es zu einer herausfordernden Aufgabe, Big Data zu verarbeiten. Es gibt zahlreiche Arten von Datenverarbeitungsmethoden.

Batch-Verarbeitung

Batch-Verarbeitung ist, wenn massive Datenmengen, die über einen bestimmten Zeitraum gespeichert wurden, zusammen oder in Batches analysiert werden. Es ist entscheidend, wenn große Datensätze verarbeitet werden müssen, um umfassende Einblicke zu gewinnen. Da eine große Menge an Daten beteiligt ist, wird das System Stunden, wenn nicht Tage benötigen, um sie zu verarbeiten. Durch die Verarbeitung von Daten in Batches werden jedoch Rechenressourcen gespart.

Verteilte Verarbeitung

Die meisten großen Datensätze sind zu groß, um auf einem einzigen Rechner verarbeitet zu werden. Wie der Name schon sagt, zerlegt die verteilte Verarbeitung große Datensätze in kleinere Stücke und speichert sie auf mehreren Servern. Sie hat eine hohe Fehlertoleranz, da, wenn ein Server ausfällt, die Datenverarbeitungsaufgaben anderen verfügbaren Servern zugewiesen werden können.

Stream-Verarbeitung

Stream-Verarbeitung bezieht sich auf die Verarbeitung von Daten, sobald sie erzeugt oder gesammelt werden. Im Gegensatz zur Batch-Verarbeitung gibt es kaum oder keine Verzögerung zwischen dem Zeitpunkt, zu dem Daten empfangen und verarbeitet werden. Stream-Verarbeitung ist ideal, wenn Echtzeitanalysen für Ihr Unternehmen entscheidend sind. Sie kann jedoch komplexer als die Batch-Verarbeitung sein und ist in der Regel teuer.

Echtzeit-Verarbeitung

Echtzeit-Verarbeitung wird verwendet, wenn fast sofortige Ergebnisse erwartet werden. Sie verarbeitet eingehende Daten so schnell wie möglich, und wenn sie auf einen Fehler stößt, ignoriert sie ihn und fährt mit dem nächsten Block eingehender Daten fort. GPS-Tracking-Apps sind hervorragende Beispiele für Echtzeit-Datenverarbeitung.

Darüber hinaus gibt es andere Datenverarbeitungstypen wie Online-Verarbeitung, kommerzielle Datenverarbeitung und Mehrfachverarbeitung.

3. Datenbereinigung

Nicht alle gesammelten Daten sind von guter Qualität. Und die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse sind nur so gut wie die Daten.

Einfach ausgedrückt, werden Daten von niedriger Qualität zu Erkenntnissen von niedriger Qualität führen. Die Datenbereinigung wird durchgeführt, um sicherzustellen, dass die verwendeten Daten von guter Qualität oder relevant für die Ziele einer Organisation sind.

Auch bekannt als Datenbereinigung oder -reinigung, ist Datenbereinigung der Prozess der Bereinigung von Daten. Es ist ein kritischer Teil der Big-Data-Analyse und kann die Qualität der datengetriebenen Entscheidungsfindung direkt beeinflussen. Es umfasst das Korrigieren oder Entfernen von beschädigten, falschen, doppelten oder falsch formatierten Daten in einem Datensatz.

Datenwissenschaftler verbringen fast 45 Prozent ihrer Zeit mit dem Laden und Bereinigen von Daten. Da saubere Daten ein kritischer Bestandteil genauer Erkenntnisse sind, ist die aufgewendete Zeit leicht zu rechtfertigen.

Datenbereinigung ist entscheidend, wenn mehrere Datenquellen kombiniert werden. Das liegt daran, dass in solchen Fällen die Wahrscheinlichkeit, dass Daten dupliziert oder falsch beschriftet werden, höher ist.

Die Techniken, die zur Datenbereinigung verwendet werden, variieren je nach Organisation und der Art der Daten, die sie verarbeitet. Hier sind fünf grundlegende Schritte, die im Reinigungsprozess beteiligt sind.

• Entfernen von doppelten oder irrelevanten Datenbeobachtungen
• Korrigieren von strukturellen Fehlern
• Entfernen von Ausreißern (ein Datenpunkt, der sich erheblich von anderen Beobachtungen unterscheidet), falls erforderlich
• Entfernen, Eingeben oder Markieren fehlender Werte
• Analyse der Datenqualität

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen entscheidende Rollen bei der Bereinigung unstrukturierter Datenformen wie Bilder, Audioaufnahmen und Videos. Darüber hinaus kann die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden, um von Menschen erzeugte textlastige Daten durch einen Prozess namens Text Mining zu bereinigen.

4. Datenanalyse

Sobald die Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und auf Qualität geprüft wurden, sind sie bereit zur Analyse. Dieser letzte Schritt wird als Datenanalyse bezeichnet und ist im Wesentlichen die Extraktion wertvoller Informationen aus riesigen Datenmengen.

Wie bereits erwähnt, gibt es vier verschiedene Arten der Big-Data-Analyse: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv. Und noch einmal, nicht alle Arten von Analysen zeigen dasselbe Bild.

Anwendungen der Big-Data-Analyse

Wo es Daten gibt, gibt es Raum für Analysen.

Wenn Sie mit dem Internet verbunden sind, stehen die Chancen ziemlich hoch, dass Sie ständig Funktionen nutzen, die durch Big Data und Analysen ermöglicht werden. Die Empfehlungssysteme von Amazon und YouTube sind schnelle Beispiele.

Hier sind einige reale Anwendungsfälle der Big-Data-Analyse:

• Kundenerfahrung: Big-Data-Analyse macht es möglich, die Kundenerfahrung zu verbessern, indem Kundeninformationen wie frühere Käufe, Vorlieben und Kaufverhalten analysiert werden. Unternehmen können die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden besser verstehen und ihre Angebote entsprechend anpassen.
• Produktentwicklung: Produkte zu schaffen, die Kunden gerne nutzen, ist entscheidend. Big-Data-Analyse kann Unternehmen helfen, indem sie Einblicke in Entwicklungsentscheidungen, Produktviabilität und Fortschrittsanalysen bietet.
• Betrugserkennung: Mit prädiktiver Analyse können Unternehmen Anomalien im Kundenverhalten erkennen und betrügerische Aktivitäten verhindern. Die Verhinderung von Kreditkartenbetrug ist ein Beispiel. Betrugserkennung wird durch die Analyse von Kaufinformationen eines Kunden wie Zeit und Ort des Kaufs und das Beobachten von Anomalien ermöglicht.
• Kundenbindung: Kundenzufriedenheit ist ein kritischer Aspekt der Kundenbindung. Indem Kunden das gegeben wird, was sie wollen, bleiben sie eher einem Unternehmen treu. Big-Data-Plattformen können Unternehmen bei dieser Aufgabe helfen. Ein Beispiel dafür sind die Empfehlungssysteme von YouTube und Netflix, die Benutzer an die jeweiligen Dienste binden.
• Lieferkettenmanagement: Big-Data-Analyse spielt eine wesentliche Rolle im Lieferkettenmanagement. Sie ermöglicht es den Beteiligten, die kommende Nachfrage vorherzusagen und das Inventar entsprechend zu optimieren. Neben dem Bestandsmanagement hilft sie Unternehmen auch, die Transportkosten durch Routenoptimierung zu senken.

Herausforderungen der Big-Data-Analyse

Obwohl Big-Data-Analyse einem Unternehmen mehrere Vorteile bringt, ist ihre Implementierung nicht immer einfach. Unternehmen müssen eine datengesteuerte Kultur annehmen und die notwendigen Werkzeuge haben, um Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Hier sind einige Herausforderungen, denen Organisationen bei der Einführung der Big-Data-Analyse begegnen könnten.

Qualität der Daten

In der Big-Data-Analyse ist qualitativ hochwertige Daten alles. Daten von niedriger Qualität, doppelte oder inkonsistente Datensätze können zu vielen Problemen führen, einschließlich Fehlinterpretationen, schlechter Entscheidungsfindung und letztendlich Umsatzverlust. Daten von niedriger Qualität können auch ungewollte Vorurteile in einem System erzeugen.

Natürlich können Big Data nicht zu 100 % genau sein. Und sie müssen nicht vollständig genau sein, um nützlich zu sein. Aber extrem niedrige Qualitätsdatensätze werden mehr Schaden als Nutzen anrichten und keine wertvollen Erkenntnisse bringen. Doppelte Daten können auch Widersprüche verursachen und Ihre Bemühungen bei der Entscheidungsfindung, die höchste Genauigkeit erfordert, verderben.

Synchronisation von Datenquellen

Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt, einschließlich sozialer Medienplattformen und Unternehmenswebsites. Unternehmen können auch Daten von Kunden sammeln, wenn sie im Geschäft Einrichtungen wie WLAN nutzen. Einzelhändler wie Walmart sind dafür bekannt, In-Store-Überwachung mit Computer Vision Technologie zu kombinieren, um die Gänge zu identifizieren, die Kunden am meisten und am wenigsten besuchen.

Die meisten Unternehmen wachsen in einem schnellen Tempo. Das bedeutet auch, dass die von ihnen erzeugte Datenmenge ebenfalls zunimmt. Obwohl der Datenspeicherteil für ein Jahrzehnt oder mehr sortiert ist, dank Datenlakes und Datenlager, kann die Synchronisation von Daten über verschiedene Datenquellen herausfordernd sein.

Dieser Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Ansicht wird als Datenintegration bezeichnet und ist entscheidend für die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse. Leider ist dies ein Aspekt der Big-Data-Analyse, den viele Unternehmen übersehen, was zu logischen Konflikten und unvollständigen oder ungenauen Ergebnissen führt.

Organisatorischer Widerstand

Abgesehen von einigen der technologischen Aspekte der Big-Data-Analyse kann die Einführung einer datengesteuerten Kultur in einer Organisation herausfordernd sein. In einer Umfrage von NewVantage Partners Big Data und AI Executive Survey 2021 wurde festgestellt, dass nur 24,4 % der teilnehmenden Unternehmen eine Datenkultur innerhalb ihrer Firmen geschaffen hatten.

Mangelndes Verständnis, mangelnde Akzeptanz des mittleren Managements, geschäftlicher Widerstand und unzureichende organisatorische Ausrichtung sind einige der Gründe, warum Unternehmen noch keine datengesteuerte Kultur angenommen haben.

Andere Herausforderungen

Der Mangel an Talenten ist eine bedeutende Herausforderung, der Unternehmen bei der Integration von Big Data gegenüberstehen. Obwohl die Zahl der Personen, die sich für eine Karriere in der Datenwissenschaft und -analyse entscheiden, stetig zunimmt, gibt es immer noch einen Fachkräftemangel.

Die Aufrechterhaltung der Datenqualität ist ein weiteres Problem. Da Daten aus mehreren Quellen mit hoher Geschwindigkeit kommen, können die Zeit und Ressourcen, die erforderlich sind, um die Datenqualität ordnungsgemäß zu verwalten, erheblich sein.

Top 5 Big-Data-Analyse-Softwarelösungen

Big-Data-Analyse-Softwarelösungen machen es möglich, große Datenmengen zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Diese Tools helfen, Trends und Muster in großen Datensätzen zu erkennen und können auch bei der Datenvisualisierung helfen.

Um in die Kategorie der Big-Data-Analyse aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

• Daten verarbeiten
• Dateisysteme abfragen
• Sich mit Big-Data-Clustern verbinden
• Benutzern ermöglichen, große Datensätze in nützliche und verständliche Datenvisualisierungen zu verwandeln
• Berichte, Visualisierungen und Dashboards basierend auf den aus den Datensätzen gewonnenen Erkenntnissen erstellen

* Unten sind die fünf führenden Big-Data-Analyse-Softwarelösungen aus dem G2 Spring 2021 Grid® Report. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein.

1. Qlik Sense

Qlik Sense ist eine Analyseplattform, die Self-Service-Analysen bietet, die für alle Arten von Benutzern in einer Organisation ideal sind. Sie hilft, eine datenkompetente Belegschaft aufzubauen und bietet robuste Datenintegration und offene APIs.

Was Benutzer mögen:

"Es ist schnell und einfach, eine Anwendung in Qlik Sense zu erstellen, und es gibt mehrere interaktive Möglichkeiten, Widgets mit meinem Team zu teilen. Es ermöglicht meinem Team auch, eigene Visualisierungen zu bearbeiten und zu erstellen."

- Qlik Sense Review, Dan B.

Was Benutzer nicht mögen:

"Ich arbeite schon lange mit Qlik, daher finde ich, dass ich manchmal Dinge tun möchte, die Qlik Sense nicht von Natur aus kann, wenn ich von Qlikview komme. Sie benötigen Drittanbieter-Erweiterungen, um Anforderungen zu erfüllen, die Qlikview mit Leichtigkeit erfüllen konnte. Dies wird jedoch mit jeder neuen Version von Qlik Sense weniger zu einem Problem."

- Qlik Sense Review, Severino H.

2. Azure Databricks

Azure Databricks ist ein kollaborativer, auf Apache Spark basierender Analysedienst, der Erkenntnisse aus Big Data gewinnen und KI-Lösungen entwickeln kann. Die Integration mit Azure Machine Learning erleichtert es, geeignete Algorithmen zu identifizieren und auf fortschrittliche maschinelle Lernfähigkeiten zuzugreifen.

Was Benutzer mögen:

"Die Vielseitigkeit von Databricks ermöglicht es, sowohl von Ingenieuren als auch von Datenwissenschaftlern genutzt zu werden. Mit kontinuierlicher Integration und Updates von Azure entwickelt sich Databricks ständig weiter und wächst zu einem robusten Mechanismus zur Verarbeitung großer Datenmengen. Mit wenigen Spark-Befehlen kann es schnell Daten in jedem Unternehmen verarbeiten."

- Azure Databricks Review, Ben B.

Was Benutzer nicht mögen:

"Beim Verwenden von Azure Databricks habe ich festgestellt, dass ich einige praktische Hilfe benötige, um den Überblick zu bekommen, wie es funktioniert. Es kann eine Weile dauern, um zu lernen, was alle Funktionen tun und alles zu erkunden, was dieses fantastische Big-Data-Analyse-Tool zu bieten hat."

- Azure Databricks Review, Anudeep Sri B.

3. MATLAB

MATLAB ist eine leistungsstarke Programmier- und Rechenplattform, die zur Analyse von Daten und zur Entwicklung von Algorithmen verwendet wird. Sie bietet eine benutzerfreundliche Umgebung, in der Probleme und Lösungen in mathematischen Notationen dargestellt werden.

Was Benutzer mögen:

"Es ist einfach zu programmieren, wie C. Viele Ressourcen sind mit einem Klick in der Software selbst verfügbar. Der Hauptvorteil ist, dass es viele Toolboxes für fast jedes Feld gibt. Die Art des Datenimports ist einfach und intuitiv. Die Anpassung von Grafiken ist für Forschung und Wissenschaft sehr nützlich. Daten können importiert, analysiert und in hochauflösenden Grafiken und Bildern visualisiert werden. Ich mag die Bildverarbeitungs- und Signalverarbeitungsfähigkeiten von MATLAB. Auch Spitzentechnologien wie KI, Deep Learning, maschinelles Lernen, Hardware-Interfacing zur Steuerung verschiedener Instrumente usw. sind in MATLAB verfügbar."

- MATLAB Review, Dipak K.

Was Benutzer nicht mögen:

"Integrale, Ableitungen und andere Operationen mit impliziten Funktionen dauern länger als in anderen Programmiersprachen. Dies ist ein kleines Problem, für das man jedoch immer Workarounds finden kann."

- MATLAB Review, Lucas M.

4. Qubole

Qubole ist eine sichere Datenlake-Plattform, die ideal für maschinelles Lernen, Streaming und Ad-hoc-Analysen ist. Mit dieser Plattform können Unternehmen Daten aus mehreren relationalen und nicht-traditionellen Datenbanken verbinden und erkunden.

Was Benutzer mögen:

"Qubole ist erstaunlich einfach zu bedienen. Wir konnten unsere Big-Data-Workloads sehr schnell implementieren. Wir erhielten großartige Unterstützung von ihnen während der Implementierung. Wir erhalten weiterhin großartige Hilfe bei unseren neuen Projekten und bestehenden Implementierungen. Es hat sich mit unseren gestiegenen Anforderungen an die Verarbeitung skaliert. Der größte Vorteil ist, dass es unsere Cloud-Computing-Kosten reduziert hat."

- Qubole Review, Christian U.

Was Benutzer nicht mögen:

"Der kontinuierliche Bedarf an Service-Updates oder Supportanfragen für einfachere Dinge - verstehen Sie mich nicht falsch, die Anforderungen werden erfüllt - nur die kleineren Dinge benötigen etwas Finesse."

- Qubole Review, Achilles S.

5. Google BigQuery

Google BigQuery ist ein serverloses, kostengünstiges Enterprise-Datenlager, das für Analysen verwendet wird. Es ist nützlich, um sicher auf Erkenntnisse in einer Organisation zuzugreifen und sie zu teilen, und kann auch helfen, Berichte und Dashboards zu erstellen.

Was Benutzer mögen:

"Die Möglichkeit, aus riesigen Datensätzen zu speichern und abzufragen, ohne sich so sehr um die Infrastruktur kümmern zu müssen, ist fantastisch. Ich habe Datenbanken mit Billionen von Datenpunkten darin. Ohne BigQuery müsste ich ständig die Hardware aufrüsten, um die Daten zu speichern/abzurufen, die ich benötige. Mit BigQuery muss ich nur darauf achten, die Abfrage zu optimieren, um die Last zu bewältigen. Die Abfragen sind auch extrem schnell und speicherbar, sodass Sie Dinge leicht erneut ausführen können. Die Weboberfläche und das Befehlszeilenprogramm sind sehr gut dokumentiert und einfach zu bedienen."

- Google BigQuery Review, Nick B.

Was Benutzer nicht mögen:

"Ich bin auf nicht allzu viele Probleme gestoßen. Da dies cloudbasiert ist, kann das Verschieben großer Datensätze von/zu unseren internen Servern etwas träge sein, aber dies ist kein Problem, das mit BigQuery verbunden ist. Als relativ neuer Benutzer bin ich bisher ziemlich zufrieden damit."

- Google BigQuery Review, Joel M.

Daten sind das neue Öl

Obwohl viele argumentieren könnten, dass es nicht so ist, sind Daten das neue Öl und sie treiben Entscheidungsprozesse in fast jeder Branche an. Die gute Nachricht ist, dass sie reichlich vorhanden sind und exponentiell wachsen. Big-Data-Analyse ist der Verbrennungsmotor, der Daten als Treibstoff nutzt, um Innovationen voranzutreiben.

Der Big-Data-Analyse-Markt wird voraussichtlich bis 2023 103 Milliarden Dollar erreichen. Natürlich haben wir nur die Spitze des "Big-Data-Eisbergs" entdeckt. Da Rechenleistung und Speicher billiger werden, können mehr Unternehmen jetzt Big-Data-Analyse nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Big Data macht künstliche Intelligenz machbar. Das Niveau der künstlichen Intelligenz, das wir derzeit haben, wird als enge KI bezeichnet. Obwohl es schwach klingen mag, steckt es hinter mehreren Innovationen, einschließlich selbstfahrender Autos und Sprachassistenten.