Big Data

Was ist Big Data?

Big Data ist ein Sammelbegriff für extrem große Datensätze, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer in angemessener Zeit verarbeitet und analysiert werden können.

Big Data besteht aus strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten. Sie sind im Englischen formal durch die fünf Vs gekennzeichnet, auf Deutsch heißen sie so: Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wahrhaftigkeit und Wert.

• Volumen beschreibt den massiven Umfang und die Größe von Datensätzen, die Terabytes, Petabytes oder Exabytes an Daten enthalten.
• Geschwindigkeit beschreibt die hohe Geschwindigkeit, mit der massive Mengen an neuen Daten generiert werden.
• Vielfalt beschreibt das breite Spektrum an Datentypen und -formaten, die erzeugt werden.
• Wahrhaftigkeit beschreibt die Qualität und Integrität der Daten in einem extrem großen Datensatz.
• Wert beschreibt die Fähigkeit der Daten, in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt zu werden.

Beispiele

Große Daten stammen aus einer Vielzahl von Quellen in unterschiedlichen Branchen und Bereichen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Quellen für große Datensätze und die Arten von Daten, die sie enthalten.

Bedeutung

Big Data ist wichtig, weil es Muster, Trends und andere Erkenntnisse erkennen lässt, die für datengestützte Entscheidungen genutzt werden können.

Aus geschäftlicher Sicht hilft Big Data Unternehmen dabei, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Ressourcen zu optimieren. Wenn beispielsweise ein E-Commerce-Unternehmen große Datensätze sammelt und diese zur Analyse des Kundenverhaltens und der Markttrends nutzt, kann es Entscheidungen treffen, die zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue und damit letztlich zu höheren Umsätzen führen.

Fortschritte bei Open-Source-Tools, die große Datensätze speichern und verarbeiten können, haben die Big-Data-Analytik erheblich verbessert. Die aktiven Apache-Gemeinschaften zum Beispiel haben es Neulingen erleichtert, Big Data zur Lösung von Problemen in der Praxis einzusetzen.

Arten von Big Data

Big Data kann in drei Haupttypen eingeteilt werden: strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten.

• Strukturierte Big Data: Sie sind gut organisiert und folgen einem vordefinierten Schema oder Format. Sie werden in der Regel in Tabellenkalkulationen oder relationalen Datenbanken gespeichert. Jedes Datenelement hat einen bestimmten Datentyp und ist mit vordefinierten Feldern und Tabellen verbunden. Strukturierte Daten zeichnen sich durch ihre Konsistenz und Einheitlichkeit aus, was ihre Abfrage, Analyse und Verarbeitung mit herkömmlichen Datenbankmanagementsystemen erleichtert.
• Unstrukturierte Big Data: Sie haben keine vordefinierte Struktur und stellen möglicherweise keine klaren Beziehungen zwischen verschiedenen Dateneinheiten her. Die Identifizierung von Mustern, Stimmungen, Beziehungen und relevanten Informationen in unstrukturierten Daten erfordert in der Regel fortschrittliche KI-Tools wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) und Computer Vision.
• Semi-strukturierte Big Data: Sie enthalten Elemente von strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie verfügen über eine partielle Organisationsstruktur, z. B. XML- oder JSON-Dateien, und können Protokolldateien, Sensordaten mit Zeitstempeln und Metadaten enthalten.

In den meisten Fällen sind die Daten eines Unternehmens eine Mischung aus allen drei Datentypen. Ein großer Datensatz für einen E-Commerce-Anbieter könnte beispielsweise strukturierte Daten aus demografischen Daten und Transaktionsdatensätzen von Kunden, unstrukturierte Daten aus Kundenfeedback in sozialen Medien und halbstrukturierte Daten aus der internen E-Mail-Kommunikation enthalten.

Herausforderungen

Die Entwicklung von Big Data seit Anfang des Jahrhunderts war eine Achterbahnfahrt der Herausforderungen, gefolgt von Lösungen.

Zunächst bestand eines der größten Probleme mit den riesigen Datenmengen, die im Internet generiert wurden, darin, dass herkömmliche Datenbankverwaltungssysteme nicht für die Speicherung der riesigen Datenmengen ausgelegt waren, die von Unternehmen im Zuge der Digitalisierung produziert wurden.

Etwa zur gleichen Zeit wurde die Datenvielfalt zu einer erheblichen Herausforderung. Zusätzlich zu den traditionellen strukturierten Daten wurden durch soziale Medien und das Internet der Dinge halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in den Mix eingebracht.

Folglich mussten die Unternehmen Wege finden, um diese unterschiedlichen Datentypen effizient zu verarbeiten und zu analysieren – eine weitere Aufgabe, für die herkömmliche Tools schlecht geeignet waren.

Mit dem wachsenden Datenvolumen wuchs auch die Menge an fehlerhaften, inkonsistenten oder unvollständigen Informationen, und die Datenverwaltung wurde zu einer großen Hürde.

Es dauerte nicht lange, bis die neuen Verwendungsmöglichkeiten für extrem große Datensätze eine Reihe neuer Fragen zum Datenschutz und zur Informationssicherheit aufwarfen. Die Unternehmen mussten transparenter machen, welche Daten sie sammelten, wie sie diese schützten und wie sie sie verwendeten.

Unterschiedliche Datentypen müssen in der Regel in einem einzigen, einheitlichen Format für die Datenanalyse kombiniert werden. Die Vielfalt der Datentypen und -formate in großen halbstrukturierten Datensätzen stellt nach wie vor eine Herausforderung für die Datenintegration, -analyse und -interpretation dar.

So muss ein Unternehmen beispielsweise Daten aus einer herkömmlichen relationalen Datenbank (strukturierte Daten) mit Daten aus Social-Media-Beiträgen (unstrukturierte Daten) kombinieren. Der Prozess der Umwandlung dieser beiden Datentypen in ein einheitliches Format, das für die Analyse verwendet werden kann, kann zeitaufwändig und technisch schwierig sein.

Die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) haben dazu beigetragen, viele dieser Herausforderungen zu bewältigen, aber sie sind auch nicht ohne Schwierigkeiten.

Big Data-Tools

Der Umgang mit großen Datensätzen, die eine Vielzahl von Datentypen enthalten, erfordert spezielle Tools und Techniken, die auf die Handhabung und Verarbeitung unterschiedlicher Datenformate und verteilter Datenstrukturen zugeschnitten sind. Zu den beliebten Tools gehören:

Azure Data Lake: Ein Cloud-Dienst von Microsoft, der dafür bekannt ist, die Komplexität der Aufnahme und Speicherung großer Datenmengen zu vereinfachen.

Beam: Ein einheitliches Open-Source-Programmiermodell und eine Reihe von APIs für die Stapel- und Stream-Verarbeitung in verschiedenen Big-Data-Frameworks.

Cassandra: Eine hoch skalierbare, verteilte Open-Source-NoSQL-Datenbank, die für die Verarbeitung großer Datenmengen auf mehreren handelsüblichen Servern entwickelt wurde.

Databricks: Eine einheitliche Analyseplattform, die Data-Engineering- und Data-Science-Funktionen für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen kombiniert.

Elasticsearch: Eine Such- und Analyse-Engine, die schnelles und skalierbares Suchen, Indizieren und Analysieren von extrem großen Datensätzen ermöglicht.

Google Cloud: Eine Sammlung von Big-Data-Tools und -Diensten, die von Google Cloud angeboten werden, wie z. B. Google BigQuery und Google Cloud Dataflow.

Hadoop: Ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für die Verarbeitung und Speicherung extrem großer Datensätze in einer verteilten Umgebung.

Hive: Ein Open-Source-Data-Warehousing- und SQL-ähnliches Abfragetool, das auf Hadoop läuft, um das Abfragen und Analysieren großer Datensätze zu erleichtern.

Kafka: Eine verteilte Open-Source-Streaming-Plattform, die Datenverarbeitung und Nachrichtenübermittlung in Echtzeit ermöglicht.

KNIME Big Data-Erweiterungen: Integriert die Leistungsfähigkeit von Apache Hadoop und Apache Spark mit der KNIME Analytics Platform und KNIME Server.

MongoDB: Eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die hohe Leistung und Skalierbarkeit für Big-Data-Anwendungen bietet.

Pig: Eine Open-Source-High-Level-Data-Flow-Skriptsprache und ein Ausführungs-Framework für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

Redshift: Amazons vollständig verwalteter Data-Warehouse-Service im Petabyte-Bereich.

Spark: Eine Open-Source-Datenverarbeitungs-Engine, die schnelle und flexible Analyse- und Datenverarbeitungsfunktionen für extrem große Datensätze bietet.

Splunk: Eine Plattform zum Durchsuchen, Analysieren und Visualisieren von maschinengenerierten Daten, wie Protokolle und Ereignisse.

Tableau: Ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool, das Benutzern hilft, Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu erforschen und zu präsentieren.

Talend: Ein Open-Source-Tool für Datenintegration und ETL (Extract, Transform, Load), das die Integration und Verarbeitung extrem großer Datensätze erleichtert.

Big Data und KI

Big Data ist eng mit Fortschritten in der künstlichen Intelligenz wie der generativen KI verknüpft, denn bis vor kurzem mussten KI-Modelle mit riesigen Mengen von Trainingsdaten gefüttert werden, damit sie lernen konnten, Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen.

In der Vergangenheit galt das Axiom “Große Daten sind für Maschinen. Kleine Daten sind für Menschen” und wurde oft verwendet, um den Unterschied zwischen großen und kleinen Daten zu beschreiben, aber diese Analogie trifft nicht mehr zu. Mit der Weiterentwicklung von KI- und ML-Technologien sinkt der Bedarf an großen Daten zum Trainieren einiger Arten von KI- und ML-Modellen, insbesondere in Situationen, in denen die Aggregation und Verwaltung großer Datensätze zeitaufwändig und teuer ist.

In vielen realen Szenarien ist es nicht möglich, große Datenmengen für jede mögliche Klasse oder jedes Konzept zu sammeln, auf die ein Modell stoßen könnte. Daher geht der Trend dahin, Big-Data Foundation Model für das Vortraining und kleine Datensätze für die Feinabstimmung zu verwenden.

Die Verlagerung weg von Big Data hin zur Verwendung kleiner Datenmengen für das Training von KI- und ML-Modellen wird durch mehrere technologische Fortschritte vorangetrieben, darunter das Transfer-Lernen und die Entwicklung von Zero-Shot-, One-Shot- und Little-Shot-Lernmodellen.