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BIG DATA

Definition

Big Data bezieht sich auf eine sehr komplexe und große Menge von Daten, die die Werkzeuge und die Anwendung von traditioneller Datenverarbeitung nicht leisten können. Allerdings erhalten Big Data in sich viele wertvolle Informationen. Wenn die Extraktion erfolgreich ist, wird es den Unternehmen sowie wissenschaftlichen Forschungen helfen. Beispielweise können die Unternehmen die Informationen über die Gewohnheiten, Vorlieben der Kunden aus der großen Menge an Daten sammeln, während der Kunden ihre Websites besuchen und interagieren.

Merkmale

Der Datenbestand von Big Data vergrößert sich von Tag zu Tag und liegt im Tera- bis Zettabytebereich. Die Daten in Big Data werden sofort verarbeitet, sobald sie entstehen (Echtzeit Analyse). Diese Daten können strukturierten, semi-strukturierten oder unstrukturierten Multimedia-Daten sein, weil Big Data die Verknüpfung und Analyse verschiedener Arten von Daten ermöglicht. Eines der wichtigsten Merkmale der Daten ist die Wahrhaftigkeit und die Anwendung von Big Data muss dieses Merkmal gewährleisten. Außerdem sollten diese Anwendung den Unternehmenswert steigern.http://veranstaltungen.handelsblatt.com/it-jahrestagung/big-data-welche-branchen-werden-am-meisten-profitieren/

Big Data und traditioneller Data Warehouse sind unterschiedlich an diesen vier Punkten: vielfältige Daten, größere Datenspeicherung, schnellere Datenabfragen und höhere Genauigkeit. Big Data werde heutzutage in vielen Bereichen angewendet wie: politische Aktivitäten, Transport, Gesundheit, Sport, Handel, Finanzen, Statistik usw.

• Politische Aktivitäten: Die Experten haben behaupt, dass US-Präsident Obama den 2012 Wahlkampf gewonnen ist wegen der Analyse der Daten von Big Data.http://www.infoworld.com/article/2613587/big-data/the-real-story-of-how-big-data-analytics-helped-obama-win.html

• Transport: Die vergangenen CDR Dateien werden verwendet, um den Verkehrsfluss in der Stadt während der Hauptverkehrszeiten zu schätzen.

• Sport: Modell des taktischen Schemas der deutschen Mannschaft wurde analysiert, um die Schwäche zu vermeiden und Weltmeister in 2014 zu werden.

• Handel: Im Handel wird Big Data genutzt, um die folgenden Arbeite zu schaffen: Markt- und Kundensegmentierung, Kundenverhalten in den Geschäften zu analysieren, Preise vergleichen, Supply-Chain-Analyse usw.

• Finanzen: Big Data wird im analytischen Datenbanken verwendet.https://www.it-finanzmagazin.de/big-data-analyse-big-data-fuer-die-finanzwirtschaft-das-bringen-analytische-datenbanken-26668/

Die Daten von Big Data werden über vier Phasen verarbeitet: Sammeln, Organisieren, Analysieren und Entscheiden. Die Sammlungsphase hat bisher viele Lösungen. Beispielsweise NoSQL Database von Oracle, Google BigTable von Google… Die Daten von der Organisationsphase können verteilt oder parallel gespeichert. Heutzutage ist Hadoop die beliebigste Auswahl dafür. Um die traditionellen Daten zu analysieren, haben fast alle große Unternehmen schon Lösungen für sich selbst bsw Oracle Data Warehousing, IBM InfoSphere Warehouse…

Herausforderungen

Die Analyse und die Verarbeitung von Big Daten steht heute trotzdem noch vor vielen Herausforderungen. Die Kosten entstehen sich durch die Übertragung von sehr großen Datenmengen. Deswegen ist die Verbesserung der Effizienz von Datenübertragung ein wichtiger Faktor der Anwendung von Big Data. Wenn sich die Menge der Daten erhöht, gibt es auch große Anforderungen an der Echtzeit-Anwendungen. Außerdem ist Datensicherheit und Datenschutz eine sehr wichtige Frage. Einige Beispiele dafür, dass nicht nur die persönlichen Daten der Benutzer, sondern auch die Informationssicherheit von Organisationen sowie die nationale Sicherheit Geheimnisse auch beeinträchtigt sein können. Deswegen sollten alle Big Data Plattformen den Datenzugriff und die Datenverarbeitung gut balancieren.

Im Allgemein spielt Big Data eine immer wichtigere Rolle. Um das Problem von Big Data zu lösen, werden viele verschiedene Techniken und Technologien gebraucht. Diese Technologien und Techniken werden einige Zeit brauchen, um entwickelt zu werden. Obwohl Big Data viele Vorteile mit sich bringt, gibt es noch viele Frage und Herausforderungen, die noch gelöst werden müssen.

LITERATURSVERZEICHNIS

1. Daniel Fasel, Andreas Meier: Big Data: Grundlagen, Systeme und Nutzungspotenziale, 2016.

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konzepte/big-data.txt · Zuletzt geändert: 2017/03/29 17:16 von lethu-n