Navigation überspringen

Was sind Big Data-Analysen?

Die Funktionsweise und Bedeutung von Big Data-Analysen

Was sind Big Data-Analysen?

Big Data-Analysen beziehen sich auf die Methoden, Tools und Anwendungen, die zum Sammeln, Verarbeiten und Ableiten von Erkenntnissen aus verschiedenen Datasets mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit verwendet werden. Diese Datasets können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, z. B. aus dem Web, von mobilen Geräten, E-Mails, sozialen Medien und vernetzten intelligenten Geräten. Sie verfügen häufig über Daten, die mit hoher Geschwindigkeit generiert werden und in ihrer Form unterschiedlich sind. Dies reicht von strukturierten (Datenbanktabellen, Excel-Blättern) über teilweise strukturierte (XML-Dateien, Webseiten) bis hin zu unstrukturierten (Bildern, Audiodateien) Daten.

Herkömmliche Formen von Datenanalysesoftware sind nicht für dieses Maß an Komplexität und Skalierbarkeit geeignet. Hier kommen die Systeme, Tools und Anwendungen ins Spiel, die speziell für die Big Data-Analyse entwickelt wurden.

Warum sind Big Data-Analysen wichtig?

Jetzt wissen Sie, was Big Data-Analysen sind. Aber warum sind sie wichtig? Und wie kann uns das Verständnis und die Nutzung von Big Data helfen?

Daten sind ein Teil unseres Alltags. Mit dem Anstieg der Mobiltelefone, sozialen Medien und intelligenten Technologien, die dem Internet der Dinge (IoT) zugeordnet sind, übertragen wir jetzt mehr Daten als je zuvor – und das mit einer schwindelerregenden Geschwindigkeit. Dank Big Data-Analysen können Organisationen diese Informationen jetzt verwenden, um die Art und Weise, wie sie arbeiten und denken schnell zu verbessern, um ihren Kunden einen Mehrwert bieten. Mithilfe von Tools und Anwendungen können Big Data Ihnen dabei helfen, Erkenntnisse zu gewinnen, Vorgänge zu optimieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Diese Möglichkeit, Erkenntnisse zu gewinnen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, ist der Grund, warum Big Data wichtig ist. Auf diese Weise kann ein Händler seine zielgerichteten Anzeigenkampagnen verfeinern oder Engpässe in der Lieferkette beheben. So entdeckt ein Gesundheitsdienstleister basierend auf Patientendatentrends neue Optionen für die klinische Pflege. Big Data-Analysen ermöglichen einen umfassenderen, datengesteuerten Ansatz für die Entscheidungsfindung und fördert wiederum Wachstum, Effizienz und Innovation.

Nachdem Sie nun die Wichtigkeit von Big Data sowie die Bedeutung von Datenanalysen kennen, wollen wir uns mit der Funktionsweise von Big Data-Analysen befassen.

Wie funktionieren Big Data-Analysen?

Analyselösungen gewinnen Erkenntnisse und sagen Ergebnisse vorher, indem Sie Datasets analysieren. Damit die Daten erfolgreich analysiert werden können, müssen sie zunächst in einem integrierten, schrittweisen Vorbereitungsprozess von einer Reihe von Anwendungen gespeichert, organisiert und bereinigt werden:

  • Sammeln. Die Daten, die in strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Formularen enthalten sind, werden aus mehreren Quellen im Web, auf mobilen Geräten und in der Cloud gesammelt. Sie werden dann als Vorbereitung für die Verarbeitung in einem Repository ( einem Data Lake oder Data Warehouse ) gespeichert.
  • Prozess. Während der Verarbeitungsphase werden die gespeicherten Daten überprüft, sortiert und gefiltert, wodurch sie für die weitere Verwendung vorbereitet und die Leistung von Abfragen verbessert wird.
  • Bereinigen. Nach der Verarbeitung werden die Daten bereinigt. Konflikte, Redundanzen, ungültige oder unvollständige Felder und Formatierungsfehler innerhalb des Datasets werden korrigiert und bereinigt.
  • Analysieren. Die Daten können jetzt analysiert werden. Die Analyse von Big Data wird durch Tools und Technologien wie Data Mining, KI, Predictive Analytics, Machine Learning und statistische Analysen durchgeführt, die bei der Definition und Vorhersage von Mustern und Verhalten in den Daten helfen.

Wichtige Big Data-Analysetechnologien und -tools

Obwohl die Big Data-Analyse häufig als einzelnes System oder eine einzige Lösung bezeichnet wird, besteht die Big Data-Analyse tatsächlich aus vielen einzelnen Technologien und Tools, die zusammenarbeiten, um Daten zu speichern, zu verschieben, zu skalieren und zu analysieren. Sie können je nach Infrastruktur variieren. Hier finden Sie einige der gängigsten Big Data-Analysetools, die es gibt:

Sammeln und speichern

  • Hadoop. Eines der ersten Frameworks zur Erfüllung der Anforderungen von Big Data-Analysen. Apache Hadoop ist ein Open-Source-Ökosystem, das große Datasets über eine verteilte Computingumgebung speichert und verarbeitet. Hadoop kann je nach Ihren Anforderungen hoch- oder herunterskalieren. Dies macht es zu einem hoch flexiblen und kostengünstigen Framework für die Verwaltung von Big Data.
  • NoSQL-Datenbanken. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken erfordern NoSQL-Datenbanken nicht, dass ihre Datentypen einem festen Schema oder einer festen Struktur entsprechen. Dadurch können sie alle Arten von Datenmodellen unterstützen. Dies ist nützlich, wenn sie mit großen Mengen halbstrukturierter und roher Daten arbeiten. Aufgrund ihrer Flexibilität haben sich noSQL-Datenbanken auch als schneller und skalierbarer als relationale Datenbanken erwiesen. Einige gängige Beispiele für NoSQL sind MongoDB, Apache CouchDB und Azure Cosmos DB.
  • Data Lake and Warehouses. Sobald Daten aus ihren Quellen gesammelt wurden, müssen sie zur weiteren Verarbeitung in einem zentralen Silo gespeichert werden. Ein Data Lake enthält rohe und unstrukturierte Daten, die dann anwendungsübergreifend verwendet werden können, während ein Data Warehouse ein System ist, das strukturierte, vordefinierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen und Prozessen abruft, die Daten für die operative Verwendung verwenden. Beide Optionen haben unterschiedliche Funktionen, arbeiten aber häufig zusammen, um ein gut organisiertes System für die Datenspeicherung zu bilden.

Wird verarbeitet

  • Datenintegrationssoftware. Datenintegrationstools verbinden und konsolidieren Daten von verschiedenen Plattformen in einem einheitlichen Hub, z. B. einem Data Warehouse, sodass Benutzer zentralisierten Zugriff auf alle Informationen haben, die sie für Data Mining, für die Business Intelligence-Berichterstellung und für operative Zwecke benötigen.
  • In-Memory-Datenverarbeitung. Während die herkömmliche Datenverarbeitung datenträgerbasiert ist, verwendet die In-Memory-Datenverarbeitung RAM oder Arbeitsspeicher, um Daten zu verarbeiten. Dadurch werden die Verarbeitungs- und Übertragungsgeschwindigkeiten erheblich erhöht, sodass Organisationen Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen können. Verarbeitungsframeworks wie Apache Spark führen die Batchverarbeitung und Echtzeitdatenstromverarbeitung im Arbeitsspeicher aus.

Bereinigung

  • Tools für die Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten. Um sicherzustellen, dass Ihre Daten von höchster Qualität sind, beheben Datenbereinigungstools Fehler, korrigieren die Syntax, entfernen fehlende Werte und bereinigen Duplikate. Anschließend standardisieren und überprüfen diese Tools Ihre Daten, damit sie für die Analyse bereit sind.

Analyse

  • Data Mining. Big Data-Analysen gewinnen Erkenntnisse aus Daten durch Wissensermittlungsprozesse wie Data Mining, wobei zugrunde liegende Muster aus großen Datasets extrahiert werden. Mithilfe von Algorithmen, die zum Identifizieren von beachtenswerten Beziehungen zwischen den Daten entwickelt wurden, kann Data Mining automatisch aktuelle Trends in Daten definieren, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte.
  • Predictive Analytics. Predictive Analytics hilft beim Erstellen von Analysemodellen, die Muster und Verhalten vorhersagen. Dies wird durch maschinelles Lernen und andere Arten statistischer Algorithmen erreicht, mit denen Sie zukünftige Ergebnisse identifizieren, Vorgänge verbessern und die Bedürfnisse Ihrer Benutzer erfüllen können.
  • Echtzeitanalyse. Durch das Verbinden einer Reihe skalierbarer End-to-End-Streamingpipelines, sind Echtzeitstreaminglösungen wie Azure Data Explorer in der Lage, Ihre plattformübergreifenden Daten in Echtzeit zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, sodass Sie sofort Erkenntnisse gewinnen können.

Verwendungen und Beispiele für Big Data-Analysen

Viele wichtige Branchen verwenden heute unterschiedliche Arten von Datenanalysen, um fundierte Entscheidungen in den Bereichen Produktstrategie, operatives Geschäft, Vertrieb, Marketing und Kundendienst zu treffen. Big Data-Analysen ermöglichen es allen Organisationen, die mit großen Datenmengen arbeiten, aussagekräftige Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen. Hier sind nur ein paar von vielen realen Anwendungsmöglichkeiten:

  • Produktentwicklung. Big Data-Analysen helfen Organisationen dabei, zu definieren, was ihre Kunden möchten, indem sie ihre Bedürfnisse durch große Mengen von Geschäftsanalysedaten, die Entwicklung von Steuerungsfunktionen und Roadmapstrategien zu Tage fördern.
  • Personalisierung. Streamingplattformen und Onlinehändler analysieren die Benutzerbindung, um eine personalisiertere Erfahrung in Form von Empfehlungen, gezielten Anzeigen, Upsells und Treueprogrammen zu kreieren.
  • Supply Chain Management. Predictive Analytics definieren und prognostizieren alle Aspekte der Lieferkette, einschließlich Bestand, Beschaffung, Lieferung und Rückgabe.
  • Gesundheitswesen. Big Data-Analysen können verwendet werden, um wichtige Erkenntnisse aus Patientendaten zu gewinnen, wodurch Anbieter neue Diagnosen und Behandlungsoptionen ermitteln können.
  • Preise. Vertriebs- und Transaktionsdaten können analysiert werden, um optimierte Preismodelle zu erstellen, die Unternehmen dabei helfen, Preisentscheidungen zu treffen, die den Umsatz maximieren.
  • Betrugsprävention. Finanzdienstleister nutzen Data Mining und Machine Learning, um Risiken zu mindern, indem Muster betrügerischer Aktivitäten erkannt und vorhergesagt werden.
  • Betrieb. Die Analyse von Finanzdaten hilft Organisationen dabei, ausgeblendete operative Kosten zu erkennen und zu senken, um wiederum Geld zu sparen und die Produktivität zu steigern.
  • Kundenakquise und -bindung. Onlinehändler verwenden den Auftragsverlauf, Suchdaten, Onlinerezensionen und andere Datenquellen, um das Kundenverhalten vorherzusagen, das sie zum Aufbau einer besseren Bindung verwenden können.

Vorteile und Herausforderungen von Big Data-Analysen

Wie in den vielen Anwendungsfällen dargestellt, profitieren Organisationen verschiedenster Branchen und Kontexte von Big Data. Angesichts der komplexen Infrastruktur sind jedoch auch einige Probleme mit Big Data zu beachten. Hier finden Sie einige Big Data-Herausforderungen, auf die Sie achten müssen:

  • Organisieren Sie Ihre Daten und machen Sie sie zugänglich. Die größte Herausforderung bei Big Data besteht darin, herauszufinden, wie Sie die große Menge an Informationen verwalten können, die eingeht, damit sie ordentlich in Ihre Anwendungen fließt. Es ist wichtig, dass Sie Silos vermeiden, Ihre Daten integrieren und Ihre Infrastruktur für eine effektive Verwaltungsstrategie planen.
  • Qualitätslenkung. Es kann schwierig und zeitaufwändig sein, die Genauigkeit und Qualität aller Daten zu erhalten, insbesondere dann, wenn diese Daten schnell und umfangreich eingehen. Bevor Sie eine Analyse durchführen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Datensammlungs-, Verarbeitungs- und Bereinigungsprozesse integriert, standardisiert und optimiert sind.
  • Schützen Sie Ihre Daten. Da Datenverstöße immer mehr zunehmen, ist der Schutz Ihrer Daten wichtiger denn je. Wenn Ihr Analysesystem wächst, bietet sich auch die Möglichkeit für Sicherheitsprobleme in Form von Fake Data, Lecks, Complianceproblemen, and Softwaresicherheitsrisiken. Die Verschlüsselung Ihrer Daten, die Einhaltung von Sicherheitsüberwachungen und das Ausführen ihrer fälligen Schritte trägt dazu bei, einige dieser Probleme zu entschärfen.
  • Wählen Sie die richtigen Tools. Die Fülle der verfügbaren Tools und Technologien kann überwältigend sein. Aus diesem Grund ist es wichtig, sich zu informieren, auf dem Laufenden zu bleiben und nach Möglichkeit bei Bedarf einen Spezialisten einzustellen oder zu konsultieren.

Trotz des großen Aufwands, der zum effizienten Einrichten und Verwalten von Systemen erforderlich ist, sind die Vorteile von Big Data-Analysen diese Mühen wert. Für alle, die einen fundierteren, datengesteuerten Ansatz für die Führung ihrer Organisation wünschen, sind die langfristigen Vorteile von Big Data von unschätzbarem Wert. Hier finden Sie nur einige, der vielen Vorteile:

  • Schneller Erkenntnisse gewinnen. Dank der hohen Geschwindigkeit und Effizienz helfen Big Data-Analytics Organisationen dabei, Informationen schneller in Erkenntnisse zu verwandeln. Diese Erkenntnisse werden dann verwendet, um fundierte Entscheidungen zu Produkten, Vorgängen, Marketing und anderen Geschäftsinitiativen zu treffen.
  • Kosteneffizienz. Umfangreiche Datenmengen erfordern Speicherplatz, was für die Wartung kostspielig sein kann. Dank skalierbarerer Speichersysteme können Organisationen jetzt die Betriebseffizienz maximieren und gleichzeitig Kosten senken. Dies bedeutet höhere Gewinnspannen sowie produktivere Systeme.
  • Benutzerzufriedenheit. Die erweiterten Business Intelligence-Funktionen von Big Data analysieren nicht nur Kundentrends, sondern auch das Verhalten durch Predictive Analytics. Wenn sie genau wissen, was ihre Benutzer möchten, können Organisationen personalisierte Produkte erstellen, die die Kundenbedürfnisse befriedigen.

Häufig gestellte Fragen

  • Big Data-Analysen beziehen sich auf den Prozess der Analyse komplexer Datasets, um fundierte Entscheidungen dazu zu treffen, wie sie arbeiten, denken und ihren Kunden Mehrwert bieten. Sie sind häufig durch Datasets mit großem Volumen, hoher Vielfalt und Geschwindigkeit gekennzeichnet, die herkömmliche Formen der Datenanalyse nicht verarbeiten können.

    Einführung in Big Data-Analysen
  • Heute werden Daten in großem Umfang und mit hoher Geschwindigkeit generiert. Mit Big Data-Analysen können Organisationen verschiedener Branchen diese Informationsserie jetzt nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorgänge zu optimieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, um so wiederum das Wachstum zu fördern.

    Erfahren Sie, warum Big Data-Analysen wichtig sind.
  • Big Data-Analysen verwenden eine Vielzahl von Tools und Technologien, die gemeinsam Daten sammeln, verarbeiten, bereinigen und analysieren. Abhängig von Ihrer Infrastruktur kann dies verteilte Speicherframeworks, nicht relationale Datenbanken, Data Lakes und Warehouses, In-memory-Datenverarbeitung, Data Mining-Tools und Tools für Predictive Analytics umfassen.

    Erkunden Sie wichtige Tools und Technologien
  • Jede Organisation, die mit großen Datenmengen arbeitet, kann von einer skalierbaren Analyselösung profitieren. Dies ist der Grund, warum viele wichtige Branchen, einschließlich Einzelhandel, Unterhaltung und Gesundheitswesen, bereits Big Data verwenden, um Strategie zu definieren, Kosten zu senken und Kundenbedürfnisse zu erkennen.

    Weitere Beispiele und Anwendungsfälle

Erste Schritte mit einem kostenlosen Azure-Konto

Profitieren Sie 12 Monate lang kostenlos von beliebten Analysedienste. Mehr als 25 Dienste immer kostenlos und Guthaben von $200, das Sie in den ersten 30 Tagen nutzen können.

Kontakt zu einem Azure-Vertriebsspezialisten

Erhalten Sie Ratschläge zu den ersten Schritten mit Analytics in Azure. Stellen Sie Fragen, erfahren Sie mehr über Preise und bewährte Methoden, und erhalten Sie Hilfe beim Entwerfen einer Lösung, die Ihren Anforderungen entspricht.