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Was sind Big-Data-Analysen?

Die Funktionsweise und Bedeutung von Big-Data-Analysen

Was sind Big-Data-Analysen?

Big-Data-Analysen umfassen die Methoden, Tools und Anwendungen, die zum Erfassen, Verarbeiten und Ableiten von Erkenntnissen aus verschiedenen sehr großen Hochgeschwindigkeits-Datasets verwendet werden. Diese Datasets können aus vielen unterschiedlichen Quellen stammen wie z. B. Web, Mobilgeräten, E-Mails, sozialen Medien und vernetzten intelligenten Geräten. Oft enthalten sie Daten, die mit hoher Geschwindigkeit in unterschiedlichen Formaten generiert werden – von strukturierten Daten (Datenbanktabellen, Excel-Datenblätter) über halbstrukturierte Daten (XML-Dateien, Webseiten) bis hin zu unstrukturierten Daten (Bilder, Audiodateien).

Herkömmliche Datenanalysesoftware ist nicht geeignet, um diese Komplexität und dieses Ausmaß zu unterstützen. Hier kommen die Systeme, Tools und Anwendungen ins Spiel, die speziell für Big-Data-Analysen entwickelt wurden.

Warum sind Big-Data-Analysen wichtig?

Die Grundlagen von Big-Data-Analysen sind Ihnen nun bekannt. Aber warum sind sie wichtig? Und vor allem: Welche Vorteile bietet die Nutzung von Big-Data-Analysen?

Daten sind fest in unserem Alltag verankert. Mit dem Aufkommen von Mobilgeräten, sozialen Medien und intelligenten Technologien rund um das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) übertragen wir heute mehr Daten als je zuvor – und das in atemberaubendem Tempo. Mithilfe von Big-Data-Analysen können Unternehmen diese Informationen nun nutzen, um ihre Arbeits- und Denkweise schnell anzupassen und ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten. Tools und Anwendungen sorgen für die nötige Unterstützung, damit Sie auf der Basis von Big Data Erkenntnisse gewinnen, Abläufe optimieren und zukünftige Ergebnisse vorhersagen können.

Die Bedeutung von Big Data liegt in der Fähigkeit, Erkenntnisse für eine effiziente Entscheidungsfindung abzuleiten. Dadurch können Einzelhändler Werbekampagnen gezielt abstimmen und Großhändler Engpässe in der Lieferkette beseitigen. Außerdem entdecken Gesundheitsdienstleister auf diese Weise neue Optionen für die klinische Versorgung, die auf Trends in Patientendaten basieren. Big-Data-Analysen unterstützen einen ganzheitlichen, datengesteuerten Ansatz für die Entscheidungsfindung, was wiederum Wachstum, Effizienz und Innovation fördert.

Nachdem Sie nun die Bedeutung von Big Data und Datenanalysen kennen, beschäftigen wir uns als Nächstes mit der Funktionsweise von Big-Data-Analysen.

Wie funktionieren Big-Data-Analysen?

Analyselösungen haben den Zweck, durch die Analyse von Datasets Erkenntnisse zu gewinnen und Ergebnisse vorherzusagen. Damit Daten erfolgreich analysiert werden können, müssen sie zunächst gespeichert, organisiert und bereinigt werden. Dies geschieht durch verschiedene Anwendungen in einem integrierten, schrittweisen Vorbereitungsprozess:

  • Erfassen. Daten in strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Formaten werden aus verschiedenen Quellen im Web, von Mobilgeräten und aus der Cloud erfasst. Anschließend werden die Daten in einem Repository wie z. B. einem Data Lake oder Data Warehouse gespeichert, wo sie auf die Weiterverarbeitung warten.
  • Verarbeiten. In der Verarbeitungsphase werden die gespeicherten Daten überprüft, sortiert und gefiltert, um sie für die weitere Nutzung vorzubereiten und die Abfrageleistung zu verbessern.
  • Scrubbing ausführen. Nach der Verarbeitung wird ein Scrubbing für die Daten ausgeführt. Konflikte, Redundanzen, ungültige oder unvollständige Felder sowie Formatierungsfehler im Dataset werden korrigiert und bereinigt.
  • Analysieren. Die Daten sind jetzt bereit für die Analyse. Big-Data-Analysen erfolgen mithilfe von Tools und Technologien wie Data Mining, KI, Predictive Analytics, Machine Learning und statistischen Analysen. All dies dient dazu, Muster und Verhaltensweisen in den Daten zu definieren und vorherzusagen.

Wichtige Technologien und Tools für Big-Data-Analysen

Obwohl Big-Data-Analysen oft als Einzelsystem oder -lösung bezeichnet werden, umfassen sie in Wirklichkeit viele unterschiedliche Technologien und Tools, die bei der Speicherung, Verschiebung, Skalierung und Analyse von Daten ineinandergreifen. Die Komponenten können je nach Infrastruktur variieren, aber einige der gängigsten Big-Data-Analysetools sind:

Erfassung und Speicherung

  • Hadoop. Apache Hadoop ist eines der ersten Frameworks, das auf die Anforderungen von Big-Data-Analysen ausgerichtet ist. Es handelt sich um ein Open-Source-Ökosystem, das große Datasets in einer verteilten Computingumgebung speichert und verarbeitet. Hadoop kann je nach Bedarf herauf- oder herunterskaliert werden, wodurch es zu einem äußerst flexiblen und kosteneffizienten Framework für die Bewältigung von Big Data wird.
  • NoSQL-Datenbanken. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken haben NoSQL-Datenbanken keine feste Schema- oder Strukturvorgabe für ihre Datentypen. Dadurch können sie alle Arten von Datenmodellen unterstützen, was bei der Verarbeitung großer Mengen an halbstrukturierten Daten und Rohdaten nützlich ist. Aufgrund ihrer Flexibilität überzeugen NoSQL-Datenbanken im Unterschied zu relationalen Datenbanken auch durch höhere Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Einige gängige Beispiele für NoSQL sind MongoDB, Apache CouchDB und Azure Cosmos DB.
  • Data Lakes und Warehouses. Sobald die Daten aus ihren Quellen erfasst wurden, müssen sie zur weiteren Verarbeitung in einem zentralen Silo gespeichert werden. Ein Data Lake enthält unstrukturierte und Rohdaten, die dann anwendungsübergreifend genutzt werden können. Demgegenüber ist ein Data Warehouse ein System, das strukturierte, vordefinierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen abruft und diese Daten für die betriebliche Nutzung verarbeitet. Beide Optionen haben unterschiedliche Funktionen, aber sie greifen oft ineinander, um ein gut organisiertes System für die Datenspeicherung zu schaffen.

Verarbeitung

  • Software zur Datenintegration. Datenintegrationstools verbinden und konsolidieren Daten unterschiedlicher Plattformen in einem einheitlichen Hub wie z. B. einem Data Warehouse. So erhalten Benutzer zentralen Zugriff auf alle Informationen, die sie für Data Mining, Business-Intelligence-Berichte und betriebliche Zwecke benötigen.
  • In-Memory-Datenverarbeitung. Während die herkömmliche Datenverarbeitung festplattenbasiert ist, nutzt die In-Memory-Datenverarbeitung RAM oder Arbeitsspeicher für diesen Zweck. Dadurch lassen sich Verarbeitungs- und Übertragungsgeschwindigkeit deutlich erhöhen, sodass Unternehmen Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen können. Parallel arbeitende Frameworks wie Apache Spark führen die Batchverarbeitung und Echtzeitverarbeitung von Datenströmen im Arbeitsspeicher durch.

Scrubbing

  • Datenverarbeitungs- und Scrubbingtools. Datenbereinigungstools sorgen für Daten von höchster Qualität, indem sie allgemeine Fehler beseitigen, Syntaxfehler korrigieren, fehlende Werte entfernen und Duplikate bereinigen. Durch diese Tools werden Daten anschließend standardisiert und validiert, um sie für die Analyse vorzubereiten.

Analyse

  • Data Mining. Big-Data-Analysen ziehen Erkenntnisse aus Daten und bedienen sich bestimmter Wissensermittlungsverfahren wie Data Mining. Dabei werden die zugrunde liegenden Muster aus großen Datasets extrahiert. Mithilfe von Algorithmen, die auf die Erkennung relevanter Datenbeziehungen ausgelegt sind, kann Data Mining automatisch aktuelle Trends in strukturierten und unstrukturierten Daten ermitteln.
  • Predictive Analytics. Dieses Tool unterstützt die Umsetzung von Analysemodellen, die Muster und Verhaltensweisen vorhersagen. Dies erfolgt mithilfe von Machine Learning und weiteren Varianten statistischer Algorithmen, mit denen Sie künftige Ergebnisse ermitteln, Abläufe verbessern und die Bedürfnisse Ihrer Benutzer erfüllen können.
  • Echtzeitanalysen. Durch die Verkettung einer Reihe skalierbarer End-to-End-Streamingpipelines speichern, verarbeiten und analysieren Echtzeit-Streaminglösungen wie Azure Data Explorer plattformübergreifende Daten in Echtzeit, sodass Sie sofort Erkenntnisse daraus ziehen können.

Einsatzmöglichkeiten und Beispiele für Big-Data-Analysen

In vielen großen Branchen werden heute verschiedene Arten von Datenanalysen eingesetzt, um fundierte Entscheidungen in den Bereichen Produktstrategie, Geschäftsbetrieb, Vertrieb, Marketing und Kundenbetreuung zu treffen. Mit Big-Data-Analysen kann jedes Unternehmen, das mit großen Datenmengen arbeitet, aussagekräftige Erkenntnisse aus diesen Daten ableiten. Hier einige von vielen Beispielen aus der Praxis:

  • Produktentwicklung. Big-Data-Analysen helfen Unternehmen dabei, die Wünsche ihrer Kunden zu ermitteln. Dazu werden große Mengen an Business-Analytics-Daten ausgewertet, die den Rahmen für die Featureentwicklung und Roadmapstrategie vorgeben.
  • Personalisierung. Streamingplattformen und Onlinehändler analysieren Benutzerinteraktionen, um ein personalisiertes Erlebnis zu schaffen, und zwar durch Empfehlungen, gezielte Werbung, Upselling und Treueprogramme.
  • Supply Chain Management. Durch Predictive Analytics lassen sich alle Aspekte der Lieferkette definieren und vorhersagen, einschließlich Bestand, Beschaffung, Lieferung und Retouren.
  • Gesundheitswesen. Durch Big-Data-Analysen gewinnen Gesundheitsdienstleister Erkenntnisse aus Patientendaten, um neue Diagnosen und Behandlungsmöglichkeiten zu finden.
  • Preisberechnung. Vertriebs- und Transaktionsdaten können analysiert und in optimierte Preismodelle umgesetzt werden. So treffen Unternehmen Preisentscheidungen, die den Umsatz maximieren.
  • Betrugsprävention. Finanzinstitute nutzen Data Mining und Machine Learning zur Risikominderung, indem sie Muster betrügerischer Aktivitäten erkennen und vorhersagen.
  • Geschäftsbetrieb. Die Analyse von Finanzdaten hilft Unternehmen, versteckte Betriebskosten zu erkennen und zu senken, was zu weiteren Einsparungen und Produktivitätssteigerungen führt.
  • Kundengewinnung und -bindung. Onlinehändler nutzen den Bestellverlauf, Suchdaten, Onlinerezensionen und andere Datenquellen, um das Kundenverhalten vorherzusagen und dadurch die Kundenbindung zu stärken.

Mehr erfahren über Big-Data-Analysen für Unternehmen

Die Vorteile und Herausforderungen von Big-Data-Analysen

Wie die zahlreichen Anwendungsfälle zeigen, profitieren Unternehmen in den verschiedensten Branchen und unterschiedlichsten Situationen von Big Data. Aufgrund der komplexen Infrastruktur gibt es bei Big Data jedoch auch Bedenken. Einige Herausforderungen im Bereich Big Data, auf die Sie achten sollten:

  • Daten organisiert und zugänglich speichern. Die größte Herausforderung von Big Data besteht darin, die enorme Menge eingehender Informationen so zu verwalten, dass sie problemlos durch Ihre Anwendungen fließen. Es ist wichtig, Silos zu vermeiden, Daten ganzheitlich zu betrachten und die Infrastruktur mit einer effektiven Verwaltungsstrategie zu planen.
  • Qualitätslenkung. Es kann schwierig und zeitaufwändig sein, die Genauigkeit und Qualität von Daten zu gewährleisten – vor allem, wenn diese Daten schnell und in großer Menge eingehen. Bevor Sie eine Analyse durchführen, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Prozesse zur Datenerfassung, -verarbeitung und -bereinigung integriert, standardisiert und optimiert sind.
  • Daten sicher aufbewahren. Durch die steigende Zahl von Datenpannen ist Datenschutz wichtiger als je zuvor. Mit dem Wachstum des Analysesystems nehmen auch die Sicherheitsprobleme zu, z. B. in Form gefälschter Daten, Datenlecks, Complianceprobleme und Sicherheitsrisiken. Datenverschlüsselung, Sicherheitsüberwachung und Einhaltung der Sorgfaltspflicht tragen dazu bei, einige dieser Bedenken zu überwinden.
  • Passende Tools wählen. Das große Angebot an Tools und Technologien kann die Entscheidung erschweren. Deshalb sollte man über diese Themen auf dem Laufenden bleiben und bei Bedarf fachliche Hilfe in Anspruch nehmen.

Trotz des hohen Arbeitsaufwands, den die effiziente Einrichtung und Verwaltung von Systemen mit sich bringen kann, sind die Vorteile von Big-Data-Analysen unbestritten. Wer einen fundierten, datengesteuerten Ansatz für seine Unternehmensführung sucht, der erzielt mit Big Data langfristig unverzichtbare Vorteile. Einige Beispiele:

  • Schnelle Time-to-Insights. Mit beispielloser Geschwindigkeit und Effizienz helfen Big-Data-Analysen Unternehmen, Informationen schnell in Erkenntnisse umzuwandeln. Diese Erkenntnisse werden dann genutzt, um fundierte Entscheidungen über Produkte, betriebliche Abläufe, Marketing und andere Geschäftsinitiativen zu treffen.
  • Kosteneffizienz. Große Datenmengen erfordern viel Speicher, dessen Wartung kostspielig sein kann. Doch mit dem Einzug hochskalierbarer Speichersysteme können Unternehmen nun die betriebliche Effizienz maximieren und gleichzeitig die Kosten senken. Dies bringt Vorteile wie höhere Profitmargen und produktivere Systeme mit sich.
  • Zufriedene Benutzer. Die fortschrittlichen Business-Intelligence-Funktionen im Bereich Big Data analysieren nicht nur Kundentrends, sondern sagen durch Predictive Analytics auch das Verhalten voraus. Wenn Unternehmen mehr über die Wünsche ihrer Benutzer erfahren möchten, können sie personalisierte Produkte für deren Bedürfnisse entwickeln.

Häufig gestellte Fragen

  • Heute werden Daten in nie dagewesenem Umfang und Tempo generiert. Mithilfe von Big-Data-Analysen können Unternehmen in verschiedensten Branchen die Informationsflut nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Abläufe zu optimieren und künftige Ergebnisse vorherzusagen – alles mit dem Ziel, das Wachstum zu fördern.

    Warum Big-Data-Analysen wichtig sind

  • Cloud Computing und Big-Data-Analysen schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern funktionieren am besten im Zusammenspiel. Zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren großer Datenmengen benötigen Sie geeignete Computingressourcen und eine stabile Infrastruktur. Cloud Computing stellt diese Ressourcen in Form bedarfsgesteuerter Verfügbarkeit bereit. Damit lassen sich Daten im Cloudmaßstab speichern und verarbeiten.

    Mehr erfahren über Analysen im Cloudmaßstab

  • Die Ergebnisse von Big-Data-Analysen fließen je nach Berufsfeld in unterschiedlichste Fertigkeiten ein. Als Data Analyst lernen Sie, erweiterte Analysen in großem Maßstab auszuführen sowie Datenmodelle zu erstellen und die Data Governance zu unterstützen. Als wissenschaftliche Fachkraft für Daten erfahren Sie, wie Sie Workloadumgebungen umsetzen und verwalten, Machine-Learning-Modelle entwickeln und entsprechende Lösungen bereitstellen können.

    Weitere Informationen zu verschiedenen Datenberufen auf Microsoft Learn

  • Wie andere Big-Data-Plattformen umfassen Big-Data-Analysen in Azure viele einzelne Dienste, die zusammen Erkenntnisse aus Daten ableiten. Dazu zählen Open-Source-Technologien auf der Basis der Apache Hadoop-Plattform sowie verwaltete Dienste zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten wie Azure Data Lake Store, Azure Data Lake Analytics, Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics, Azure Event Hub, Azure IoT Hub und Azure Data Factory.

    Weitere Informationen zur Big-Data-Architektur

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