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Was fällt alles unter Big Data?

Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf Datenbestände, die so groß, schnelllebig oder komplex sind, dass sie sich mit herkömmlichen Methoden nicht oder nur schwer verarbeiten lassen. Das Speichern großer Datenmengen oder der Zugriff darauf zu Analysezwecken ist nichts Neues.

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Was gehört alles zu Big Data?

Was steckt hinter Big Data?

„Big Data“ wird häufig als Sammelbegriff für digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht für eine neue Ära digitaler Kommunikation und Verarbeitung und in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden. Was ist Big Data für Kinder erklärt? Big Data ist ein Synonym für große Datenmengen und zeichnet sich vor allem durch folgende Hauptmerkmale aus: Größe, Komplexität, Schnelllebigkeit und schwache Strukturierung. Bei der Auswertung von Big Data stoßen manuelle und herkömmliche Methoden der Datenverarbeitung schnell an ihre Grenzen.

Wie wird Big Data verarbeitet?

Zur Speicherung und performanten Weiterverarbeitung von Big Data bieten sich spezielle Dateisysteme wie HDFS von Hadoop, aber auch sogenannte NoSQL-(Not-only-SQL-)Datenbanken an. Was versteht man unter Data Analytics? Data Analytics ist ein wissenschaftliches Vorgehen, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren und zu untersuchen. Das Ziel ist es, Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen, die in einem bestimmten Zusammenhang zueinander stehen. Im Vordergrund steht die Auswertung bekannter Daten.

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Was wird unter dem Begriff Big Data verstanden?

Big Data bezieht sich auf große Datenmengen, die in Bereichen wie dem Internet und der Mobilkommunikation, der Finanzindustrie, der Energiewirtschaft, dem Gesundheitswesen und dem Verkehrswesen und aus Quellen wie intelligenten Agenten, sozialen Medien, Kredit- und Kundenkarten, intelligenten Messsystemen und Hilfsgeräten gesammelt werden.

Warum ist Big Data gefährlich?

Wer zum Beispiel mit Fake-Accounts in Verbindung steht oder auf Hassplattformen unterwegs ist, bekommt Punktabzüge und womöglich Schwierigkeiten bei der Buchung. Auch Pornografie und "negative Sprache" wirken sich laut dem Patentantrag negativ auf das Scoring aus. Was zählt zu den drei wichtigsten Dimensionen von Big Data? Mit Big Data ist die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von enormen Datenmengen gemeint. Diese Datenmengen sind so groß, dass diese sich nicht mehr mit herkömmlicher Hard- und Software verarbeiten lassen und daher spezielle Big Data Hard- und Software benötigt wird.

Warum ist Big Data so wichtig?

Vertrieb und Marketing: Big Data erleichtert den Vertriebs- und Marketingabteilungen Produktangebote auf Kundensegmente bzw. einzelne Kunden zuzuschneiden und somit Verluste im Kundenstamm zu minimieren. Die Markt- und Wettbewerbsbeobachtung lässt sich mit Big-Data-Analysen also deutlich erweitern. Wer nutzt Big Data? Wer nutzt Big Data? Im Grunde alle. Um einige Institutionen aufzulisten: Banken, Regierungen, Bildungsinstitute, Gesundheitsdienstleister, Produktionsfirmen und Einzelhändler nutzen Big Data um die Zufriedenheit der Menschen/ Kunden zu gewinnen und/oder zu analysieren und zu bewerten.

Warum Data Analytics?

Data Analytics legt die Grundlage für optimierte Geschäftsprozesse und -entscheidungen. Das sollten Sie zum Thema wissen. Geht es darum, Geschäftsprozesse zu analysieren und auszubilden, sowie bessere Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu erzielen, führt kein Weg mehr an Data Analytics vorbei.

By Smoot Baraban

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    Der Prozess der Analyse großer Datenmengen, um verborgene Muster, Korrelationen, Markttrends und Kundenpräferenzen aufzudecken, kann Unternehmen helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

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    Jeder, der schon einmal im Internet eingekauft hat, kennt die Rubrik Kunden, die das Produkt XY gekauft haben, kauften auch. Die Auswertung von Millionen von Kaufdaten anderer Kunden führte zu diesen Empfehlungen.

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    Big Data erleichtert es den Vertriebs- und Marketingabteilungen, Produktangebote auf Kundensegmente oder einzelne Kunden zuzuschneiden und so Verluste im Kundenstamm zu minimieren. Big-Data-Analysen können zur Erweiterung der Markt- und Wettbewerbsbeobachtung genutzt werden.

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