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Von Datenmassen zu Datenagilität

Big Data wird bigger: die fünf Trends

Melanie Feldmann

© Shutterstock / dizain

IBM schätzt, dass 2012 2,5 Exabytes (EB) Daten produziert wurden, das sind rund eine Milliarde Gigabyte. Und das war 2012. Man kann davon ausgehen, dass die Zahl jährlich exponentiell gestiegen ist und noch steigen wird. Aber Big Data ist mehr als nur pure Datenmasse, erklärt Josh Anderson in einem Blogpost.

Doug Laney von Gartner war 2001 der erste, der für Big Data die „drei Vs“ postulierte – Volume, Velocity und Variety – und welchen Einfluss sie auf Unternehmen und ihre Geschäftsmodelle haben. Mittlerweile ist man sich einig, dass die drei Vs nicht mehr ausreichen, um Big Data zu charakterisieren. Sie sind aber immer noch zentrale Punkte.

Volumen: Mit der Zeit wird die schiere Masse an Daten immer mehr zunehmen. Diese Daten zu speichern ist aufgrund günstiger Speicherlösungen und sich stetig weiterentwickelnder Technik kein großes Problem. Doch die immensen Datenmengen machen es schwierig, die wirklich relevanten Daten zu finden, zu analysieren und daraus Mehrwert zu generieren.

Velocity: Nicht nur die Datenmengen wachsen, auch die Geschwindigkeit, in der Daten aufgenommen werden, steigt stetig. Smart Labels, wie RFID Tags, Sensoren und Smart Metering verursachen einen reißenden Datenstrom in fast Echtzeit. Schnell genug auf diese Daten zu reagieren ist und wird eine Herausforderung für Unternehmen sein.

Variety: Daten kommen in allen Farben und Formen – strukturiert, unstrukturiert, als E-Mail, Video oder Audio. Viele Unternehmen kämpfen damit diese Vielfalt zu managen, zu vereinheitlichen und zu verwalten.

Zusätzlich zu den drei Vs macht Anderson fünf wichtige Trends aus, die die Big-Data-Welt bestimmen:

1. Jeden einbinden

Unternehmen werden immer mehr dazu übergehen, eine Daten-zentrische Herangehensweise zu verinnerlichen. Dazu werden sie die Zusammenarbeit zwischen Kollegen und die Interaktion mit Kunden fördern, um Herausforderungen und Chancen schnell zu erkennen und anzugehen.

2. IoT: Das Internet der Dinge

Das Marktforschungsunternehmen Gartner glaubt, dass bis 2017 20 % aller kundenorientierten Analytic-Anwendungen Tracking-Informationen aus dem Internet der Dinge liefern werden. Kunden verlangen viel mehr Daten, was vor allem am sogenannten „Nexus of Forces“ liegt – der Konvergenz von Mobile, Social Media, Cloud und Informationen.

3. Deep Learning

Deep Learning ist maschinelles Lernen basierend auf neuronalen Netzwerken und befindet sich noch im Entwicklungsstadium. Das Konzept dahinter besagt, dass Computer interessante und relevante Objekte in der riesigen Masse an unstrukturierten und binären Daten finden und Zusammenhänge ableiten können, ohne dass sie dazu explizit programmiert wurden. Ein Deep-Learning-Algorithmus, der Wikipedia untersucht, könnte beispielweise herausfinden, dass sowohl Hessen als auch Bayern Bundesländer von Deutschland sind, ohne das der Algorithmus das Konzept von Staaten und Bundesländern kennt. Eingesetzt in Big Data könnte Deep Learning die Zukunft der Datenanalyse verändern.

4. Agile Daten

Die langsamen und starren Prozesse der Legacy-Datenbanken und Data Warehouses haben sich als zu teuer und zu zeitfressend herausgestellt. Deswegen ist die Agilität von Daten ein großer Treiber der Big-Data-Technologien. Unternehmen und Organisationen verschieben ihren Fokus von simplem Datensammeln und -verwalten dahin sie auch wirklich zu nutzen.

5. Selbstbedienung

Neue Big-Data-Tools und -Diensten sorgen dafür, dass die IT nicht mehr länger der Flaschenhals ist, wenn es darum geht, Daten internen Nutzern und Datenanalysten zur Verfügung zu stellen. Nutzer können sich einfach direkt bei den Daten bedienen. Fortschrittliche Unternehmen bewegen sich weg von einer zentralisierten Datenstruktur hin zu einem Ansatz, Daten dort zu sammeln und auszuwerten, wo sie gebraucht werden.

Aufmacherbild: Big Data von Shutterstock / Urheberrecht: dizain

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Geschrieben von
Melanie Feldmann
Melanie Feldmann
Melanie Feldmann ist seit 2015 Redakteurin beim Java Magazin und JAXenter. Sie hat Technikjournalismus an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg studiert. Ihre Themenschwerpunkte sind IoT und Industrie 4.0.
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