Definition

Big Data Analytics

Diese Definition ist Teil unseres Essential Guides: Big Data: Anwendung, Datenschutz und Technologie

Big Data Analytics steht für die Untersuchung von großen Mengen an Daten unterschiedlicher Arten (Big Data), um darin versteckte Muster, unbekannte Korrelationen und andere nützliche Informationen zu entdecken. Solche Informationen können Wettbewerbsvorteile gegenüber Konkurrenten und andere geschäftliche Vorteile bringen, zum Beispiel effektiveres Marketing oder höhere Umsätze.

Das Hauptziel von Big Data Analytics besteht darin, Unternehmen zu besseren geschäftlichen Entscheidungen zu verhelfen. Dazu werden Data Scientists und andere Anwender in die Lage versetzt, riesige Mengen Transaktionsdaten sowie andere Datenquellen auszuwerten, die von konventionellen Programmen für Business Intelligence (BI) nicht berücksichtigt werden. Zu diesen Datenquellen zählen Protokolle von Webservern und Internet-Clickstreams, Berichte über Aktivität in sozialen Medien, Einzelverbindungsnachweise für Mobiltelefone oder von Sensoren erfasste Informationen. In einigen Fällen wird Big Data ausschließlich mit unstrukturierten Daten dieser Arten in Verbindung gebracht. Beratungsfirmen wie Gartner oder Forrester Research zählen aber auch Transaktionsdaten und andere strukturierten Bestände dazu.

Big Data Analytics kann mit Software-Tools betrieben werden, die üblicherweise bei fortschrittlicher Analytik wie Predictive Analytics oder Data Mining zum Einsatz kommen. Allerdings lassen sich die unstrukturierten Datenquellen nicht immer in traditionellen Data Warehouses verwenden, und auch mit den Anforderungen bei der Verarbeitung sind diese bisweilen überfordert. Als Folge davon ist eine neue Klasse von Big-Data-Technologien entstanden und wird intensiv eingesetzt. Zu ihnen zählen NoSQL-Datenbanken, Apache Hadoop und MapReduce. Diese Technologien bilden den Kern eines quelloffenen Software-Frameworks, das die Verarbeitung von großen Datenbeständen über Cluster-Systeme unterstützt.

Natürlich gibt es auch Probleme, die auf Firmen mit Initiativen zu Big Data Analytics zukommen können. Dazu zählen Mangel an interner Analytik-Kompetenz und die hohen Kosten für die Beschäftigung von erfahrenen Analytik-Profis. Hinzu kommen können Herausforderungen bei der Integration von Hadoop-Systemen und Data Warehouses, wobei erste Anbieter bereits Softwarekonnektoren zwischen diesen Technologien entwickelt haben.

Artikel wurde zuletzt im Januar 2012 aktualisiert

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