Big Data

Big Data bezeichnet sehr große, schnell wachsende oder unterschiedlich strukturierte Datenmengen, deren Verarbeitung spezielle technische Lösungen erfordert. Eine feste Grenze gibt es dabei nicht. Entscheidend ist, ob die vorhandenen Systeme die Daten noch effizient speichern, verarbeiten und auswerten können.

Solche Daten fallen heute in vielen Bereichen an. Typische Quellen sind:

• Kassensysteme und Online-Shops
• Sensoren in Maschinen und Fahrzeugen
• Webseiten, Apps und Logdateien
• Verkehrs- und Mobilitätsdaten
• Medizinische Messgeräte

Nutzbar werden diese Daten durch ihre Verknüpfung und Auswertung. So lassen sich Muster erkennen, Entwicklungen nachvollziehen und betriebliche Entscheidungen auf eine breitere Datengrundlage stellen.

Big Data wird häufig anhand der sogenannten 5 V beschrieben. Die ersten drei Merkmale gehen auf ein Modell des Analysten Doug Laney aus dem Jahr 2001 zurück und wurden später um weitere Dimensionen ergänzt:

1. Volume (Umfang): die große Menge an Daten.
2. Velocity (Geschwindigkeit): das Tempo, mit dem neue Daten entstehen und verarbeitet werden.
3. Variety (Vielfalt): unterschiedliche Datenarten und Formate wie Texte, Bilder, Logdateien oder Messwerte.
4. Veracity (Verlässlichkeit): die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten.
5. Value (Wert): der konkrete Nutzen, der sich aus den Daten gewinnen lässt.

Damit eine große Datenmenge verwertbare Erkenntnisse liefert, braucht es vor allem eine verlässliche Datenbasis und eine klare Fragestellung. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können die Ergebnisse verzerren.

Von der Rohdatensammlung zur Analyse.

Bevor aus großen Datenmengen Erkenntnisse entstehen, müssen die Daten gesammelt, bereinigt und zusammengeführt werden. Unterschiedliche Formate, doppelte Einträge oder abweichende Zeitangaben werden dabei vereinheitlicht. Diese technische Vorbereitung gehört zum Data Engineering.

Anschließend folgt die Analyse. Je nach Fragestellung kommen statistische Verfahren oder Machine Learning zum Einsatz, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Die Ergebnisse müssen anschließend fachlich eingeordnet werden. Ein statistischer Zusammenhang allein erklärt noch nicht, warum zwei Größen miteinander zusammenhängen.

Für die berufliche Arbeit mit großen Datenmengen sind deshalb Kenntnisse in Datenaufbereitung, Statistik, Analyse und Programmierung relevant. Einen möglichen Einstieg bietet beispielsweise die Weiterbildung in Data Science and AI.

Typische Einsatzbereiche im Arbeitsalltag.

Unternehmen und Organisationen nutzen Big Data in unterschiedlichen Bereichen, um Abläufe zu analysieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen vorzubereiten:

• Handel: Kassen-, Bestell- und Lagerdaten unterstützen die Warenplanung.
• Versicherungen: Datenanalysen helfen dabei, auffällige Muster in Schadensmeldungen zu erkennen.
• Verkehr: Fahrgast- und Verkehrsdaten fließen in die Planung von Verbindungen und Kapazitäten ein.
• Industrie: Maschinendaten können Hinweise auf Verschleiß und Wartungsbedarf liefern.
• Medizin und Forschung: Große Datensätze ermöglichen die Untersuchung von Mustern und Zusammenhängen in medizinischen Daten.

Bei der Verarbeitung personenbezogener Daten gelten die Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Dazu gehören unter anderem eine Rechtsgrundlage für die Verarbeitung, ein festgelegter Zweck und der Grundsatz der Datenminimierung. Mit diesen Analysen und ihrer fachlichen Einordnung befasst sich im Berufsleben unter anderem der Data Scientist.

Ab welcher Datenmenge spricht man von Big Data?

Eine feste Grenze gibt es nicht. Entscheidend ist, ob sich die vorhandenen Daten mit der bestehenden IT-Infrastruktur noch effizient speichern, verarbeiten und auswerten lassen. Deshalb kann Big Data je nach Unternehmen und technischer Ausstattung unterschiedliche Größenordnungen umfassen.

Braucht man für Big Data zwingend die Cloud?

Nein. Big-Data-Systeme können in der Cloud, auf eigenen Servern oder in einer Kombination aus beiden betrieben werden. Cloud-Plattformen ermöglichen es, Speicher und Rechenleistung flexibel anzupassen. Welche Lösung geeignet ist, hängt unter anderem von Kosten, vorhandener Infrastruktur sowie Sicherheits- und Datenschutzanforderungen ab.

Welche Programmiersprachen werden für Big Data genutzt?

Häufig kommen Python und SQL zum Einsatz. Je nach Aufgabe und technischer Umgebung werden auch Java, Scala oder weitere Sprachen verwendet. Für Datenanalysen und statistische Modelle ist Python weit verbreitet, während SQL vor allem für die Arbeit mit strukturierten Datenbanken wichtig ist.

Worin unterscheidet sich Big Data von Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bereitet Unternehmensdaten für Berichte, Kennzahlen und Analysen auf. Big Data beschreibt Datenbestände und Technologien, bei denen große Mengen, hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit oder unterschiedliche Datenarten besondere Anforderungen stellen. In der Praxis überschneiden sich beide Bereiche.

Kann man sich ohne Studium in das Feld einarbeiten?

Ja. Ein Einstieg ist auch aus angrenzenden Bereichen wie IT, Controlling oder Datenanalyse möglich. Je nach Tätigkeit sind Kenntnisse in Statistik, Datenbanken, Programmierung und Datenaufbereitung gefragt. Weiterbildungen können vorhandenes Fachwissen gezielt um diese Kompetenzen ergänzen.