Einführung in Big Data
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Questions and Answers

Was beschreibt der Begriff 'Big Data'?

  • Eine große Menge an Daten (correct)
  • Eine kleine Menge an Daten
  • Eine unstrukturierte Datenmenge
  • Eine strukturierte Datenmenge

    • Big Data kann nur für Unternehmen in der Finanzindustrie genutzt werden.

    False

    Was ist das 3-V-Modell?

    Das 3-V-Modell ist ein Modell, nach dem die Daten nach ihrer Bedeutung bewertet werden.

    Ein Unternehmen kann sich einen großen _______________________ sichern, wenn es Big Data sinnvoll für sich nutzen kann.

    <p>Wettbewerbsvorteil</p> Signup and view all the answers

    Match the following terms with their explanations:

    <p>Big Data = Eine große Menge an Daten 3-V-Modell = Ein Modell, nach dem die Daten nach ihrer Bedeutung bewertet werden Datenschutz = Der Schutz von personenbezogenen Daten vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch</p> Signup and view all the answers

    Big Data kann einen Eingriff in die Privatsphäre bedeuten.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Welche Bedeutung haben die Daten für ein Unternehmen?

    <p>Die Daten helfen einem Unternehmen, neue Erkenntnisse über seine Arbeitsprozesse oder Nutzer zu gewinnen.</p> Signup and view all the answers

    Warum sorgen sich viele Bürger um ihren Datenschutz?

    <p>Alle obigen Optionen</p> Signup and view all the answers

    Was fürchten viele Bürger vor?

    <p>Überwachung</p> Signup and view all the answers

    Die EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) soll dazu dienen, dass nur relevante und anonymisierte Daten gesammelt werden.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck einer Big Data Strategie?

    <p>Mit dem Marktwettbewerb der Industrie 4.0 mitzuhalten</p> Signup and view all the answers

    Für die Auswertung von Daten wird auch das _______________ eingesetzt.

    <p>maschinelle Lernen</p> Signup and view all the answers

    Was ist der CRISP-DM?

    <p>Ein einheitlicher Standard für die Entwicklung von Data Mining Prozessen</p> Signup and view all the answers

    Der CRISP-DM besteht aus 5 Schritten.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Welche Disziplinen werden im Data Mining-Prozess genutzt?

    <p>Informatik = Statistik Biologie = Physik Psychologie = Soziologie Geschichte = Geografie</p> Signup and view all the answers

    Was ist das Hauptziel von Data Mining?

    <p>Zielgerichtete Analyse und Bewertung von Daten</p> Signup and view all the answers

    Wie wird das CRISP DM Modell oft dargestellt?

    <p>als ein iterativer Kreislauf</p> Signup and view all the answers

    Die erste Phase des CRISP-DM Modells beschäftigt sich damit, ein Datenverständnis zu entwickeln.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Was soll in der ersten Phase des CRISP-DM Modells präzise beschrieben werden?

    <p>Die betriebswirtschaftliche Problemstellung</p> Signup and view all the answers

    Die dritte Phase des CRISP-DM Modells geht um die ____________________.

    <p>Datenvorbereitung</p> Signup and view all the answers

    Ordnen Sie die Phasen des CRISP-DM Modells ihren Beschreibungen zu:

    <p>Phase 1 = Ein tieferes Geschäftsverständnis zu entwickeln Phase 2 = Ein Datenverständnis zu entwickeln Phase 3 = Die Datenvorbereitung Phase 4 = Die Daten zu modellieren</p> Signup and view all the answers

    Wozu dienen die erstellten Datenmodelle in der fünften Phase des CRISP-DM Modells?

    <p>Zur Evaluierung der Modelle</p> Signup and view all the answers

    In der vierten Phase des CRISP-DM Modells können verschiedene Modellierungstechniken des Data Minings zum Einsatz kommen.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Wozu soll ein finaler Datensatz dienen?

    <p>als Basis für die nächste Phase der Modellierung</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptzweck eines Data Lakes?

    <p>Daten zu speichern, um sie später zu verarbeiten</p> Signup and view all the answers

    Ein Data Warehouse enthält nur strukturierte Daten.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Wer sind die Hauptbenutzer eines Data Lakes?

    <p>Data Scientists</p> Signup and view all the answers

    Ein Data Lake speichert Daten in ihrem ____________________ Format.

    <p>Rohformat</p> Signup and view all the answers

    Was sind die Vorteile von Data Lakes?

    <p>Hohe Flexibilität</p> Signup and view all the answers

    Ordne die folgenden Begriffe den entsprechenden Konzepten zu:

    <p>Data Lake = roh Data Warehouse = verarbeitet</p> Signup and view all the answers

    Ein Data Lake ist ein Repository, das nur strukturierte Daten aufnimmt.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein Data Lake laut Definition?

    <p>Ein Repository, das unstrukturierte Daten in ihrem Rohformat aufnimmt.</p> Signup and view all the answers

    Welche Programmiersprache ist besonders stark in statistischen Analysen?

    <p>R</p> Signup and view all the answers

    BigQuery ist ein Open-Source-Data-Warehouse von Google.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Welche beiden Bibliotheken machen Python besonders nützlich für Datenanalyse?

    <p>Pandas und PySpark</p> Signup and view all the answers

    BigQuery ermöglicht superschnelle SQL-Abfragen auf grosse _______________________.

    <p>Datenmengen</p> Signup and view all the answers

    Match the following industries with their potential applications of Big Data:

    <p>Gesundheitswesen = Entwicklung von personalisierter Medizin Direktmarketing = Zielgruppenorientiertes Marketing Betrug erkennen (Fraud Detection) = Früherkennung von finanziellen Anomalien</p> Signup and view all the answers

    Welche Vorteile bietet BigQuery für Unternehmen?

    <p>Automatische Skalierung und Verarbeitung von Petabytes an Daten</p> Signup and view all the answers

    Python ist die einzige Programmiersprache, die für Datenanalyse verwendet wird.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Wie kann Big Data im Gesundheitswesen eingesetzt werden?

    <p>Entwicklung von personalisierter Medizin durch die Auswertung von Genomsequenzen zusammen mit klinischen Daten, um massgeschneiderte Behandlungspläne erstellen zu können.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptzweck eines Data Lake?

    <p>Daten zu speichern, die noch nicht verarbeitet werden müssen</p> Signup and view all the answers

    Welche Eigenschaften haben Data Lakes?

    <p>unstrukturiert, flexibel und für Data Scientists</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein Data Warehouse?

    <p>Ein Repository, das strukturierte Daten aufnimmt</p> Signup and view all the answers

    Wer sind die Hauptbenutzer von Data Lakes?

    <p>Data Scientists</p> Signup and view all the answers

    Was sind die Vorteile von Data Lakes?

    <p>Sie sind sehr flexibel</p> Signup and view all the answers

    Wie werden Daten in einem Data Lake gespeichert?

    <p>in Rohformat</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein Data Lake?

    <p>Ein Repository, das unstrukturierte Daten aufnimmt</p> Signup and view all the answers

    Warum können Unternehmen mit Big Data evidenzbasierte Entscheidungen treffen?

    <p>Weil sie große Mengen an Daten sammeln können</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein Vorteil des Einsatzes von Big Data für ein Unternehmen?

    <p>Ein Unternehmen kann dadurch einen großen Wettbewerbsvorteil sichern</p> Signup and view all the answers

    Wie sind Data Lakes und Data Warehouses unterschiedlich?

    <p>Sie haben fundamental unterschiedliche Konzepte und Art der Datenspeicherung</p> Signup and view all the answers

    Warum sorgen sich viele Bürger um ihren Datenschutz, wenn es um Big Data geht?

    <p>Weil sie nicht wissen, was mit ihren Daten passiert oder welche Unternehmen Zugriff darauf erhalten</p> Signup and view all the answers

    Welche Art von Daten kann ein Unternehmen mit Big Data sammeln?

    <p>(Un-)strukturierte Datenmengen</p> Signup and view all the answers

    Was kann Big Data auch bedeuten?

    <p>Ein Eingriff in die Privatsphäre</p> Signup and view all the answers

    Wie kann ein Unternehmen Big Data nutzen?

    <p>Indem es die Daten sinnvoll für sich nutzt</p> Signup and view all the answers

    Warum ist Big Data wichtig für Unternehmen?

    <p>Weil es ihnen hilft, ihre Daten zu analysieren und daraus Schlüsse zu ziehen</p> Signup and view all the answers

    Welche Datenquellen können für Big Data genutzt werden?

    <p>Kredit- und Kundenkarten, Smartphones, Smartwatches und viele andere</p> Signup and view all the answers

    Wie viele Phasen hat das CRISP-DM-Modell?

    <p>6</p> Signup and view all the answers

    Welche Phase des CRISP-DM-Modells beschäftigt sich mit der Datenvorbereitung?

    <p>Phase 3: Data Preparation</p> Signup and view all the answers

    Was passiert mit den Daten, wenn keine regelmäßigen Datenqualitäts- und Data-Governance-Maßnahmen durchgeführt werden?

    <p>Sie werden zu einem Datensumpf</p> Signup and view all the answers

    Wozu dienen die erstellten Datenmodelle in der fünften Phase des CRISP-DM-Modells?

    <p>Zur Evaluierung der Modelle</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck des CRISP-DM?

    <p>Einheitliches Vorgehensmodell für Data Mining Projekte zu schaffen</p> Signup and view all the answers

    Wie viele Phasen enthält das CRISP-DM Modell?

    <p>6</p> Signup and view all the answers

    Was ist die Hauptaufgabe der ersten Phase des CRISP-DM-Modells?

    <p>Ein tieferes Geschäftsverständnis zu entwickeln</p> Signup and view all the answers

    Wer sind die Hauptbenutzer des CRISP-DM Modells?

    <p>Data Scientists und Data Analysts</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein wichtiger Aspekt der zweiten Phase des CRISP-DM-Modells?

    <p>Die Analyse und Bewertung der Datenqualität</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein wichtiger Aspekt des CRISP-DM Modells?

    <p>Es ist ein einheitliches Vorgehensmodell für Data Mining Projekte</p> Signup and view all the answers

    Wozu wird der finale Datensatz in der dritten Phase des CRISP-DM-Modells verwendet?

    <p>Für die Modellierung der Daten</p> Signup and view all the answers

    Wie wird das CRISP-DM-Modell oft dargestellt?

    <p>Als ein iterativer Kreislauf</p> Signup and view all the answers

    Was bedeutet CRISP-DM?

    <p>Cross Industry Standard Process for Datamining</p> Signup and view all the answers

    Was geschieht in der vierten Phase des CRISP-DM-Modells?

    <p>Die Datenmodellierung</p> Signup and view all the answers

    Warum ist das CRISP-DM Modell wichtig?

    <p>Es ermöglicht die Strukturierung von Data Mining Projekten</p> Signup and view all the answers

    Wer unterstützt die Entwicklung des CRISP-DM?

    <p>Die EU</p> Signup and view all the answers

    Was passiert, wenn die Modelle in der Datenanalyse nicht ausreichend sind?

    <p>Es wird in die vorherigen Phasen zurückgesprungen.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck der letzten Phase des CRISP DM Modells?

    <p>Die Ergebnisse zu präsentieren.</p> Signup and view all the answers

    Welche zwei Systeme sind wichtige Datenmanagement-Tools?

    <p>Hadoop und Apache Spark</p> Signup and view all the answers

    Was ist Apache Spark bekannt für?

    <p>Eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und die Fähigkeit, komplexe Datenpipelines zu unterstützen</p> Signup and view all the answers

    Welche analytische Software wird für Big Data genutzt?

    <p>R, Python mit Pandas und PySpark, und Google BigQuery</p> Signup and view all the answers

    Was ist die Hauptaufgabe von Hadoop?

    <p>Die Speicherung und Verarbeitung grosser Datenmengen</p> Signup and view all the answers

    Was ist das Hauptziel des CRISP DM Modells?

    <p>Die Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen</p> Signup and view all the answers

    In welchem Jahrzehnt begannen Organisationen wie die NASA und große Unternehmen, enorme Datenmengen zu verarbeiten?

    <p>1960er</p> Signup and view all the answers

    Wer ist einer der Schlüsselfiguren, die den Begriff 'Big Data' popularisierten und die Herausforderungen sowie die Möglichkeiten dieser neuen Datenära diskutierten?

    <p>John Mashey</p> Signup and view all the answers

    Was war ein wichtiger Meilenstein in der Geschichte von Big Data?

    <p>Die Entwicklung von Hadoop im Jahr 2006</p> Signup and view all the answers

    Wann wuchs die Menge der generierten Daten exponentiell?

    <p>In den 2010er Jahren mit der weiten Verbreitung von Smartphones und sozialen Medien</p> Signup and view all the answers

    Was ermöglichte die Entwicklung von Hadoop?

    <p>Speichern und Verarbeiten enormer Datenmengen auf kostengünstiger Standardhardware</p> Signup and view all the answers

    Welche Plattformen wurden durch Hadoop inspiriert?

    <p>NoSQL-Datenbanken, Apache Spark und spezialisierte Big Data-Analyseplattformen</p> Signup and view all the answers

    Welche Rolle spielt Big Data heute in vielen Geschäftsstrategien?

    <p>Big Data bildet die Grundlage für Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz.</p> Signup and view all the answers

    Warum erkannten Firmen den Wert von Big Data?

    <p>Weil die Analyse grosser Datenmengen wertvolle Einsichten in Kundenverhalten, Betriebseffizienz und Markttrends liefern konnte</p> Signup and view all the answers

    Was charakterisiert einen Data Lake?

    <p>Ein sehr großer Speicher, in dem Daten in ihrem Rohformat gespeichert werden.</p> Signup and view all the answers

    Wie kann Big Data genutzt werden?

    <p>Um wertvolle Einsichten in Kundenverhalten, Betriebseffizienz und Markttrends zu liefern</p> Signup and view all the answers

    Welche Vorteile kann ein Unternehmen durch die Verwendung eines Data Lakes erzielen?

    <p>Einen großen Wettbewerbsvorteil, indem es personalisierte Werbung schalten oder Preise festlegen kann.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptzweck eines Data Lakes?

    <p>Daten in ihrem Rohformat zu speichern, um sie später für Analysen und Entscheidungen nutzen zu können.</p> Signup and view all the answers

    Wie unterscheidet sich ein Data Lake von einem Data Warehouse?

    <p>Ein Data Lake speichert Daten in ihrem Rohformat, während ein Data Warehouse nur strukturierte Daten enthält.</p> Signup and view all the answers

    Was ermöglicht die Verwendung von Big Data in Unternehmen?

    <p>Die Möglichkeit, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.</p> Signup and view all the answers

    Wie kann ein Unternehmen Big Data nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen?

    <p>Indem es Daten aus verschiedenen Quellen wie Logdateien, Kundenmeinungen oder sozialen Medien mit einbezieht.</p> Signup and view all the answers

    Was ist die Zukunft von Big Data?

    <p>Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT) und noch weiter fortgeschrittenen KI-Systemen, die noch intelligentere, datengesteuerte Lösungen ermöglichen.</p> Signup and view all the answers

    Was charakterisiert Big Data und wie kann es Unternehmen helfen?

    <p>Big Data beschreibt eine große Menge an (un-)strukturierten Daten, die Unternehmen sammeln und analysieren können, um evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.</p> Signup and view all the answers

    Was ist das 3-V-Modell in Bezug auf Big Data?

    <p>Das 3-V-Modell beschreibt die drei wichtigsten Eigenschaften von Big Data: Volumen (Datenmenge), Variation (Datenarten) und Velocity (Datenrate).</p> Signup and view all the answers

    Was sind die Chancen von Big Data für Unternehmen?

    <p>Big Data bietet Unternehmen die Chance, sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern, indem sie neue Erkenntnisse über ihre Arbeitsprozesse oder Nutzer gewinnen.</p> Signup and view all the answers

    Warum sorgen sich viele Bürger um ihren Datenschutz?

    <p>Viele Bürger sorgen sich um ihren Datenschutz, weil sie befürchten, dass ihre Daten ohne ihre Zustimmung erfasst, verwendet oder missbraucht werden.</p> Signup and view all the answers

    Was bedeutet ein Eingriff in die Privatsphäre durch Big Data?

    <p>Ein Eingriff in die Privatsphäre bedeutet, dass Unternehmen die Daten ihrer Kunden ohne ihre Zustimmung erheben, speichern oder verwenden.</p> Signup and view all the answers

    Welche Bedeutung haben die Daten für ein Unternehmen?

    <p>Die Daten haben für ein Unternehmen die Bedeutung, dass sie neue Erkenntnisse über ihre Arbeitsprozesse oder Nutzer liefern.</p> Signup and view all the answers

    Wie kann Big Data im Gesundheitswesen eingesetzt werden?

    <p>Big Data kann im Gesundheitswesen eingesetzt werden, um neue Erkenntnisse über Krankheiten, Behandlungen und Patienten zu gewinnen.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck einer Big Data Strategie?

    <p>Der Zweck einer Big Data Strategie ist es, Daten sinnvoll zu nutzen, um wettbewerbsfähiger zu sein und evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.</p> Signup and view all the answers

    Wie können Unternehmen durch die Nutzung von Big Data und analytischen Werkzeugen wie R und Python evidenzbasierte Entscheidungen treffen?

    <p>Indem sie grosse Mengen an Daten analysieren und darauf basierende Erkenntnisse gewinnen können.</p> Signup and view all the answers

    Welche Vorteile bietet BigQuery für Unternehmen?

    <p>Es ermöglicht superschnelle SQL-Abfragen auf grosse Datenmengen und skaliert automatisch, was es zu einem mächtigen Tool für Unternehmen macht, die riesige Datensätze analysieren müssen.</p> Signup and view all the answers

    Wie kann Big Data im Gesundheitswesen eingesetzt werden?

    <p>Durch die Auswertung von Genomsequenzen zusammen mit klinischen Daten können Ärztinnen und Ärzte massgeschneiderte Behandlungspläne erstellen.</p> Signup and view all the answers

    Welche Bibliotheken machen Python besonders nützlich für Datenanalyse?

    <p>Pandas für Datenmanipulation und PySpark für die Arbeit mit grossen Datensätzen in einem Spark-Umfeld.</p> Signup and view all the answers

    Was ist das Hauptziel von Data Mining?

    <p>Das Hauptziel von Data Mining ist es, aus Daten Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, um daraus geschäftliche Vorteile zu ziehen.</p> Signup and view all the answers

    Wie werden Daten in einem Data Lake gespeichert?

    <p>In ihrem ursprünglichen Format.</p> Signup and view all the answers

    Welche Eigenschaften haben Data Lakes?

    <p>Sie speichern Daten in ihrem ursprünglichen Format und bieten große Flexibilität und Skalierbarkeit.</p> Signup and view all the answers

    Welche Vorteile bietet die Verwendung von R und Python für die Datenanalyse?

    <p>Sie bieten Flexibilität, mächtige Bibliotheken und eine aktive Community.</p> Signup and view all the answers

    Welche Phase des CRISP-DM Modells beschäftigt sich mit der Entwicklung eines tieferen Geschäftsverständnisses?

    <p>Phase 1: Business Understanding</p> Signup and view all the answers

    Welche Aspekte werden bei der Datenvorbereitung im CRISP-DM Modell berücksichtigt?

    <p>Bereinigung und Aufbereitung der Daten</p> Signup and view all the answers

    Wozu werden die im CRISP-DM Modell erstellten Datenmodelle verwendet?

    <p>Die Evaluierung der Modelle</p> Signup and view all the answers

    In welcher Phase des CRISP-DM Modells werden verschiedene Modellierungstechniken des Data Minings zum Einsatz kommen?

    <p>Phase 4: Modeling</p> Signup and view all the answers

    Wie wird das CRISP DM Modell oft dargestellt?

    <p>Als ein iterativer Kreislauf</p> Signup and view all the answers

    Was ist das Hauptziel der ersten Phase des CRISP-DM Modells?

    <p>Ein tieferes Geschäftsverständnis zu entwickeln</p> Signup and view all the answers

    Wie viele Phasen enthält das CRISP-DM Modell?

    <p>6 Phasen</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck der Datenaufbereitung im CRISP-DM Modell?

    <p>Die Erstellung eines finalen Datensatzes</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Einführung in Big Data

    • Big Data beschreibt eine große Menge an Daten, die Unternehmen sammeln, analysieren und daraus Schlüsse ziehen können, um evidenzbasierte Entscheidungen treffen zu können.
    • Die Daten können aus vielen Bereichen kommen, wie Social Media, der Finanzindustrie oder dem Gesundheitswesen.

    3-V-Modell

    • Big Data wird nach dem 3-V-Modell bewertet, das aus drei Dimensionen besteht: Volume (Datenmenge), Velocity (Daten Geschwindigkeit) und Variety (Daten-Variabilität).

    Big Data Chancen

    • Unternehmen können durch die Nutzung von Big Data einen großen Wettbewerbsvorteil sichern, indem sie neue Erkenntnisse über ihre Arbeitsprozesse oder Nutzer gewinnen.

    Big Data Kritik

    • Die Gesellschaft hat eine Skepsis gegenüber Big Data, da die Datenanalyse sehr detaillierte Erkenntnisse über die Nutzer liefern kann, was zu einer Verletzung der Privatsphäre führen kann.
    • Die EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) regelt die Datensammlung und -verwendung, um den Datenschutz zu gewährleisten.

    Big Data Strategie

    • Unternehmen bemühen sich, Big Data Strategien umzusetzen, um mit dem Marktwettbewerb der Industrie 4.0 mitzuhalten.
    • Die Umsetzung einer Big Data Strategie ist nicht einfach, da die großen Datenmengen sehr unübersichtlich sind.

    CRISP-DM

    • Die CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) ist ein einheitlicher Standard für die Entwicklung von Data Mining Prozessen.
    • Der CRISP-DM besteht aus 6 Schritten: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.

    Data Lake vs Data Warehouse

    • Data Lake und Data Warehouse sind Konzepte für die Datenspeicherung und -verwendung.
    • Data Lake speichert rohe, unstrukturierte Daten, während Data Warehouse verarbeitete, strukturierte Daten enthält.

    Data Mining

    • Data Mining ist interdisziplinär und nutzt Erkenntnisse aus den Bereichen der Informatik, Mathematik und Statistik.
    • Data Mining wird verwendet, um neue Trends und Muster ausfindig zu machen und um Erkenntnisse über die Nutzer zu gewinnen.

    R und Python

    • R und Python sind führende Programmiersprachen für Datenanalyse und maschinelles Lernen.
    • R ist besonders stark in statistischen Analysen, während Python durch Bibliotheken wie Pandas für Datenmanipulation und PySpark für die Arbeit mit großen Datensätzen in einem Spark-Umfeld breite Anwendung findet.

    Anwendungsfälle

    • Big Data hat viele Anwendungsfälle, wie Direktmarketing, Betrug erkennen (Fraud Detection) und Gesundheitswesen.
    • Im Gesundheitswesen ermöglicht Big Data die Entwicklung von personalisierter Medizin, indem es umfangreiche Patientendaten analysiert.

    Big Data

    • Big Data beschreibt eine große Menge an Daten, die von Unternehmen gesammelt, analysiert und für evidenzbasierte Entscheidungen genutzt werden können.
    • Daten können aus verschiedenen Bereichen kommen, wie z.B. Social Media, Finanzindustrie oder Gesundheitswesen.
    • Datenquellen sind z.B. Kredit- und Kundenkarten, Smartphones oder Smartwatches.

    3-V-Modell

    • Das 3-V-Modell bewertet Daten nach drei Kriterien: Volume (Menge), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt).

    Big Data Chancen

    • Unternehmen können durch die Nutzung von Big Data einen Wettbewerbsvorteil erzielen.
    • Durch die Auswertung von Daten können Unternehmen neue Erkenntnisse über ihre Arbeitsprozesse oder Nutzer gewinnen.

    Big Data Kritik

    • Die Gesellschaft hat Bedenken bzgl. der Datenschutz und des Eingriffs in die Privatsphäre.
    • Die Verwendung von Daten ohne ausdrückliches Einverständnis der Nutzer ist ein Problem.

    Data Lake vs. Data Warehouse

    • Data Lake: Ein Repository für unstrukturierte Daten in Rohformat, flexibel und anpassbar.
    • Data Warehouse: Ein sistema für strukturierte Daten, vorformatierte und für spezifische Anwendungen geeignet.

    Data Lake: Chancen und Herausforderungen

    • Chancen: flexibel, anpassbar, Schnittstellen für verschiedene Datenquellen.
    • Herausforderungen: Komplexität, Benutzer müssen sich mit den Daten auseinandersetzen.

    CRISP DM

    • CRISP DM ist ein einheitlicher Standard für die Entwicklung von Data Mining-Prozessen.
    • Es besteht aus 6 Phasen: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.

    Die 6 Phasen des CRISP DM Modells

    • Phase 1: Business Understanding - Entwicklung eines tieferen Geschäftsverständnisses.
    • Phase 2: Data Understanding - Entwicklung eines Datenverständnisses.
    • Phase 3: Data Preparation - Datenvorbereitung.
    • Phase 4: Modeling - Datenmodellierung.
    • Phase 5: Evaluation - Evaluierung der Modelle.
    • Phase 6: Deployment - Bereitstellung der Ergebnisse.

    CRISP DM: Vor- und Nachteile

    • Vorteile: strukturiertes Vorgehen, effiziente Projektplanung.
    • Nachteile: Inflexibilität, zu zeitintensiv.

    Datenmanagement Tools

    • Hadoop: Ein Framework für die Speicherung und Verarbeitung grosser Datenmengen auf Clustern von Standardhardware.
    • Apache Spark: Eine alternative zu Hadoop MapReduce, schneller und effizienter.

    Analytische Tools

    • R und Python mit Pandas und PySpark: spezialisierte analytische Software für die Auswertung von Daten.
    • Google BigQuery: ein Cloud-basiertes Datenanalyse-Tool.

    Einführung in Big Data

    • Big Data bezeichnet eine große Menge an Daten, die Unternehmen sammeln, analysieren und auswerten können, um daraus Schlüsse zu ziehen und evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.
    • Die Daten können aus verschiedenen Bereichen stammen, wie Social Media, Finanzindustrie oder Gesundheitswesen, und werden nach dem 3-V-Modell bewertet.

    Vorteile von Big Data

    • Unternehmen können durch die Auswertung von Big Data einen großen Wettbewerbsvorteil erzielen, indem sie neue Erkenntnisse über ihre Arbeitsprozesse oder Nutzer gewinnen.
    • Big Data kann Unternehmen helfen, ihre Arbeitsprozesse zu optimieren, Kosten zu reduzieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

    Kritik an Big Data

    • Big Data kann einen Eingriff in die Privatsphäre der Nutzer darstellen, wenn Daten ohne ausdrückliches Einverständnis der Nutzer verwendet werden.
    • Es gibt Bedenken hinsichtlich der Transparenz über die Datenhandhabung und des Datenschutzes.

    Geschichte von Big Data

    • Die Ursprünge von Big Data reichen zurück in die 1960er Jahre, als Organisationen wie die NASA und große Unternehmen begannen, enorme Datenmengen zu verarbeiten.
    • Der Begriff "Big Data" wurde Anfang der 2000er Jahre eingeführt, um die explosionsartig anwachsenden Datenmengen zu beschreiben.
    • Ein wichtiger Meilenstein in der Geschichte von Big Data war die Entwicklung von Hadoop im Jahr 2006.

    Data Lake

    • Ein Data Lake ist ein sehr großer Speicher, in dem Daten in ihrem Rohformat gespeichert werden.
    • Ein Data Lake kann einem Unternehmen einen großen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem es die Analyse großer Datenmengen ermöglicht.

    CRISP-DM-Modell

    • Das CRISP-DM-Modell ist ein iterativer Prozess, der in sechs Phasen unterteilt ist: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.
    • Jede Phase ist wichtig für die erfolgreiche Implementierung eines Big-Data-Projekts.

    Werkzeuge für Big Data

    • R und Python sind führende Programmiersprachen für Datenanalyse und maschinelles Lernen.
    • Google BigQuery ist ein Enterprise-Data-Warehouse, das speziell für Big Data entwickelt wurde.

    Anwendungsfälle von Big Data

    • Big Data hat vielfältige Anwendungsfälle, wie Direktmarketing, Betrug erkennen und Gesundheitswesen.
    • Im Gesundheitswesen können Big Data helfen, die Entwicklung von personalisierter Medizin zu fördern und Krankheitsverläufe vorherzusagen.

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