Big Data Grundlagen und Herausforderungen

Big Data-Grundlagen und Herausforderungen Was ist Big Data? Big Data umfasst riesige und komplexe Datenmengen, die aus Quellen wie dem Internet, sozialen Medien, der Finanzindustrie, dem Gesundheitswesen und dem Verkehr stammen. Diese Daten müssen mit speziellen Tools gespeichert, verarbeitet und...

Big Data-Grundlagen und Herausforderungen Was ist Big Data? Big Data umfasst riesige und komplexe Datenmengen, die aus Quellen wie dem Internet, sozialen Medien, der Finanzindustrie, dem Gesundheitswesen und dem Verkehr stammen. Diese Daten müssen mit speziellen Tools gespeichert, verarbeitet und analysiert werden, um wertvolle Muster und Trends zu erkennen. Beispiele für Datenquellen: - Soziale Medien: Plattformen wie Facebook und Twitter erzeugen täglich Millionen von Posts, Likes und Kommentaren, die analysiert werden, um Nutzerverhalten und Trends zu verstehen. - E-Commerce: Online-Shops wie Amazon nutzen Big Data, um das Kaufverhalten ihrer Kunden zu analysieren und personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen. - Gesundheitswesen: Elektronische Gesundheitsakte (ELGA) und Geräte wie Fitness-Tracker sammeln kontinuierlich Daten über Patienten, um Gesundheitszustände zu überwachen und präventive Maßnahmen zu ergreifen. Die 4 V\'s von Big Data 1. **Volume (Datenmenge):** bezieht sich auf die großen Datenmengen und die Anforderungen an die Hardware zur Verarbeitung. 2. **Variety (Datenvielfalt):** umfasst verschiedene Dateistrukturen: strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert. Etwa 90% der Daten sind unstrukturiert und können durch Machine Learning analysiert werden. 3. **Velocity (Verarbeitungsgeschwindigkeit):** beschreibt die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert und verarbeitet werden müssen, insbesondere für Echtzeitanalysen in Unternehmen. 4. **Veracity (Datenwahrhaftigkeit):** bezieht sich auf die Qualität der Daten. Daten aus verschiedenen Quellen können fehlerhaft sein und erfordern Nachbearbeitung. Warum spezielle Techniken? Big Data erfordert spezielle Techniken, um die großen Datenmengen effizient zu speichern und zu analysieren. Dazu gehören: - **Hadoop:** Ein Framework zur Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen. - **Apache Spark:** Eine Plattform für schnelle Datenverarbeitung und Echtzeitanalysen. - **Cloud Computing:** Flexible Lösungen zur Speicherung und Analyse von Big Data. Herausforderungen: - **Datenqualität:** Ungenaue oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Ergebnissen führen. - **Datenschutz:** Es müssen Maßnahmen ergriffen werden, um die Sicherheit sensibler Daten zu gewährleisten und sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung den gesetzlichen Anforderungen entspricht, z. B. der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Dies umfasst auch die Anonymisierung von Daten und die Implementierung von Sicherheitsprotokollen. Quellen: