Big Data

Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts - eine gern vertretene These. Was ist damit gemeint und welche Konsequenzen ergeben sich aus dieser Sichtweise für Unternehmen und Entscheidungsträger?

Daten und Informationen

Häufig werden Datendarstellungen und Informationen gleich verstanden. Doch nicht nur Informatiker und Philosophen wissen, dass man keinesfalls aus Datendarstellungen sofort zur Analyse und Informationsgewinnung kommen kann. Datenangaben sind zunächst scheinbar bedeutungslose Aneinanderreihungen von Zeichen. Findet man beispielsweise einen fremdsprachigen Text, dann erschließen sich dessen Bedeutungen und Informationen erst, wenn man den Text in einen Kontext einordnen kann. Man braucht für die Analyse also Transformationen, um aus den bedeutungslosen Zeichenketten eine sinnvolle Schlussfolgerung zur Informationsgewinnung ableiten zu können.

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Big Data: Ein Trendbegriff prägt die Diskussion um die Informationsgewinnung

Datenangaben hatten schon immer eine hohe Relevanz, wenn es um die Weiterentwicklung von Geschäftsideen ging. Doch erst seit ein paar Jahren scheint man erkannt zu haben, dass die Datenbestände so umfangreich geworden sind, dass man mit neuen Methoden Datenauswertungen angehen muss. Das hängt damit zusammen, dass durch das Internet immer mehr Datenbestände über Geschäftsprozesse anfallen und immer mehr Einzelheiten über Nutzer und Abläufe sich in den umfangreichen und vielfältigen Datenbanken abbilden.

Der Begriff Big Data besagt nun eine Unmöglichkeit mit herkömmlichen SQL-Datenbanken diese Datenmengen angemessen auszuwerten. Neue Ideen werden benötigt, denn nur so kann man die immer umfangreicher werdenden Datenbestände einer sinnvollen Auswertung zuführen.

Neue Formen der Speicherung und Verarbeitung von Datenbeständen

Die umfangreichen neuen Datenbestände liegen gegenwärtig noch häufig in heterogenen Datenbanken. Das heißt konkret, dass man nicht direkt alle relevanten Daten zu einer Person oder einem Geschäftsvorfall abrufen oder auswerten kann. Zwar hat jede Datenbank für sich eine stringente Logik, doch es wurde nicht daran gedacht, die Logik der einzelnen Datenbanken aufeinander abzustimmen. Die Hauptaufgaben des Datenmanagements von heute bestehen darin:

• Neue Formen der Speicherung zu (er)finden, um die unterschiedlichen Datenbanken aufeinander beziehen zu können.
• Wir benötigen neue Verarbeitungslogiken der Datenanalyse, die dem Trend der Zeit entsprechend auch parallele Auswertungen zuzulassen.
• Entwickler müssen in die Lage versetzt werden, die bisherigen Logiken der einzelnen Datenbanken zu einer neuen Meta-Logik zu knüpfen.
• Zugleich werden parallel arbeitende Computer-Programme benötigt, die die Vielzahl der Aufgaben zeitnah erfüllen.

Big Data als Zukunftsaufgabe von Unternehmen

Unternehmen tun sich schwer damit die neuen Erkenntnisse zur Datenauswertung und Datenanalyse umzusetzen. Big Data ist eine Zukunftsaufgabe. Wer sich mit den neuen Möglichkeiten paralleler Datenverarbeitung und Auswertung heterogener Datenbanken beschäftigt, wird die Vorteile der neuen Sicht auf vorhandene Datenbestände nutzen und für sich Wettbewerbsvorteile generieren können.

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