Big Data ist ein sehr umfassender Begriff, der vieles umfassen kann. Grob gesagt, bezieht sich Big Data auf sehr große Datenmengen, die möglicherweise zu komplex sind, um mit herkömmlichen Datenanalysemethoden effektiv verarbeitet zu werden. Die Verarbeitung und Analyse von Big Data kann sehr komplex und zeitaufwändig sein, aber die Ergebnisse können sehr nützlich sein.
Big Data kann aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Einige Beispiele sind soziale Medien, Websites, Sensoren, Transaktionsdaten und maschinengenerierte Daten. Die Daten in Big Data Sets können unstrukturiert, strukturiert oder semi-strukturiert sein. Unstrukturierte Daten sind in der Regel Text- oder Multimedia-Daten, während strukturierte Daten in Tabellenform vorliegen. Semi-strukturierte Daten enthalten Elemente sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten.
Eines der Hauptziele der Big Data Analyse ist es, neue Muster und Zusammenhänge in den Daten zu finden. Dies kann für eine Vielzahl von Zwecken nützlich sein, z.B. für die Verbesserung von Geschäftsprozessen, die Entwicklung neuer Produkte oder die Erkennung von Betrugsmustern. Big DataAnalytics kann auch verwendet werden, um Prognosen über zukünftige Trends und Ereignisse zu erstellen.
Um Big Data effektiv analysieren zu können, benötigen Sie spezielle Software und Hardware. Da Big Data Sets sehr groß und komplex sein können, reicht ein herkömmlicher Computer oft nicht aus. Stattdessen werden häufig spezialisierte Big Data Analytics-Plattformen verwendet, die in der Lage sind, große Datensätze effektiv zu verarbeiten. Zu den beliebtesten Big Data Analytics-Plattformen gehören Hadoop, Spark und NoSQL-Databases.
