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Was ist Big Data? – Eine Definition mit fünf V

Verfasst am 04.05.2016 von Christoph Salzig

Was ist Big Data? – Eine Definition mit fünf V (c) The unbelievable Machine Company

Um zu definieren, wo Big Data beginnt und ab wann es sich bei der gezielten Nutzung von Daten um ein Big Data-Projekt handelt, braucht es den Blick in die Feinheiten und Schlüsselmerkmale von Big Data. Deren Definition stützt sich zumeist auf das 3V-Modell der Analysten von Gartner. Diesem wichtigen und richtigen Modell sind mittlerweile zwei entscheidende Faktoren hinzuzufügen.

Big Data-Definition – die drei grundlegenden V:

  • Volume definiert die enormen Mengen an Daten, die z.B. Unternehmen täglich produzieren. Deren Aufkommen ist so groß und so komplex, dass es mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr gespeichert oder gar analysiert werden kann.
  • Variety bezieht sich auf die Vielfalt der Datentypen und -quellen. 80 Prozent der Daten weltweit sind heute unstrukturiert und weisen auf den ersten Blick keinerlei Zusammenhänge auf. Dank der Big Data-Suchalgorithmen können Daten wieder strukturiert eingeordnet und auf Zusammenhänge untersucht werden. Neben herkömmlichen Datensätzen zählen hierzu auch Bilder, Videos und Sprachaufzeichnungen.
  • Velocity bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert, ausgewertet und weiterverarbeitet werden können. Heutzutage meist im Bruchteil von Sekunden bzw. in Echtzeit.

Big Data-Definition – zwei entscheidende zusätzliche V:

  • Validity benennt die Sicherstellung der Datenqualität oder wahlweise Veracity die Wahrhaftigkeit und Glaubwürdigkeit von Daten. Big Data arbeitet mit allen „Qualitätsgraden", da der Faktor Volume einen Mangel an Qualität meist auffängt.
  • Value schließlich bezeichnet den unternehmerischen Mehrwert. Viele Unternehmen haben mittlerweile eigene Datenplattformen aufgebaut, -pools gefüllt und viel Geld in Infrastruktur investiert. Nun gilt es, daraus auch Business Value zu generieren.

Big Data eindeutig zu definieren, ist eine Herausforderung, schrieben wir im vorherigen Beitrag, denn es geht um vieles. Und für viele geht es um den unternehmerischen Erfolg (Value). Schlüssel dazu ist die Gewinnung neuer Informationen – die in kürzester Zeit (Velocity) sehr vielen Nutzern zur Verfügung stehen müssen – mittels enorm großer Datenbestände (Volume) aus unterschiedlichsten Quellen (Variety) und unterschiedlichen Qualitäten (Validity), um dadurch schneller wettbewerbskritische Entscheidungen treffen zu können.

Im trefflich betitelten Buch „Big Data – Using smart Big Data analytics and metrics to make better decisions and improve performance" schreibt Bernard Marr: „Big Data wäre für uns nutzlos, würde am Ende kein Nutzen aus dem Ergebnis gezogen werden." Definitiv.

 

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Wo beginnt Big Data? – Viele Perspektiven, eine Einordnung
Data-Trends 2016, Teil 1: Data Science on scale 
Data-Trends 2016, Teil 2: Machine Learning / Deep Learning as a Service 
Data-Trends 2016, Teil 3: Human Data Interfaces 
*um erklärt Big Data auf Radioeins

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