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Wo beginnt Big Data? – Viele Perspektiven, eine Einordnung

Verfasst am 28.04.2016 von Christoph Salzig

Big Data eindeutig zu definieren, ist eine Herausforderung. Denn zunächst einmal handelt es sich nicht um einen alleinstehenden Begriff, sondern um viele Teilaspekte, die erst zusammen ein komplettes Bild ergeben. Und dann ist Big Data ein Schlagwort, das für unterschiedliche Bewertungen dient und sich kontinuierlich weiterentwickelt. Zeit für eine Einordnung.

Wo beginnt Big Data? – Viele Perspektiven, eine Einordnung (c) The unbelievable Machine Company

Schlagwort, Sammelbegriff, Synonym?

Alles drei. Grundsätzlich steht Big Data für große digitale Datenmengen sowie für deren Erfassung, Analyse und Auswertung. Somit ist Big Data auch der Sammelbegriff für alle digitalen Technologien, Architekturen, Methoden und Verfahren, die dazu notwendig sind. Oder wie Hasso Plattner sagt: „Big Data ist ein Synonym für die Bedeutung großer Datenvolumen in verschiedensten Anwendungsbereichen sowie der damit verbundenen Herausforderung, diese verarbeiten zu können."

Große Datenvolumen?

Sehr große. „Bis ins Jahr 2003 wurden von der Menschheit insgesamt 5.000 Milliarden Gigabyte Daten erzeugt, im Jahr 2011 fiel die gleiche Menge schon in 48 Stunden an, inzwischen brauchen wir für das gleiche Datenvolumen nur noch 7 Minuten", erörterte RBB Radioeins anschaulich. Angetrieben durch das Internet und die sozialen Netzwerke, Mobilgeräte und das Internet der Dinge, wird das digitale Datenvolumen bis 2020 weltweit noch um das Zehnfache anwachsen. Allein in Deutschland von derzeit 230 auf 1.100 Milliarden Gigabyte.

Genau hier setzt Big Data an: Die enormen Datenmengen werden anhand eines Such-Algorithmus auf Zusammenhänge überprüft. Dazu ist die genannte Kombination mehrerer Disziplinen notwendig. „Das geht von klassischer Informatik und Data Science über Interface Design, alles rund um Machine Learning, Deep Learning und künstliche Intelligenz über Mathematik und Statistik bis zu den Daten-Interfaces. Vieles davon ist nichts Neues – aber die Kombination aus allem schafft die Basis für neue Möglichkeiten", erläutert Florian Dohmann, Senior Data Scientist bei The unbelievable Machine Company.

Geht es nur um Datenmengen?

Grundlegend schon. Big Data definiert sich zunächst einmal über Datenmengen, die "zu groß oder zu komplex sind oder sich zu schnell ändern oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten", erläutert etwa Wikipedia. Um aber zu definieren, wo Big Data beginnt, ab wann es sich bei der gezielten Nutzung von Daten um ein Big Data-Projekt handelt, braucht es den Blick in die Details. Erfahre hier mehr zu den feinen und entscheidenden Charakteristika – den fünf V zur Definition von Big Data.

 

Das könnte dich auch interessieren:
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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