Unter Big Data versteht man per Definition ein Datenvolumen, das so groß geworden ist, dass es für ein herkömmliches Computerwerkzeug, geschweige denn für ein menschliches Gehirn, fast unmöglich geworden ist, es zu analysieren.

Um sich als „Big Data Data“ zu qualifizieren, müssen die Daten vier Kriterien erfüllen:

  • Volumen (mehr oder weniger massiv)
  • Vielfalt (Art und Umfang der Struktur sind oft unklar)
  • Geschwindigkeit (der Produktion, Sammlung und Analyse)
  • Wahrheitsgehalt (schwieriger zu überprüfen)

Die Entstehung von Big Data

Als Folge der sozialen Netzwerke und der Digitalisierung von Interaktionen haben Unternehmen Zugang zu unendlichen Daten, um das Verhalten ihrer Konsumenten zu untersuchen.

Auch Regierungen wenden sich an Big Data. Um die Erstellung von Anwendungen für die breite Öffentlichkeit zu fördern, haben die Verwaltungen eine offene Datenpolitik eingeleitet.

Umwandlung Big Data in intelligente Daten

Das eigentliche Problem, mit dem Unternehmen konfrontiert sind, ist, wie sie diese riesigen Datenmengen, Big Data, in Informationen umwandeln können.

Wie soll es übersetzt werden? Die Daten zum „Reden“ zu bringen, ist in erster Linie eine Frage der Geschäftsstrategie, die Analyse kommt erst danach. Die Implementierung einer Richtlinie zur massiven Datenspeicherung, ohne definiert zu haben, wie diese Daten letztendlich gelesen werden sollen, dient keinem anderen Zweck als dem Füllen eines bodenlosen Pit von Festplatten.

Was nützt es, die Transaktionsgeschichte jedes Kunden auf unbestimmte Zeit aufzubewahren? Wäre es nicht besser, eine Aufzeichnung ihrer jüngsten Transaktionen zu führen und, was noch wichtiger ist, ihr Verbrauchsprofil und ihre Entwicklungen zu ermitteln? Die Identifizierung eines pünktlichen Kunden liefert Informationen, die Identifizierung eines loyalen Kunden liefert eine andere Information, der Übergang von pünktlichen zu loyalen Angeboten eine andere. Das ist ausnutzbar. Über einen bestimmten Zeitraum hinaus ist die Speicherung einer Transaktionshistorie nicht nur nutzlos, sondern kostet auch Geld.

Die verschiedenen Anwendungen von Big Data

Auch der Anwendungsbereich von Big Data ist unbegrenzt. Unternehmen verwenden Big Data, um einem Internetnutzer auf einer E-Commerce-Site ergänzende Verkäufe anzubieten; Big Data wird verwendet, um Marketingziele zu verfeinern, um die Kunden- und Interessentendatenbank zu segmentieren und so ihre Handlungen und Interaktionen mit ihnen zu personalisieren; Big Data ermöglicht es Handelsvertretern, Angebote zu unterbreiten, die besser auf ein bestimmtes Verbrauchsmuster zugeschnitten sind, etc. Außerhalb des Unternehmensbereichs werden Big Data auch zur Verbrechensbekämpfung etc. eingesetzt.

Die Künstliche Intelligenz (KI) kommt Big Data zu Hilfe

Wie in der Definition von Big Data erwähnt, ist das Volumen der Daten ein Schlüsselbegriff. Häufig sind traditionelle Computersysteme nicht in der Lage, so große Informationsmengen zu verarbeiten. Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel. Diese überlegene Intelligenz, die in der Lage ist, aus der Erfahrung zu lernen, ist in der Lage, in die Daten einzutauchen, um ihren Wert zu erkennen und den Menschen dazu zu bringen, die richtigen Entscheidungen zu treffen, während er gleichzeitig Zeit spart.

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