Heutzutage gibt es Millionen von Datenquellen, die in einem sehr schnellen Tempo Daten erzeugen. Diese Datenquellen gibt es überall auf der Welt. Einige der größten Datenquellen sind die Plattformen und Netzwerke der sozialen Medien. Nehmen wir Facebook als Beispiel – dort werden täglich mehr als 500 Terabyte an Daten erzeugt. Zu diesen Daten gehören Bilder, Videos, Nachrichten und vieles mehr.

Daten liegen auch in verschiedenen Formaten vor, z. B. strukturierte Daten, halbstrukturierte Daten und unstrukturierte Daten. In einer normalen Excel-Tabelle beispielsweise werden die Daten als strukturierte Daten eingestuft – sie haben ein bestimmtes Format. Im Gegensatz dazu fallen E-Mails unter halbstrukturierte Daten, Bilder und Videos fallen unter unstrukturierte Daten. Alle diese Daten zusammen ergeben Big Data.

Big Data Analytics beschreibt den Prozess der Aufdeckung von Trends, Mustern und Korrelationen in großen Mengen von Rohdaten, um datengestützte Entscheidungen treffen zu können. Bei diesen Prozessen werden bekannte statistische Analysetechniken wie Clustering und Regression verwendet und mit Hilfe neuerer Tools auf umfangreichere Datensätze angewandt. Big Data ist seit Anfang der 2000er Jahre in aller Munde, als Software- und Hardwarefunktionen es Unternehmen ermöglichten, große Mengen an unstrukturierten Daten zu verarbeiten.

Seitdem haben neue Technologien – von Amazon bis hin zu Smartphones – noch mehr zu den großen Datenmengen beigetragen, die Unternehmen zur Verfügung stehen. Im Zuge der Datenexplosion wurden frühe Innovationsprojekte wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken für die Speicherung und Verarbeitung von Big Data entwickelt.

Dieser Bereich entwickelt sich ständig weiter, da Dateningenieure nach Möglichkeiten suchen, die riesigen Mengen komplexer Informationen zu integrieren, die von Sensoren, Netzwerken, Transaktionen, intelligenten Geräten, der Internetnutzung usw. stammen. Schon jetzt werden Big-Data-Analysemethoden mit neuen Technologien wie dem maschinellen Lernen eingesetzt, um komplexere Erkenntnisse zu gewinnen und zu skalieren.

Mithilfe der Big-Data-Analyse können Unternehmen interessante neue Möglichkeiten für die Geschäftsentwicklung von heute und morgen finden. Sie kann die Datenerfassung und -entdeckung auf ein völlig neues Niveau heben. Big Data Analytics kombiniert Daten im Ruhezustand (traditionelle strukturierte Daten) mit Daten in Bewegung (unstrukturierte Daten im Moment), um Chancen zu erkennen und sie in Echtzeit zu nutzen.

Big Data gehört für viele Unternehmen bereits zum Alltag, aber die schiere Menge und die enorme Komplexität von Big Data können überwältigend sein. Unternehmen müssen sich plötzlich damit auseinandersetzen, wie sie sowohl ruhende als auch bewegte, strukturierte, unstrukturierte und multistrukturierte Daten sinnvoll nutzen und neue Möglichkeiten schaffen können. Nur Big Data Analytics kann Unternehmen dabei helfen, mit dieser Flut von Daten umzugehen und den Wert zu nutzen, der in diesen massiven, komplexen Datenquellen verborgen ist.

Die Nutzung der Big-Data-Analytik bietet auch eine Reihe von potenziell lukrativen Möglichkeiten. Und auch wenn noch nicht genau bekannt ist, wie sie in einem, drei oder fünf Jahren genutzt wird, kann sich niemand den Luxus leisten, abzuwarten, wie sich die Dinge entwickeln.