Big Data

5 x V. Die großen fünf Merkmale von Big Data

: 20 Jahre Micromata: Dr. Michael Lesniak erklärt in seinem Jubiläumsvortrag die großen fünf V der Big-Data-Welt

Die 5V von Big Data

Schon gewusst, dass der Verkauf von Poptarts in den USA exorbitant ansteigt, wenn ein Hurricane im Anzug ist? Und wussten Sie auch, dass für solche Erkenntnisse keine langwierige Inventur mehr nötig ist? Dank Big Data lässt sich das Verbraucherverhalten nämlich ganz einfach aus dem digitalen Zahlungsverkehr auslesen und entsprechende Maßnahmen agil und kurzfristig einleiten – etwa die Platzierung der Poptarts beim Hurricane-Zubehör.

Big Data ist für die digitale Geschäftswelt heute das, was die Erfindung der Elektrizität für die Industrialisierung war: ein großer Glücksfall und eine Erfolgsverheißung für die Zukunft. Seine Macht entwickelt Big Data rund um 5 große Vs, die uns Dr. Michael Lesniak in seinem Vortrag genauer erläutert hat.

 

V wie Volume

Am Anfang sind riesige Datenmengen: Nutzerdaten, Sensordaten, Verbindungsdaten. Daten aus Smartphones, Webportalen oder Bordsystemen, Daten aus intelligenten Haushaltsgeräten, Lieferketten oder Bezahlsystemen. Daten also, die schon aufgrund ihrer schieren Menge bisher als kaum speicherbar, geschweige denn als auswertbar galten.

Big-Data-Technologien ändern dies nun und bieten die technischen Möglichkeiten, diesen riesigen Datenschatz zu heben.

V wie Variety

Die verschiedenen Datenquellen machen es deutlich: Es handelt sich nicht nur um große Mengen an Daten, sondern auch um ganz verschiedene Arten von Daten. Und sie alle strömen unsortiert und unstrukturiert durch unsere Netze.

Die Aufgabe von Big Data ist es, aus dieser Gemengelage verwertbare Muster abzuleiten.

V wie Velocity

Wie man sich leicht vorstellen kann, sind dazu Rechenoperationen notwendig, die mitunter aufwendig und selbst datenintensiv sind. Außerdem besteht der Anspruch, dass die Ergebnisse möglichst schnell, sprich in Sekunden oder gar Millisekunden, zur Verfügung stehen. Dies kann nur erreicht werden, wenn die Big-Data-Algorithmen äußerst performant sind und der vorhandene Speicherplatz auch bei hoher Datenlast optimal genutzt wird.

Big Data entwickelt Technologien und Verfahren, die genau diese Geschwindigkeit anstreben und sicherstellen.

V wie Validity

Je höher die Datenqualität, desto solider ist natürlich das Berechnungsergebnis. Deshalb ist es für Big Data erfolgsentscheidend, die zugrundeliegenden Daten vor ihrer Berechnung von Verunreinigungen zu befreien. Gemeint sind damit Daten ohne informativen Mehrwert, unvollständige, beschädigte oder sortenfremde Daten.

V wie Value

Das fünfte V ist eigentlich nicht erklärungsbedürtftig: Es steht für den Wert, sprich die Verwertbarkeit der mit Big Data erschlossenen Daten. Die Szenarien dafür können je nach Branche ganz unterschiedlich sein. So lassen sich mit Big Data etwa Produktionsprozesse optimieren, neue Zielgruppen erschließen oder ganz neue Produkte entwickeln. Die Einsatzfelder von Big Data sind, ähnlich denen der Elektrizität, praktisch unbegrenzt.

 

Dr. Michael Lesniak befasst sich als Softwareentwickler intensiv mit Big Data und hat bereits in anderen Kontexten auf die Chancen hingewiesen, die Big Data seinen Anwendern bietet. Erfahren Sie zum Beispiel hier mehr zum Thema Big Data in der Logistik oder wie man mit dem k-Means-Algorithmus maßgeschneiderte Produkte für eine ausdifferenzierte Zielgruppe konzipieren kann. Wer dann noch nicht genug hat, kann außerdem sein Webinar zum Thema Predictive Maintenance mit Big Data hier anschauen.

(jw)

Dr. Michael Lesniak