Mit unserer technologisierten Welt werden immer mehr Daten gespeichert und für viele Jahre oder Jahrzehnte aufbewahrt. Big Data bezieht sich dabei auf die größten vorhandenen Datenmengen, die aktuell zur Verfügung stehen. Doch wo genau findet Big Data eine Anwendung? Wo kann es vielleicht in Zukunft dabei helfen, Probleme zu lösen? All das wird in diesem Beitrag näher beleuchtet, zusammen mit einigen Big Data Anwendungsbeispielen.
Was versteht man unter Big Data?
Unter Big Data (dt.: große Daten, Massendaten) versteht man die Speicherung von Datenmengen in großem Umfang. Diese werden dabei nicht nur gespeichert, sondern können auch ebenso schnell verarbeitet und erweitert werden. Big Data zeichnet sich vor allem durch die große Vielfalt an Daten aus, die genutzt werden können.
Diese Massendaten können nicht einfach so von Personen katalogisiert und gedeutet werden. Hierfür werden spezielle Computerprogramme und Serverfarmen verwendet, die diese speichern und auch auswerten können. Deshalb ist das Thema Big Data auch erst in den letzten Jahren aufgekommen, wo es nun möglich ist, diese großen Mengen an Daten auch archivieren zu können. Mittlerweile gibt es auch Studiengänge, die sich mit dem Umgang von solchen Daten beschäftigen, darunter der Data Science Master an verschiedenen Universitäten und Hochschulen.
Die Daten selbst kommen dabei aus unterschiedlichen Bereichen. Die meisten Bausteine werden dem Verhalten von Internet-Nutzern entnommen. Ein Unternehmen kann sich zum Beispiel merken, auf welchen Webseiten Sie surfen. In den meisten Fällen wird dies für den internen Algorithmus genutzt, aber auch für das Schalten von gezielter Werbung. Auch ganze Länder können solche Datenmengen besitzen, die aus der allgemeinen Bevölkerung gezogen werden.
Die sechs V’s von Big Data
Grundsätzlich gibt es sechs Merkmale, mit denen sich Big Data definieren lässt. Diese lassen sich mit sechs englischen Begriffen zusammenfassen. In den letzten Jahren hat sich diese Unterteilung erweitert, umfasst zu Anfang nur die ersten vier Grundpfeiler. Mittlerweile wurde der Begriff aber ausgeweitet.
- Volume: Die Masse oder das Volumen der Datenmengen.
- Velocity: Die Schnelllebigkeit der Datenmengen in Erstellung und Verarbeitung.
- Variety: Die Vielfalt der Datenmengen.
- Veracity: Die Wahrhaftigkeit und Verifikation der Daten.
- Value: Der Wert der Daten.
- Variability: Die Variabilität der Datenmengen, vor allem in Bezug auf die vielfältige Nutzung eines Datensatzes.
Wo wird Big Data genutzt?
Big Data ist vor allem im digitalen Zeitalter nicht mehr wegzudenken. In den meisten Fällen werden die Daten genutzt, um den Nutzer bestimmte Werbeanzeigen oder neue Webseiten vorzuschlagen. Wenn Sie sich zum Beispiel auf YouTube nur Videos von Katzen anschauen, dann werden diese Daten bei Google gespeichert und die Website schlägt Ihnen weiterhin nur diese Videos vor, vielleicht sogar gezielte Werbung für Katzenbesitzer.
Jedoch gibt es noch viele weitere Möglichkeiten, wie Big Data effektiv genutzt werden kann. Allgemein gilt hier das Prinzip, über Quantität wichtige Informationen und Statistiken zu erstellen. Es fungiert dabei ähnlich wie eine Umfrage, bei der die Ergebnisse dann für die Verbesserung von bestimmten Bereichen genutzt werden. Im Folgenden werden einige Big Data Anwendungsbeispiele vorgestellt, die zukünftig den Alltag erleichtern könnten.
Automobilindustrie
Big Data findet mittlerweile viel Anwendung im Bereich von Automobilen. Die PKWs sind mit Technik ausgestattet, die dann wiederum vom Hersteller ausgewertet werden können. Ein Bordcomputer merkt sich jede einzelne Autofahrt, die Geschwindigkeiten, die Strecken, die Tankfüllung und vieles mehr. Vor Jahren war dies noch undenkbar, aber diese Daten sind heutzutage essenziell für verschiedene Bereiche des Straßenverkehrs.
Unfallvermeidung ist ein großes Thema, das durch die Analyse von Big Data verbessert werden kann. Sicherheit wird vor allem im Verkehr großgeschrieben und die Berechnung von Unfallhergängen durch Daten aus Fahrzeugen kann dabei helfen, spätere Unfälle ähnlicher Art zu vermeiden.
Auch beim allgemeinen Verkehrsfluss ist Big Data unersetzlich. Hier kann sie dabei helfen, die Infrastruktur auszubauen, Strecken zu analysieren und möglicherweise effizientere Straßen zu bauen oder zu restaurieren. Noch dazu kann die Verkehrsdichte in Großstädten analysiert und mögliche Flaschenhälse im Verkehr gelöst werden. Das alles ist nur durch die Datenmengen von Big Data möglich und kann in Zukunft das Autofahren angenehmer gestalten.
Health Care
Auch die Medizin ist ein Bereich, in dem Big Data immer wichtiger wird. Millionen von Patientendaten werden von Ärzten und Krankenhäusern gespeichert, aber können erst jetzt durch die Digitalisierung effizient genutzt werden. Ein großes Gebiet ist dabei, schnell Diagnosen stellen zu können. Wenn Daten von tausenden Patienten verglichen werden, können sich so Muster bilden, die einem Erkrankten vielleicht schneller helfen können, die passenden Medikamente oder Therapien zu finden.
Big Data kann auch dabei helfen, Krankheiten erst zu erkennen und einzudämmen. Dafür müssen nicht immer nur Patientendaten verwendet werden, auch Daten aus dem Internet können dabei helfen, bestimmte Verbreitungsmuster zu erkennen und eine Krankheitswelle zu vermeiden. So wurde zum Beispiel einmal durch Tweets eine frühe Grippewelle in den USA erkannt und eingedämmt.
Marketing / Internet
Das Thema Marketing wurde bereits in der Definition von Big Data angesprochen und ist aktuell der Bereich, in dem Big Data wohl am häufigsten verwendet wird. Webseiten merken sich Ihr Verhalten im Internet und senden so gezielt Daten zurück. In den meisten Fällen geschieht das über die sogenannten Cookies, die Sie immer bestätigen müssen, wenn Sie eine Webseite zum ersten Mal aufrufen. Diese sind dafür zuständig, all Ihr Verhalten aufzuzeichnen und dadurch Ihr Erlebnis vom Internet zu verbessern.
Heutzutage gibt es kaum noch Möglichkeiten, daran vorbeizukommen. Vor allem Social-Media-Plattformen basieren darauf, die Daten ihrer Nutzer zu verwenden, um Trends festzustellen und entsprechende Inhalte zu bevorzugen. Diese Daten sind unheimlich wertvoll für die Plattformen, damit sie wissen, was ihren Nutzerinnen und Nutzern gefällt und was nicht.
Vor allem dieser Punkt von Big Data steht jedoch immer wieder in der Kritik. Inwieweit dürfen diese Daten überhaupt verwendet werden? Haben wirklich alle Nutzer zugestimmt, dass ihr Verhalten bis ins kleinste Detail analysiert werden darf? In Zukunft werden wir nichts mehr ändern können, aber diese Bedenken gibt es immer wieder. Hier stehen vor allem der Datenschutz und die Privatsphäre im Vordergrund. Beides wird vor allem in Deutschland streng geregelt, aber auch bei uns ist Big Data nicht mehr wegzudenken.
Big Data Marketing
Marketing ist der wohl größte Bereich für die Anwendung von Big Data. Zu wissen, was die Leute klicken und später womöglich auch kaufen, ist das wichtigste Geschäftsmodell für die meisten Unternehmen. Dafür werden jegliche Daten des Internetverhaltens genutzt, aber auch andere Statistiken fließen mit in die Massendaten ein.
Wie genau dieses Marketing in weiteren Bereichen genutzt wird, das wird in den folgenden Big Data Anwendungsbeispielen näher erläutert. Auch hier geht es in den meisten Fällen darum, das Erlebnis für den Nutzer so personalisiert wie möglich zu gestalten.
Streaming
Im Bereich von Streaming ist Big Data nützlich, um das Verhalten der Zuschauer zu analysieren und entsprechende Serien oder Filme vorzuschlagen. Das ist jedoch nur die Grundfunktion, denn die wahren Daten gehen dabei noch viel tiefer. Plattformen wie Netflix, Amazon Prime und co. studieren Ihr Verhalten genauestens. Dabei zählt auch, wie viele Minuten Sie welche Show geschaut haben, auf welcher Sprache und auf welchem Gerät. All das wird wiederum für die Verbesserung der Nutzung der Plattform verwendet.
Die Daten sind aber auch dann nützlich, um zu schauen, welche Serien besser ankommen. Das geht zurück auf das Fernsehen, wo Einschaltquoten über den Verbleib von bestimmten TV-Shows entschieden haben. Heutzutage ist das nicht anders, aber Streaming-Dienste haben hierfür eine viel größere und genauere Datenmenge als die damaligen Fernsehsender. Demzufolge beeinflusst Big Data auch die Produktion von Serien und Filmen.
Cloud Computing
Cloud Computing beschreibt die Zusammensetzung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem Datenpool. Cloudspeicherung wird mittlerweile fast überall verwendet und dient in erster Linie dazu, auf Daten besser und vor allem schneller zugreifen zu können. Im Bereich von Big Data ist das immens wichtig, um effizient und gezielt arbeiten zu können. Die meisten dieser Daten sind virtuell zusammengefügt. Ihre Daten werden zum Beispiel aus der Nutzung des PCs, des Smartphones und weiterer technischer Geräte zusammengesetzt. Die entsprechenden Datensammler können diese dann in der Cloud verknüpfen.
Mobiles Internet
Durch die Verbreitung des Smartphones und die durchschnittlich hohe mobile Internetnutzung sind auch diese Daten wertvoll geworden. Mittlerweile kommen über die Hälfte an Internetbesuchern von Handys, nicht mehr vom PC. Umso wichtiger ist das mobile Internet geworden, das ebenfalls Daten speichert und diese dann mit denen von anderen Geräten zusammenfügt. Dabei wird auch geschaut, wie viele mobile Daten verbraucht werden, wofür diese genutzt werden und wie Anbieter ihre Datenpläne umstrukturieren können.
Fazit
Big Data ist ein wichtiges Thema, das mit dem Voranschreiten der Technik fast schon allgegenwärtig ist. Ihre Daten werden von jedem Gerät gespeichert, noch dazu wird Ihr Verhalten analysiert. In großen Teilen dienen diese ausschließlich für Werbemaßnahmen und den Zuschnitt von digitalen Inhalten. Sie können aber auch für Analysen in der Medizin und im Straßenverkehr genutzt werden. Die Risiken um die Privatsphäre und den Datenschutz bleiben dabei dennoch bestehen und sind ein großer Diskussionspunkt von Big Data.