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  • Sven Wilms

Big Data: Ein Einblick in die Welt der Daten

Aktualisiert: 3. Juni 2019

Wir leben in einer Zeit, die durch Daten jeglicher Art gekennzeichnet ist. Big Data spielt bereits heute in vielen Lebensbereichen eine wichtige Rolle. Abgesehen von den Change Prozessen, die damit einhergehen, gilt es zu klären, was Big Data überhaupt ist und was dieser Begriff im Detail bedeutet.

Big Data wird durch die sogenannten „5V“ definiert.

Diese Merkmale ermöglichen eine klare Zuordnung des Begriffes, wodurch ein eindeutiges Verständnis hergestellt wird.

Die Begriffsklärung ist im Ursprung auf das Modell von Gartner zurückzuführen. Im Laufe der Zeit wurden jedoch zwei weitere V´s ergänzt die die Definition vervollständigt.


Die drei grundlegenden V´s lauten:

- Volume: Die Datenmengen bei Big Data sind so komplex und groß, dass sie mit den herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr gespeichert und analysiert werden können.

- Variety: Die Vielfalt der Datentypen und -quellen beziehen sich auf die Möglichkeit bisher unstrukturierte und zusammenhangslose Daten mithilfe von Big Data Suchalgorithmen zu strukturieren und Zusammenhänge zwischen Daten herzustellen.

- Velocity: Mithilfe von Big Data werden Daten extrem schnell (in Sekunden) generiert, ausgewertet und verarbeitet.  

Die beiden ergänzenden V´s ergeben sich aus:

- Validity: Big Data ermöglicht, im Gegensatz zur ursprünglichen Datenverarbeitung, eine sehr umfangreiche Sicherstellung der Datenqualität. Dadurch werden die Daten sehr viel aussagekräftiger.

- Value: Dieses Merkmal bezieht sich auf den unternehmerischen Wert von Big Data. Es gilt, aus den gewonnenen Daten, Mehrwerte und Rückschlüsse zu ziehen. Dazu bedarf es geschulten Mitarbeitern, die diese Datenkompetenz besitzen.


Anhand der dargestellten Merkmale lässt sich der Begriff Big Data eingrenzen und sinnvoll einordnen. Die dargestellten Parameter sollen Ihnen zu einer ersten Orientierung verhelfen, wenngleich sich die Eigenschaften von Big Data in Zukunft weiter verändern werden.


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