Big Data

Big Data bezeichnet extrem große, komplexe Datenmengen, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungstools nicht effizient analysiert werden können. Big Data ist charakterisiert durch die "5 V's": Volume (Menge), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Veracity (Wahrhaftigkeit) und Value (Wert). Moderne Big Data-Technologien ermöglichen es Unternehmen, aus diesen Datenbergen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Täglich werden weltweit über 2,5 Quintillionen Bytes an Daten generiert. Bis 2025 wird das globale Datenvolumen auf 175 Zettabytes anwachsen. Unternehmen, die Big Data erfolgreich nutzen, erzielen 8% höhere Umsätze und 10% niedrigere Kosten.

Big Data Technologie-Stack

• Apache Hadoop: Distributed Computing Framework für große Datenmengen
• Apache Spark: In-Memory Processing für schnelle Datenanalyse
• Apache Kafka: Streaming-Plattform für Real-time Data Processing
• NoSQL-Datenbanken: MongoDB, Cassandra, HBase für unstrukturierte Daten
• Elasticsearch: Search und Analytics Engine für große Datenmengen

Cloud-basierte Big Data Services

Cloud-Anbieter demokratisieren den Zugang zu Big Data-Technologien:

• Amazon Web Services: EMR, Redshift, Kinesis für Big Data Processing
• Microsoft Azure: HDInsight, Data Lake Analytics, Stream Analytics
• Google Cloud Platform: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub für Datenanalyse
• Databricks: Unified Analytics Platform für Spark-basierte Workloads

Big Data Analytics Anwendungen

Big Data findet Anwendung in vielen Geschäftsbereichen:

• Customer Analytics: 360-Grad-Kundensicht durch Datenintegration
• Predictive Maintenance: IoT-Sensordaten für Wartungsvorhersagen
• Fraud Detection: Echtzeit-Analyse von Transaktionsmustern
• Supply Chain Optimization: Optimierung komplexer Lieferketten
• Personalisierung: Individualisierte Produktempfehlungen

Data Lake Architecture

Data Lakes speichern strukturierte und unstrukturierte Daten in ihrem nativen Format. Data Lake Houses kombinieren die Flexibilität von Data Lakes mit der Performance von Data Warehouses.