Video: Das SMART-Modell - In fünf Schritten zu Ihrer Big Data Strategie 2025
Teil von Big Daten für Dummies Cheat Sheet
Big Data ermöglicht es Unternehmen, große Mengen unterschiedlicher Daten in der richtigen Geschwindigkeit und zum richtigen Zeitpunkt zu speichern, zu verwalten und zu manipulieren. Um die richtigen Einsichten zu erhalten, werden Big Data in der Regel nach drei Merkmalen aufgeschlüsselt:
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Volume: Wie viele Daten
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Velocity: Wie schnell Daten verarbeitet werden
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Variety: Die verschiedenen Datentypen
Während es praktisch ist, Big Data in die drei Vs zu vereinfachen, kann es irreführend und zu einfach sein. Zum Beispiel können Sie eine relativ kleine Menge sehr unterschiedlicher, komplexer Daten verwalten oder Sie verarbeiten sehr viele sehr einfache Daten. Diese einfachen Daten können alle strukturiert oder alle unstrukturiert sein.
Noch wichtiger ist das vierte V, Wahrhaftigkeit. Wie genau sind diese Daten bei der Vorhersage des Geschäftswerts? Machen die Ergebnisse einer Big-Data-Analyse tatsächlich Sinn? Daten müssen auf der Grundlage von Genauigkeit und Kontext verifiziert werden können. Ein innovatives Unternehmen möchte möglicherweise in der Lage sein, riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, um schnell den Wert dieses Kunden und das Potenzial zu bewerten, diesem Kunden zusätzliche Angebote zu unterbreiten. Es ist notwendig, die richtige Menge und Art von Daten zu identifizieren, die in Echtzeit analysiert werden können, um die Geschäftsergebnisse zu beeinflussen.
Big Data umfasst alle Arten von Daten, einschließlich strukturierter Daten und unstrukturierter Daten aus E-Mails, sozialen Medien, Text-Streams und so weiter. Diese Art der Datenverwaltung erfordert, dass Unternehmen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten nutzen.
