Page 38 - Handbuch Handel mit Zukunft

Kapitel 1.5 / Big Data - Smart Data HANDBUCH HANDEL MIT ZUKUNFT
Big - Smart - Fast
Unser Arbeitsalltag wird zunehmend von digitalen Daten beein usst. Big Data berührt alle Branchen und Märkte.
Wvon Bernhard Haselbauer
erfen wir im Kontext der Digitalisierung einen kur- zen Blick zurück: Es wird angenommen, dass es der
Menschheit im Jahr 2002 zum ersten Mal möglich war, mehr Informationen digital als analog zu speichern – der Beginn des „Digi- talen Zeitalters“. Alles was heute an analogen Informationen in Bits und Bytes gewandelt werden kann, wird zu Daten. Im Zuge der Di- gitalisierung, die Unternehmen im Kontext betrieblicher Abläufe zu E zienzsteigerung und damit einer verbesserten Wirtscha lich- keit verhil , wachsen die Daten dementspre- chend exponentiell. Wir sprechen heute von Big Data. Der aus dem englischen Sprach- raum stammende Begri Big Data oder auf gut Deutsch Massendaten steht dabei grund- sätzlich für große digitale Datenmengen, aber auch für deren Analyse, Nutzung, Sammlung, Verwertung und Vermarktung.
In der De nition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die drei Dimensionen „volume“, für Umfang und Datenvolumen, „velocity“ für die Geschwindigkeit, mit der die Datenmen- gen generiert und transferiert werden, sowie „variety“ für die Bandbreite der Datentypen und -quellen. Erweitert wird diese De nition um die zwei V „value“ und „validity“, welche
38
für einen unternehmerischen Mehrwert und die Sicherstellung der Datenqualität stehen. Die gesammelten Daten können dabei aus verschiedensten Quellen stammen: Überwa- chungssysteme, Nutzung von Kunden- oder Bank- bzw. Bezahlkarten, jegliche elektroni- sche Kommunikation, Navigationssysteme, GPS, Smartphones, Smart Homes, Fahrzeuge aller Art, von Behörden und Unternehmen er- hobene und gesammelte Daten, Sensordaten im Kontext von IoT und Industrie.
Die Analyse, Erfassung und Verarbeitung von großen Datenmengen ist heute in vielen Be- reichen alltäglich, aber verbesserungswürdig hinsichtlich Big Data.
Datenmengen sind und werden zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert, um sie mit herkömmlichen Me- thoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Aktuelle Entwicklungen von So ware für die Verarbeitung von Big Data kommen neben klassischen prioritären Anbietern o aus dem Open-Source-Bereich. Bekannt ist hier z.B. Apache Hadoop, ein freies Framework für skalierbare, verteilt arbeitende So ware, die es ermöglicht, intensive Rechenprozesse mit großen Datenmengen auf Computerclustern durchzuführen. Big Data kann Geschä spro- zess-Verbesserungen in allen Funktionsbe- reichen von Unternehmen, vor allem aber