Was sind die 5 Vs of Big Data?

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Wenn Sie wissen, wie Big Data zu analysieren und zu interpretieren ist, können Sie und Ihr Unternehmen wettbewerbsrelevante Erkenntnisse gewinnen, z. B. über das Kundenverhalten, das Patientenrisiko und Aktienprognosen. 

Erfahren Sie, was Big Data ist, wie sie kategorisiert werden kann und welche Bedeutung sie hat. Lernen Sie die grundlegenden Big-Data-Konzepte kennen und entdecken Sie, wie Sie diese in Ihrem Fachgebiet anwenden können.

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Was ist Big Data?

Der Begriff „Big Data” bezieht sich auf extrem große Datensätze, die für Fachleute zu komplex sind, um sie mit herkömmlichen Methoden zu analysieren. Im Zuge des technologischen Fortschritts werden Big Data zu einer wichtigen Quelle für Informationen und analytische Erkenntnisse in allen Berufsfeldern. Durch tragbare Sensoren, intelligente Geräte, genomische Technologien und vieles mehr werden ständig Daten erzeugt. Bei der Analyse können Big Data wertvolle Einblicke in Muster, Zusammenhänge, Verhalten und Trends liefern. 

Big Data ist eine riesige Ressource, die jede Sekunde wächst. Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) sind jedoch nützliche Tools zur Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datenmengen. So können KI-Algorithmen beispielsweise laufende Informationen wie Aktivitäten in sozialen Medien, Produktbewertungen und Verbraucherverhaltensmetriken auslesen, um datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen. Im Gesundheitswesen kann KI elektronische Gesundheitsakten und Patientenmetriken nutzen, um Risikopatienten zu identifizieren, die für frühere Interventionen infrage kommen.

Die 5 Vs of Big Data

Das Verständnis der Eigenschaften von Big Data kann Ihnen helfen, die richtigen Tools für die Analyse und Interpretation zu finden. Big Data wird allgemein durch die „5 Vs“ charakterisiert, ein Begriff, der zur Beschreibung von fünf englischen Wörtern verwendet wird, die alle mit dem Buchstaben „V“ beginnen. Daher spricht man von den 5 Vs of Big Data.

Volumen (Volume)

Der Begriff „Volumen” bezieht sich auf die große Menge an Datenpunkten in Big Data. Streaming-Dienste wie Netflix oder YouTube sind ein anschauliches Beispiel dafür. Diese Plattformen bedienen Millionen von Nutzern, die Videos streamen, was eine enorme Menge an Daten erzeugt. Netflix muss nicht nur diese kolossale Menge an Streaming-Daten speichern, sondern auch die Präferenzen der Nutzer, Suchverläufe und Interaktionen. 

Die erzeugte Datenmenge hilft Netflix, ausgeklügelte Algorithmen zu verwenden, um Sendungen und Filme zu empfehlen, was zu einem individuelleren Nutzererlebnis führt. Während die große Datenmenge zu gezielteren Kundenempfehlungen führt, erfordert die Analyse und Verwaltung dieser Informationen fortschrittliche Speicher- und Verarbeitungsfunktionen.

Wahrhaftigkeit (Veracity)

Der Begriff „Wahrhaftigkeit” bezieht sich auf die Vertrauenswürdigkeit und Qualität der Daten. Bei einem so großen Datenvolumen, das täglich erzeugt wird, bleibt es eine Herausforderung, sicherzustellen, dass die Daten, mit denen Sie arbeiten, unvoreingenommen sind und das, was sie darstellen sollen, korrekt wiedergeben. In diesem Fall ist es unerlässlich, dass Sie Ihre Daten in jedem Schritt des Erfassungs- und Analyseprozesses überprüfen und validieren. 

Je nach Art der Daten können fehlende Werte, Modellannäherungen, Mehrdeutigkeit und Verzerrungen die Wahrhaftigkeit der Daten beeinflussen. Der akzeptable Wahrheitsgehalt der Daten hängt von der Art der Daten und ihrem Zweck ab. Bei medizinischen Daten beispielsweise unterscheidet sich die Wahrhaftigkeit der Daten, die für Forschungszwecke akzeptabel ist, erheblich von der Wahrhaftigkeit, die für Entscheidungen von Klinikern akzeptabel ist.

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Geschwindigkeit (Velocity)

Der Aspekt „Geschwindigkeit” von Big Data steht für die Geschwindigkeit der Datenerzeugung sowie für die Geschwindigkeit, mit der Fachleute die Daten sammeln und verarbeiten. Dies ist je nach Datenquelle unterschiedlich. So werden beispielsweise täglich Millionen von Beiträgen auf Social-Media-Seiten wie X versandt, während Wearables wie Apple Watches kontinuierlich Gesundheitsdaten erfassen. 

Bei der Geschwindigkeit geht es jedoch nicht nur um den schnellen Eingang von Daten. In vielen Bereichen treffen Fachleute schnelle Entscheidungen, sobald die Daten eintreffen. Finanzinstitute, die an der Börse handeln, nutzen beispielsweise Hochgeschwindigkeitsdaten, um in Sekundenbruchteilen Entscheidungen zu treffen, bei denen es um Millionen von Dollar gehen kann. 

Vielfältigkeit (Variety)

Im Zusammenhang mit Big Data steht der Begriff „Vielfalt” für ein breites Spektrum an Datentypen und -quellen. Diese Vielfalt umfasst strukturierte und unstrukturierte Daten. Strukturierte Daten umfassen besser definierte Datentypen, wie Datenbanken mit Namen und Zahlen. Unstrukturierte Daten hingegen umfassen Datentypen wie Text, Töne, Bilder und Beiträge in sozialen Medien. Semi-strukturierte Daten sind eine Mischung aus beiden. Im Gesundheitswesen können Patientendaten beispielsweise strukturierte Datensätze wie Alter, Diagnose und Behandlungsverlauf sowie unstrukturierte Daten wie medizinische Notizen, Gesundheitsfotos und sogar genetische Informationen umfassen.

Wenn Sie mit der Vielfalt von Big Data zu tun haben, müssen Sie Ihre Daten so aggregieren und analysieren, dass ihre Bedeutung erhalten bleibt und gleichzeitig die wichtigsten Erkenntnisse gewonnen werden. Dies erfordert den Einsatz komplexer Verarbeitungstechniken und fortschrittlicher Analyseverfahren. Einzelne Datenpunkte können zwar mit Verzerrungen behaftet sein, doch ein Vorteil der in Big Data enthaltenen Vielfalt besteht darin, dass Sie mehrere Bezugspunkte zu dem betreffenden Thema erhalten, um sich ein besseres Bild machen zu können.

Wert (Value)

Der „Wert” von Big Data ergibt sich aus den Erkenntnissen und Mustern, die Sie in den Daten finden können. Da Big Data Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten umfasst, können Sie Einblicke in interessante Metriken gewinnen, z. B. in das Kundenverhalten, die Marktentwicklung, die Unternehmensleistung und vieles mehr. Während strukturierte Daten beispielsweise numerische Trends und Muster aufzeigen können, lassen sich mit unstrukturierten Textdaten aus Quellen wie Social-Media-Posts oder Kundenrezensionen Stimmungen und Meinungen aufdecken, die das menschliche Verhalten bestimmen.

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Wie Sie mit Big Data lernen können

Sie können mit der Arbeit mit Big Data beginnen, indem Sie sich mit Datentypen, gängigen Datenanalysestrategien und Tools zur Analyse komplexer Datensätze vertraut machen. Einige Schritte, die Sie zu Beginn unternehmen können, sind:

Verstehen Sie die Datengrundlagen: Beginnen Sie mit den Grundlagen. Machen Sie sich mit den wichtigsten Konzepten im Zusammenhang mit Big Data vertraut, z. B. was Big Data ist, warum es wichtig ist und welche verschiedenen Dimensionen es hat, z. B. Bücher, Online-Artikel und Einführungskurse können eine solide Grundlage bieten.

Informieren Sie sich über Big-Data-Tools: Sie können gängige Technologien und Tools erkunden, die in Big-Data-Umgebungen eingesetzt werden. Konzentrieren Sie sich auf das Verständnis von Datenbanken (SQL und NoSQL), Datenspeichertechniken, Datenverarbeitungs-Frameworks wie Hadoop und Spark und Cloud-Technologien, einschließlich AWS, Azure und Google Cloud.

Besuchen Sie einen Online-Kurs: Melden Sie sich für Online-Kurse und Zertifizierungen an, die speziell auf Big Data zugeschnitten sind. Auf Plattformen wie Coursera können Sie verschiedene Kurse und Programme besuchen, die unterschiedliche Aspekte von Big Data abdecken, von der Einführung bis zu fortgeschrittenen Stufen.

Verwandte Begriffe

• Befehlszeilenschnittstelle

• Anwenderbericht

• Projektplan

• UI-Design

• Betriebssystem

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Sie können mit Online-Kursen auf Coursera beginnen, um mehr über die 5 Vs of Big Data zu lernen. Wenn Sie gerade erst anfangen, können Kurse wie Einführung in Big Data von der University of California San Diego Ihnen eine solide Grundlage bieten, um zu verstehen, was Big Data ist und wie Sie Ihre nächsten Schritte unternehmen können, um es in Ihrem Bereich anzuwenden.

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