Big Data: 5 Grafiken zeigen die Probleme in der Datenverarbeitung
Die Art und Weise, wie wir Informationen verarbeiten und auswerten, hat sich durch das Aufkommen von Big Data grundlegend verändert. Sie hat Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnet, die Qualität ihrer Entscheidungsprozesse zu steigern und dadurch wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Verwaltung von Big Data hingegen ist mit ganz eigenen Herausforderungen verbunden, und die schiere Menge an Daten kann einschüchternd sein.
Die folgenden fünf Grafiken veranschaulichen einige der Probleme, die derzeit in der Welt der Datenverarbeitung bestehen.
1. Das Problem mit der Menge an Big Data
Die erstaunliche Menge an Daten, die täglich produziert werden, ist schwer zu ergründen. IDC hat einen Bericht veröffentlicht, in dem prognostiziert wird, dass die globale Datensphäre bis zum Jahr 2025 auf 175 Zettabyte (ZB) anwachsen wird, was eine Steigerung gegenüber den 33 ZB im Jahr 2018 darstellt. Die Verarbeitung von Big Data stellt eine Reihe bedeutender Herausforderungen dar, eine der bedeutendsten davon ist die Explosion von Daten. Zur Speicherung und Verwaltung dieser Daten werden enorme Mengen an Rechenleistung und Speicherinfrastruktur benötigt. Damit Unternehmen diese Daten erfolgreich verarbeiten und umsetzbare Erkenntnisse daraus ableiten können, müssen sie mit den entsprechenden Tools und der entsprechenden Infrastruktur ausgestattet sein.
2. Das Vielfaltsproblem von Big Data
Daten können in einer Reihe von Formaten präsentiert werden, von denen die gebräuchlichsten strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert sind. Der Begriff „strukturierte Daten“ bezieht sich auf Informationen, die in einem vorbestimmten Format präsentiert werden, wie beispielsweise die Daten, die in einer Tabellenkalkulation gefunden werden. Daten, die sich nicht an ein vorgegebenes Format halten, sind ein Beispiel für unstrukturierte Daten und umfassen Dinge wie Bilder, Videos und Beiträge auf Social-Media-Plattformen. Beide Arten von Daten können kombiniert werden, um halbstrukturierte Daten zu bilden. Die Verwaltung dieser verschiedenen Arten von Daten erfordert spezielle Fähigkeiten und Werkzeuge; Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über die entsprechenden Ressourcen verfügen, damit sie die Vielzahl von Daten verwalten können.
3. Das Problem mit der Geschwindigkeit von Big Data
Die Geschwindigkeit, mit der neue Daten erstellt und verarbeitet werden, wird als Geschwindigkeit bezeichnet. Als direkte Folge der Verbreitung des Internets der Dinge (IoT) werden Daten in Echtzeit produziert, und die Geschwindigkeit, mit der sie produziert werden, beschleunigt sich alarmierend. Dies stellt eine Herausforderung für Unternehmen dar, die in der Lage sein müssen, diese Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren, um den größtmöglichen Nutzen daraus zu ziehen. Die Geschwindigkeit der Daten ist etwas, mit dem Unternehmen umgehen können müssen, und die Echtzeitanalyse dieser Daten erfordert, dass sie über die entsprechenden Tools und Infrastrukturen verfügen.
4. Die Herausforderung, große Datenmengen zu verifizieren
Die Richtigkeit der Daten bezieht sich sowohl auf ihre Genauigkeit als auch auf ihre Qualität. Bei einer größeren Datenmenge wird es immer schwieriger, die Datenqualität aufrechtzuerhalten. Dies gilt insbesondere für unstrukturierte Daten, bei denen es schwierig sein kann, die Qualität der Daten zu bestimmen. Ungenaue Erkenntnisse und schlechte Entscheidungsfindung können das Ergebnis der Verwendung von “schmutzigen Daten” sein, was sich auf Daten bezieht, die Fehler enthalten. Damit Unternehmen die Genauigkeit ihrer Daten garantieren können, müssen sie Verfahren wie Datenbereinigung und -validierung implementieren.
5. Das Dilemma um den Wert von Big Data
Die Gewinnung von Wert aus den verarbeiteten Daten ist das ultimative Ziel der Big-Data-Verarbeitung. Die schiere Menge und Komplexität der Daten hingegen kann es schwierig machen, die Erkenntnisse zu identifizieren, die das Wachstum eines Unternehmens vorantreiben. In dieser Situation ist die Analyse von Daten gefragt. Damit Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können, müssen sie über die geeigneten Tools und Prozesse verfügen. Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und Predictive Analytics sind alle in dieser Kategorie enthalten.
Big Data hat die Fähigkeit, Unternehmen vollständig zu revolutionieren, bringt aber auch einige Schwierigkeiten mit sich. Damit Unternehmen das Volumen, die Vielfalt, die Geschwindigkeit, die Richtigkeit und den Wert ihrer Daten effektiv verwalten können, müssen sie über die entsprechende Infrastruktur, Tools und Prozesse verfügen. Sie werden in der Lage sein, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und das Wachstum des Unternehmens voranzutreiben, wenn sie dies tun.
