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Norbert Kytka
KontaktBig Data
In der Vergangenheit waren gesammelte Daten in der Regel strukturiert und übersichtlich. Beispielsweise Einträge in eine Kundenakte mit Name, Adresse und Alter des Kunden. Diese Datenmengen konnten vergleichsweise einfach ausgewertet werden, um etwa das Durchschnittsalter des Kundenstamms zu ermitteln. Durch den zunehmenden Gebrauch von Technik und der fortschreitenden Digitalisierung hat sich dieses Verhalten verändert. Über verschiedenste Touchpoints (Onlineshop, Social Media oder Fertigungsprozesse) werden große Mengen an Daten (volume) generiert. Diese werden in einer immer größer werdender Geschwindigkeit (velocity) gesammelt, transferiert und gespeichert
Dabei kommen die Datensätze in verschiedensten Formen (variaty) z. B. als Bilder, Töne, Videos oder Texte vor. Die Folge ist eine große, komplexe, schnelllebige und schwach strukturierte Masse an Daten. Diese kann aufgrund ihrer Eigenschaften nicht mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden ausgewertet werden und wird als Big Data bezeichnet. Der Begriff Big Data wurde dabei schon 2001 durch das 3V Modell, bestehend aus volume, velocity und variety, definiert. Heutzutage umfasst die Bezeichnung außerdem den Einsatz von Technologie, um die Datenmenge zu analysieren, aufzubereiten und nutzbar zu machen. Außerdem wird der Datensatz auf seine Korrektheit geprüft. Das Modell kann daher um die Begriffe Nutzen (value) und Korrektheit (validity) erweitert werden.
Bereits die Analyse von wenigen, strukturierten Daten wie die Einträge in eine Kundenakte konnten einem Unternehmen erhebliche Vorteile liefern. So konnten sie damit z. B. wichtige Erkenntnisse über die Zielgruppe des Unternehmens gewinnen. Heute ist die Sammlung, Verarbeitung und Aufbereitung von unstrukturierten Datenmengen in Dimensionen von Terabyte (1000 Gigabyte) oder sogar Petabyte (1000 Terabyte) möglich. Dadurch können bisher nie dagewesen Möglichkeiten erschlossen werden. So lassen sich unter anderem Verbesserungspotentiale in Geschäftsprozessen aufdecken und Produktentwicklungs- sowie Marketing- oder Vertriebsaktivitäten effizienter gestalteten. Darüber hinaus ist es möglich, Entscheidungen auf Basis realer Fakten erfolgsversprechender und schneller zu treffen. Mit den passenden Rahmenbedingungen können außerdem Maschinen dazu befähigt werden, sich durch die gesammelten Daten eigenständig einen Erfahrungsschatz anzueignen. Dieser kann anschließend auf künftige Problemstellungen angewendet werden (vergleiche Machine Learning). Big Data kann für Unternehmen so in Zukunft ein zentraler Wettbewerbsvorteil sein.
Die SAP bietet u.a. durch ihre SAP Cloud Plattform, SAP HANA und der SAP HANA Data Management Suite Big Data Lösungen an. Daten können damit aus verschiedensten Quellen eingelesen, gespeichert und in Höchstgeschwindigkeit verarbeitet und analysiert werden. Damit ermöglichen die SAP-Lösungen ihren Anwendern, Big Data verwertbar und nutzbar zu machen.
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