Die Datenmenge im Internet wächst Tag für Tag weiter an. Gerade für Unternehmen stellt die Verarbeitung von Big Data, vor allem durch den hohen Anteil an unstrukturierten Daten, eine zentrale Herausforderung der Zukunft dar.

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Big Data – Was ist das?

Der Begriff Big Data beschreibt im Wesentlichen zwei Aspekte: Zum einen bezeichnet er stetig schneller wachsende Datenmengen und zum anderen ist er Namensgeber für neue und vor allem leistungsstarke IT-Lösungen und Systeme, die Unternehmen zur Verarbeitung der Informationsflut einsetzen. Das „Big“ bezieht sich in der Definition auf drei Dimensionen: volume, velocity und variety. Also im Wesentlichen auf das Datenvolumen, die Geschwindigkeit der Generierung und Transferierung von Daten sowie des Spektrums der Datentypen bzw. der Datenquellen. In Ergänzung zu dieser Definition werden die beiden Begriffe value und validity eingesetzt. Diese beziehen sich auf den unternehmerischen Mehrwert von Daten sowie der Garantie einer hohen Datenqualität.

Weshalb stellen Big Data ein Problem dar?

Eine wesentliche Herausforderung stellt die Verarbeitung der wachsenden Flut an Daten dar. Dadurch das Menschen immer mehr Zeit im Internet verbringen und immer mehr Aktionen ihres täglichen Lebens dahin verlagern, wächst die Zahl der Daten, die sie dort hinterlassen. Cookies und andere Software-Tools ermöglichen es, das Suchverhalten von Usern zu dokumentieren und zu analysieren. Durch die neue Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), die seit dem 25.05.2018 in Kraft ist, wird die Verwendung von Cookies allerdings zusätzlich zum Cookie-Law der Europäischen Union starken Richtlinien unterworfen. So haben User nun in jedem Fall das Recht, zum einen Ihre Einwilligung jederzeit zurückzuziehen und zum anderen das „Recht auf Vergessenwerden“. Diese neuen Verordnungen haben zu einem immensen technischen Aufwand innerhalb von Organisationen geführt und haben damit einhergehend auch für erhöhte Kosten gesorgt.

Smart Data als intelligente Alternative

Daher werden derzeit Alternativen zu Big Data diskutiert und erprobt. So bezeichnet Smart Data Daten, die bereits mithilfe von Algorithmen unter Berücksichtigung bestimmter Kriterien aus Big Data extrahiert worden sind. Um einen möglichst hohen Mehrwert für Unternehmen zu generieren, sollte dabei stets ein besonderes Augenmerk auf die Semantik der Daten und Metadaten gelegt werden. Denn nur so können diese Datentypen geordnet sowie analysiert und für den Endverbraucher vorbereitet werden. Die strukturierten Daten können dafür verwendet werden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen oder auch um Modelle zur weiteren Analyse von Daten zu schaffen. Der wesentliche Vorteil von Smart Data besteht in ihrer einfachen Handhabbarkeit, die sich vor allem auf die Datensicherheit und die Datenqualität bezieht.

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