Was ist Big Data Analytics?
Big Data Analytics bezieht sich auf die Strategie der Analyse großer Datenmengen oder Big Data. Diese großen Daten stammen aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich sozialer Netzwerke, Videos, digitaler Bilder, Sensoren und Verkaufstransaktionsdatensätzen. Das Ziel bei der Analyse all dieser Daten besteht darin, Muster und Verbindungen aufzudecken, die ansonsten unsichtbar wären und die wertvolle Erkenntnisse über die Benutzer liefern könnten, die sie erstellt haben. Durch diese Einsicht können sich Unternehmen gegenüber ihren Konkurrenten einen Vorteil verschaffen und überlegene Geschäftsentscheidungen treffen.
Mithilfe von Big Data Analytics können Datenwissenschaftler und verschiedene andere Benutzer große Mengen an Transaktionsdaten und anderen Datenquellen auswerten, die herkömmliche Geschäftssysteme nicht bewältigen könnten. Traditionelle Systeme können fehlschlagen, weil sie nicht so viele Datenquellen analysieren können.
Ausgefeilte Softwareprogramme werden für Big-Data-Analysen verwendet, aber die unstrukturierten Daten, die in der Big-Data-Analyse verwendet werden, eignen sich möglicherweise nicht gut für herkömmliche Data Warehouses. Die hohen Verarbeitungsanforderungen von Big Data können auch dazu führen, dass herkömmliche Data-Warehousing-Lösungen schlecht passen. Infolgedessen sind neuere, größere Datenanalyseumgebungen und -technologien entstanden, einschließlich Hadoop-, MapReduce- und NoSQL-Datenbanken. Diese Technologien bilden ein Open-Source-Softwareframework, mit dem große Datenmengen über Cluster-Systeme verarbeitet werden.
