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Wenn Sie wissen, wie Big Data zu analysieren und zu interpretieren ist, k枚nnen Sie und Ihr Unternehmen wettbewerbsrelevante Erkenntnisse gewinnen, z. B. 眉ber das Kundenverhalten, das Patientenrisiko und Aktienprognosen.聽

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 k枚nnen.

Was ist Big Data?

Der Begriff 鈥濨ig Data鈥� bezieht sich auf extrem gro脽e Datens盲tze, die 蹿眉谤 Fachleute zu komplex sind, um sie mit herk枚mmlichen Methoden zu analysieren. Im Zuge des technologischen Fortschritts werden Big Data zu einer wichtigen Quelle 蹿眉谤 Informationen und analytische Erkenntnisse in allen Berufsfeldern. Durch tragbare Sensoren, intelligente Ger盲te, genomische Technologien und vieles mehr werden st盲ndig Daten erzeugt. Bei der Analyse k枚nnen Big Data wertvolle Einblicke in Muster, Zusammenh盲nge, Verhalten und Trends liefern.聽

Big Data ist eine riesige Ressource, die jede Sekunde w盲chst. Modelle der k眉nstlichen Intelligenz (KI) sind jedoch n眉tzliche Tools zur Gewinnung von Erkenntnissen aus gro脽en Datenmengen. So k枚nnen KI-Algorithmen beispielsweise laufende Informationen wie Aktivit盲ten in sozialen Medien, Produktbewertungen und Verbraucherverhaltensmetriken auslesen, um datengest眉tzte Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage 蹿眉谤 Gesch盲ftsentscheidungen dienen. Im Gesundheitswesen kann KI elektronische Gesundheitsakten und Patientenmetriken nutzen, um Risikopatienten zu identifizieren, die 蹿眉谤 fr眉here Interventionen infrage kommen.

Die 5 Vs of Big Data

Das Verst盲ndnis der Eigenschaften von Big Data kann Ihnen helfen, die richtigen Tools 蹿眉谤 die Analyse und Interpretation zu finden. Big Data wird allgemein durch die 鈥�5 Vs鈥� charakterisiert, ein Begriff, der zur Beschreibung von f眉nf englischen W枚rtern verwendet wird, die alle mit dem Buchstaben 鈥濾鈥� beginnen. Daher spricht man von den 5 Vs of Big Data.

Volumen (Volume)

Der Begriff 鈥濾olumen鈥� bezieht sich auf die gro脽e Menge an Datenpunkten in Big Data. Streaming-Dienste wie Netflix oder YouTube sind ein anschauliches Beispiel da蹿眉谤. 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 Pr盲ferenzen der Nutzer, Suchverl盲ufe und Interaktionen.聽

Die erzeugte Datenmenge hilft Netflix, ausgekl眉gelte Algorithmen zu verwenden, um Sendungen und Filme zu empfehlen, was zu einem individuelleren Nutzererlebnis f眉hrt. W盲hrend die gro脽e Datenmenge zu gezielteren Kundenempfehlungen f眉hrt, erfordert die Analyse und Verwaltung dieser Informationen fortschrittliche Speicher- und Verarbeitungsfunktionen.

Wahrhaftigkeit (Veracity)

Der Begriff 鈥濿ahrhaftigkeit鈥� bezieht sich auf die Vertrauensw眉rdigkeit und Qualit盲t der Daten. Bei einem so gro脽en Datenvolumen, das t盲glich 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 unerl盲sslich, dass Sie Ihre Daten in jedem Schritt des Erfassungs- und Analyseprozesses 眉berpr眉fen und validieren.聽

Je nach Art der Daten k枚nnen fehlende Werte, Modellann盲herungen, Mehrdeutigkeit und Verzerrungen die Wahrhaftigkeit der Daten beeinflussen. Der akzeptable Wahrheitsgehalt der Daten h盲ngt von der Art der Daten und ihrem Zweck ab. Bei medizinischen Daten beispielsweise unterscheidet sich die Wahrhaftigkeit der Daten, die 蹿眉谤 Forschungszwecke akzeptabel ist, erheblich von der Wahrhaftigkeit, die 蹿眉谤 Entscheidungen von Klinikern akzeptabel ist.

Geschwindigkeit (Velocity)

Der Aspekt 鈥濭eschwindigkeit鈥� von Big Data steht 蹿眉谤 die Geschwindigkeit der Datenerzeugung sowie 蹿眉谤 die Geschwindigkeit, mit der Fachleute die Daten sammeln und verarbeiten. Dies ist je nach Datenquelle unterschiedlich. So werden beispielsweise t盲glich Millionen von Beitr盲gen auf Social-Media-Seiten wie X versandt, w盲hrend Wearables wie Apple Watches kontinuierlich Gesundheitsdaten erfassen.聽

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 B枚rse handeln, nutzen beispielsweise Hochgeschwindigkeitsdaten, um in Sekundenbruchteilen Entscheidungen zu treffen, bei denen es um Millionen von Dollar gehen kann.聽

Vielf盲ltigkeit (Variety)

Im Zusammenhang mit Big Data steht der Begriff 鈥濾ielfalt鈥� 蹿眉谤 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, T枚ne, Bilder und Beitr盲ge in sozialen Medien. Semi-strukturierte Daten sind eine Mischung aus beiden. Im Gesundheitswesen k枚nnen Patientendaten beispielsweise strukturierte Datens盲tze 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, m眉ssen 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 k枚nnen 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 k枚nnen.

Wert (Value)

Der 鈥濿ert鈥� von Big Data ergibt sich aus den Erkenntnissen und Mustern, die Sie in den Daten finden k枚nnen. Da Big Data Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten umfasst, k枚nnen Sie Einblicke in interessante Metriken gewinnen, z. B. in das Kundenverhalten, die Marktentwicklung, die Unternehmensleistung und vieles mehr. W盲hrend strukturierte Daten beispielsweise numerische Trends und Muster aufzeigen k枚nnen, lassen sich mit unstrukturierten Textdaten aus Quellen wie Social-Media-Posts oder Kundenrezensionen Stimmungen und Meinungen aufdecken, die das menschliche Verhalten bestimmen.

Wie Sie mit Big Data lernen k枚nnen

Sie k枚nnen mit der Arbeit mit Big Data beginnen, indem Sie sich mit Datentypen, g盲ngigen Datenanalysestrategien und Tools zur Analyse komplexer Datens盲tze vertraut machen. Einige Schritte, die Sie zu Beginn unternehmen k枚nnen, 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. B眉cher, Online-Artikel und Einf眉hrungskurse k枚nnen eine solide Grundlage bieten.

Informieren Sie sich 眉ber Big-Data-Tools: Sie k枚nnen g盲ngige Technologien und Tools erkunden, die in Big-Data-Umgebungen eingesetzt werden. Konzentrieren Sie sich auf das Verst盲ndnis von Datenbanken (SQL und NoSQL), Datenspeichertechniken, Datenverarbeitungs-Frameworks wie Hadoop und Spark und Cloud-Technologien, einschlie脽lich AWS, Azure und Google Cloud.

Besuchen Sie einen Online-Kurs: Melden Sie sich 蹿眉谤 Online-Kurse und Zertifizierungen an, die speziell auf Big Data zugeschnitten sind. Auf Plattformen wie 糖心vlog官网观看 k枚nnen Sie verschiedene Kurse und Programme besuchen, die unterschiedliche Aspekte von Big Data abdecken, von der Einf眉hrung bis zu fortgeschrittenen Stufen.

Verwandte Begriffe

鈥� Befehlszeilenschnittstelle

鈥� Anwenderbericht

鈥� Projektplan

鈥� UI-Design

鈥� Betriebssystem

Erfahren Sie mehr mit 糖心vlog官网观看

Sie k枚nnen mit Online-Kursen auf 糖心vlog官网观看 beginnen, um mehr 眉ber die 5 Vs of Big Data zu lernen. Wenn Sie gerade erst anfangen, k枚nnen Kurse wie Einf眉hrung 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 n盲chsten Schritte unternehmen k枚nnen, um es in Ihrem Bereich anzuwenden.