Das ist Big Data
Wenn in den Medien von „Big Data“ die Rede ist, sind oft verschiedene Dinge gemeint.
Technologie-Ebene: Zum einen kann „Big Data“ für die technischen Tools stehen, die entwickelt und genutzt werden, um die Unmengen an Daten zu verarbeiten. Dabei durchforsten zum Beispiel spezielle Algorithmen riesige Datenkomplexe, decken Muster auf und erkennen Zusammenhänge. Diesen Vorgang nennt man auch „Data Mining“ (deutsch „Datenförderung“).
Datenebene: Meistens sprechen Menschen von „Big Data“, wenn sie die immer größer werdenden Datenansammlungen meinen, die wir als Menschheit produzieren. Der Informatiker Doug Laney formulierte Anfang der 2000er seine Definition von Big Data, die heute oft als Grundlage dient. Es handelt sich um das so genannte 3-V-Modell. Demnach hat Big Data vor allen Dingen drei Eigenschaften:
- Volume (Masse)
Viele Menschen auf dieser Welt produzieren und tauschen jeden Tag große Mengen an Daten aus. Datenmengen in diesem Umfang lassen sich erst durch den Einsatz moderner Technologien wie Hadoop bewältigen. - Velocity (Geschwindigkeit)
Die Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen verarbeitet werden, ist so schnell wie nie. Oftmals werden die Daten in Echtzeit verarbeitet und übermittelt. - Variety (Vielfalt)
Durch unterschiedliche Endgeräte und verschiedene Programme und Apps entstehen sehr viele unterschiedliche Datenformate wie Ton-, Audio, Video- oder Zahlenformate.
Chancen von Big Data
Die Unmengen an Daten, die wir in rasender Schnelle produzieren, bringen Vor- und Nachteile mit. Auf der positiven Seite erlauben sie, dass wir Zusammenhänge erkennen, die wir ohne Datenberg und passenden Algorithmus nie gesehen hätten. So können Algorithmen heute schon einen sich anbahnenden Herzinfarkt erkennen, lange bevor ein Arzt wissen kann, dass er kommt. Das ist möglich, weil der Algorithmus zuvor viele, viele Patientendaten ausgewertet hat und Muster erkennt, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben. Mehr zum Einsatz von Algorithmen in der Medizin erfährst du im Artikel Dr. Algo – Algorithmen in der Medizin.