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Glossareintrag

Was bedeutet
Big Data?

Big Data

Definition:

Big Data sind digitale Datensammlungen von außergewöhnlich großem Umfang. Aufgrund ihrer Größe, Vielfalt oder Erzeugungsgeschwindigkeit wird die Kapazität traditioneller Datenverarbeitungswerkzeuge überschritten. Zur Bewältigung von Big Data werden fortgeschrittene Datenmanagement- und Analyseplattformen eingesetzt, wie z.B. Hadoop, NoSQL-Datenbanken, Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Diese können das große Volumen, die Vielfalt und die hohe Geschwindigkeit der Datengenerierung verarbeiten.

Die zuletzt genannten Technologien besitzen die erforderliche Skalierbarkeit und Flexibilität, die Daten zu analysieren. So können aus den umfangreichen und vielfältigen Datenvolumen sinnvolle Informationen, Muster und Erkenntnisse extrahiert werden. Die Datensätze können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein und stammen aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Social Media, Sensoren, digitale Bilder, Videos, E-Commerce-Transaktionen und Internet-Kommunikation.

Die gesammelten Erkenntnisse können z.B. für wissenschaftliche, geschäftliche oder technologische Zwecke genutzt werden.

Beschreibung:

  • Volumen: Das markanteste Merkmale von Big Data ist das enorme Volumen der Daten. Unternehmen und Organisationen generieren und speichern Daten in gewaltigem Umfang. Dabei entstehen Messgrößen von Gigabytes hin zu Zettabytes. Das Volumen wächst exponentiell, und ist getrieben durch die Zunahme digitaler Plattformen und das Internet der Dinge (IoT).
  • Vielfalt: Big Data zeichnet sich durch eine breite Vielfalt an Datenformaten aus. Diese Vielfalt umfasst strukturierte Daten (wie in Datenbanken), halbstrukturierte Daten (wie XML-Dokumente) und unstrukturierte Daten (wie Text, Bilder und Videos). All diese unterschiedlichen Datenarten müssen gesammelt, verarbeitet und analysiert werden, damit tiefe Einsichten gewonnen werden können.
  • Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert und verarbeitet werden müssen, stellt eine weitere Herausforderung dar. Oft müssen Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit analysiert werden, um zeitkritische Entscheidungen treffen zu können. Siehe etwa in der Finanzbranche, im Gesundheitswesen oder im Bereich Smart Cities.
  • Veracity: Die Verlässlichkeit und Genauigkeit der Daten. Wichtig für die Qualität der aus Big Data gewonnenen Erkenntnisse. Daten können fehlerhaft, unvollständig oder irreführend sein, weshalb Mechanismen zur Bewertung und Sicherstellung der Datenqualität integriert werden müssen.
  • Value: Der Wert, der aus Big Data extrahiert werden kann. Durch die Analyse großer Datenmengen können verborgene Muster erkannt werden, Vorhersagen getroffen und Entscheidungen optimiert werden. Dies führt zu Innovationen und Effizienzsteigerungen, was in fast jedem Sektor von Vorteil ist.

Big Data für Handwerker:

  • Vorhersage von Materialbedarf und Preisentwicklungen: Durch die Analyse großer Mengen historischer Daten zu Materialpreisen und -verfügbarkeiten können Handwerksbetriebe zukünftige Preisentwicklungen und den Materialbedarf genauer vorhersagen. Big Data ermöglicht es, saisonale Schwankungen, Trends und Muster zu erkennen, wodurch Unternehmen ihre Einkaufsstrategien optimieren und Kosten reduzieren können.
  • Analyse von Kundendaten für maßgeschneiderte Angebote: Big Data-Analysen von Kundendatenbanken und Interaktionsprotokollen (z.B. über Websites, Social Media und Kundenfeedback) erlauben es Handwerksunternehmen, ein tiefes Verständnis der Kundenpräferenzen und -bedürfnisse zu entwickeln. Auf dieser Basis können sie maßgeschneiderte Dienstleistungen oder Produkte anbieten, die genau auf die Wünsche und Anforderungen ihrer Zielgruppe abgestimmt sind. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und stärkerer Kundenbindung.
  • Optimierung von Projektabläufen durch Echtzeitanalyse: Die Nutzung von Big Data zur Echtzeitanalyse von Arbeitsabläufen, Maschineneffizienz und Projektfortschritt ermöglicht es Handwerksunternehmen, Engpässe schnell zu identifizieren und proaktiv Maßnahmen zur Effizienzsteigerung zu ergreifen. Durch das frühzeitige Erkennen von Verzögerungen oder Problemen in der Lieferkette können Handwerksbetriebe schneller reagieren und ihre Projekte effizienter und kostengünstiger durchführen.
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