youknow | Big Data in 3 Minuten erklärt @youknow_gmbh | Uploaded November 2014 | Updated October 2024, 8 hours ago.
Big Data bezeichnet unter anderem große Datenmengen, die wir täglich produzieren und die irgendwo gesammelt werden.
Doch was passiert mit diesen Daten eigentlich und warum werden Daten überhaupt gesammelt?
youknow ist einer der führenden Anbieter von Erklärvideos und E-Learning-Lösungen im deutschsprachigen Raum. Weitere Infos auf https://you-know.de, https://you-know.ch und https://you-know.at.
Du darfst dieses Erklärvideo gerne für eigene Zwecke verwenden. Voraussetzung ist, dass du uns namentlich nennst (youknow) und auf unsere Website verlinkst (https://you-know.de).
Der Begriff „BigData“ bezeichnet Datenmengen, die so groß sind, dass man sie mit normaler Soft- oder Hardware bzw. herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr bewältigen kann. Wie entstehen solche Datenmengen? Ganz einfach: Wir alle speisen sie mit jedem Klick, jedem Online-Einkauf, jeder Eingabe ins Navigationsgerät, jeder Finanztransaktion, jedem Telefonat, jedem Fitnessstudiobesuch, jedem neuen Freund im sozialen Netzwerk... Das bedeutet: Die Datenberge wachsen – und zwar rasant.
Die gleiche Menge an Daten, die die Menschheit von ihrem Ursprung an bis zum Jahr 2002 geschaffen hat, entsteht im Jahr 2014 bereits in der Zeit, in der Sie einen Kaffee trinken – innerhalb von zehn Minuten.
Mit dem Begriff „BigData“ sind aber häufig nicht nur die Daten an sich, sondern auch deren Analyse und Nutzung gemeint. Das bedeutet, dass man die Datenmenge nutzt, indem man darin automatisiert Muster und Zusammenhänge sucht.
Ein Beispiel dafür kennt fast jeder vom Online Shopping: Empfehlungen à la „Kunden, die das kauften, kauften auch...“ basieren auf der Echtzeit-Auswertung von Millionen von Kaufdaten anderer Kunden. Mithilfe dieser Daten wird errechnet welche Produkte den Käufer mit hoher Wahrscheinlichkeit noch interessieren könnten.
Ein ganz anderes Beispiel für die Analyse von BigData kommt aus den USA: Dort wurde über die automatisierte Auswertung von Tweets die Verbreitung einer Grippewelle vorhergesagt und eingedämmt.
Es sind unendlich viele Bereiche denkbar, in denen BigData zum Einsatz kommen kann: In der medizinischen Forschung können Massendaten helfen, die besten Therapien für Krankheiten wie Krebs zu finden. Maschinen können ihre eigenen Betriebsdaten nutzen, um daraus zu lernen und effizienter zu werden. Unternehmen können BigData nutzen, um ihre Kunden besser kennenzulernen und Produkte, Dienstleistungen und Werbung auf sie zuzuschneiden. Und das sind nur einige Beispiele...
Aber BigData wirft auch Fragen auf: Wem gehören die – häufig persönlichen – Daten? Ist es gefährlich, wenn nur wenige große Unternehmen sie kontrollieren? Wollen wir – und das ist ein reales Beispiel – wirklich von einem Online-Shop auf Basis des Kaufverhaltens erfahren, dass jemand schwanger ist? Und: Kommt irgendwann der Zeitpunkt, an dem auch menschliches Verhalten voraussagbar wird?
Also: BigData bietet enorme Chancen, aber auch Risiken. Es ist ein wenig wie bei der Entdeckung des Feuers durch die Steinzeit-Menschen: Man kann sich daran die Finger verbrennen oder eine Zivilisation darauf begründen.
Big Data bezeichnet unter anderem große Datenmengen, die wir täglich produzieren und die irgendwo gesammelt werden.
Doch was passiert mit diesen Daten eigentlich und warum werden Daten überhaupt gesammelt?
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Die gleiche Menge an Daten, die die Menschheit von ihrem Ursprung an bis zum Jahr 2002 geschaffen hat, entsteht im Jahr 2014 bereits in der Zeit, in der Sie einen Kaffee trinken – innerhalb von zehn Minuten.
Mit dem Begriff „BigData“ sind aber häufig nicht nur die Daten an sich, sondern auch deren Analyse und Nutzung gemeint. Das bedeutet, dass man die Datenmenge nutzt, indem man darin automatisiert Muster und Zusammenhänge sucht.
Ein Beispiel dafür kennt fast jeder vom Online Shopping: Empfehlungen à la „Kunden, die das kauften, kauften auch...“ basieren auf der Echtzeit-Auswertung von Millionen von Kaufdaten anderer Kunden. Mithilfe dieser Daten wird errechnet welche Produkte den Käufer mit hoher Wahrscheinlichkeit noch interessieren könnten.
Ein ganz anderes Beispiel für die Analyse von BigData kommt aus den USA: Dort wurde über die automatisierte Auswertung von Tweets die Verbreitung einer Grippewelle vorhergesagt und eingedämmt.
Es sind unendlich viele Bereiche denkbar, in denen BigData zum Einsatz kommen kann: In der medizinischen Forschung können Massendaten helfen, die besten Therapien für Krankheiten wie Krebs zu finden. Maschinen können ihre eigenen Betriebsdaten nutzen, um daraus zu lernen und effizienter zu werden. Unternehmen können BigData nutzen, um ihre Kunden besser kennenzulernen und Produkte, Dienstleistungen und Werbung auf sie zuzuschneiden. Und das sind nur einige Beispiele...
Aber BigData wirft auch Fragen auf: Wem gehören die – häufig persönlichen – Daten? Ist es gefährlich, wenn nur wenige große Unternehmen sie kontrollieren? Wollen wir – und das ist ein reales Beispiel – wirklich von einem Online-Shop auf Basis des Kaufverhaltens erfahren, dass jemand schwanger ist? Und: Kommt irgendwann der Zeitpunkt, an dem auch menschliches Verhalten voraussagbar wird?
Also: BigData bietet enorme Chancen, aber auch Risiken. Es ist ein wenig wie bei der Entdeckung des Feuers durch die Steinzeit-Menschen: Man kann sich daran die Finger verbrennen oder eine Zivilisation darauf begründen.
