Big Data ist ein Sammelbegriff für Daten, die nicht in die üblichen Schubladen bisheriger Datensysteme passen. Eine sehr interessante Idee, der ich mich in Zukunft etwas mehr widmen in meinen Beiträgen werde. Den Beginn macht eine persönliche Sicht auf den Begriff und was man von diesem Konzept erwarten darf.Hört man Leute über Big Data sprechen, dann steht – dem Big folgend – schnell die Größe von Datenmengen im Vordergrund. Meine Meinung dazu ist, dass das eigentlich nur ein technisches Detail ist, wieviele Festplatten und welche Datenbankkonzepte benötige ich um die Daten zu speichern. Viel wichtiger für den Erfolg von Big Data ist die Frage nach den Datenstrukturen. Darin steckt schließlich das Potenzial mit den großen Datenmengen auch das Richtige zu tun.

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Heute hat facebook einen größeren Bestand an Bilddaten, die als Gesamtmenge aller Pixel, die jemals von Kodak verarbeitet wurden. Jeden Tag werden mehr Videos auf YouTube hochgeladen, als in der gesamten 50jährigen Geschichte des analogen Fernsehens entstanden sind. Diese Behauptungen mögen einer sachlichen Überprüfung vielleicht nicht ganz standhalten. Ich will damit nur auf die reine Menge an Daten hinweisen, die jeder von uns im digitalen Zeitalter erzeugt. Und da sind die von Maschinen generierten Datensätze noch gar nicht mit eingerechnet.

Ich möchte mich auch ausschließlich auf jene neuen Datenformen konzentrieren, die von sozialen Medien, Suchmaschinen oder ähnlichen Portalen erzeugt werden. Dort ist die Kurzlebigkeit der Datenformate eine große Herausforderung für die Betreiber – womit wir wieder bei der Wichtigkeit der Datenstrukturen wären. Daten von Maschinen, also im wesentlichen Sensordaten, haben einen deutlich längeren Bestand. Schon im Jahr 2011 hat die Anzahl von vernetzten Geräten jene der Weltbevölkerung überstiegen. Schätzungen sagen, dass bis 2025 etwa 50 Milliarden Sensoren mit dem Internet verbunden sind – das Internet of Things (IoT). Diese Sensoren liefern jeweils keine riesigen Datenmengen, das aber permanent 24 Stunden am Tag.

Mobile und stationäre Maschinen steuern einen wesentlichen Teil dieser IoT-Sensoren bei. Die große Welle an neuen Geräten kommt aber auch aus dem privaten Bereich. Fernseher, Alarmanlagen, Rasenspränger, Babyphon, Lichtsteuerung, Lichtsteuerung oder Thermostate. Und nicht nur zu Hause, auch an unserem Körper finden wir immer mehr Sensoren. Von Fitnessarmbändern über Blutzuckermessgeräte und Insulinpumpen bis zur iWatch. In der Landwirtschaft wird schon lange damit experimentiert, Kühen nicht nur einen, sondern mehrere Sensoren schlucken zu lassen, die auf mögliche Kranheiten oder dem Ernährungserfolg hinweisen können. Hoffen wir, dass da noch Platz für Futter bleibt.

Ein großer Teil der Daten wird jedoch schon bald von industriellen IoT-Systemen kommen. Das sind dann vernetzte Farbiken, mobile Anlagen oder Fahrzeuge.

Die unterschiedlichen Datenquellen und -arten sprechen also viel dafür, sich mit Big Data auseinanderzusetzen. Wie gesagt, auch wenn man nicht täglich mehrere Terabyte erzeugt, wichtig ist die Datenstruktur und damit die Verwendung der Daten. Erst mit der Nutzung von Big Data schafft man Mehrwert.

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