Big Data ist ein Begriff, der die großen Mengen organisierter und unstrukturierter Daten beschreibt, mit denen Unternehmen täglich umgehen müssen. Aber was Unternehmen mit den Daten machen, ist wichtiger als die Art oder Menge der Daten, über die sie verfügen. Big Data kann analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Ihnen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Ihnen das Selbstvertrauen für strategische Schritte zu geben. In diesem Artikel erklären wir, was Big Data ist: Big-Data-Analyse, Technologie, Gesundheitswesen und Big-Data-Engineering.
Was ist Big Data
Dabei handelt es sich um eine Sammlung strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, die Unternehmen sammeln. Diese Daten können nach Informationen durchsucht und in maschinellen Lernprojekten, prädiktiver Modellierung und anderen Anwendungen erweiterter Analysen verwendet werden.
Big-Data-Verarbeitungs- und Speichersysteme sind heute ein fester Bestandteil der Datenverwaltungsarchitekturen von Unternehmen, zusammen mit Tools, die bei der Big-Data-Analyse helfen. Zur Beschreibung von Big Data werden häufig die drei Vs verwendet:
- die großen Datenmengen, die vielerorts verfügbar sind;
- eine Vielzahl von Datentypen, die häufig in Big-Data-Systemen gespeichert werden; Und
- die Geschwindigkeit, mit der viele Daten erzeugt, empfangen und verarbeitet werden.
Doug Laney, damals Analyst beim Beratungsunternehmen Meta Group Inc., war 2001 der erste, dem diese Merkmale auffielen. Nachdem Gartner 2005 die Meta Group kaufte, wurden sie noch bekannter. In jüngerer Zeit wurden den verschiedenen Beschreibungen von „Big Data“ die Begriffe Wahrhaftigkeit, Wert und Variabilität hinzugefügt.
Warum ist Big Data wichtig?
Unternehmen nutzen Big Data in ihren Systemen, um Abläufe zu verbessern, einen besseren Kundenservice zu bieten, personalisierte Marketingkampagnen durchzuführen und andere Dinge zu tun, die letztendlich Einkommen und Gewinn steigern können. Unternehmen, die es gut nutzen, haben möglicherweise einen Vorteil gegenüber denen, die es nicht nutzen, weil sie Geschäftsentscheidungen schneller und mit mehr Informationen treffen können.
Big Data liefert Unternehmen beispielsweise nützliche Informationen über ihre Kunden, die sie zur Verbesserung ihres Marketings, ihrer Werbung und ihrer Angebote nutzen können, um mehr Kunden zu interessieren und den Umsatz zu steigern. Sie können herausfinden, wie sich der Geschmack von Kunden oder Geschäftskäufern verändert, indem Sie sich Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart ansehen. Dadurch können Unternehmen besser auf die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden reagieren.
Medizinische Experten nutzen Big Data, um nach Anzeichen und Risikofaktoren von Krankheiten zu suchen, und Ärzte nutzen sie, um herauszufinden, was mit ihren Patienten nicht stimmt. Darüber hinaus können Gesundheitsgruppen und Regierungsbehörden aktuelle Informationen über Bedrohungen oder Ausbrüche von Infektionskrankheiten aus einer Mischung von Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, Social-Media-Sites, dem Internet und anderen Quellen erhalten.
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Was ist Big Data Analytics?
Bei der Big-Data-Analyse werden riesige Datenmengen gesammelt, überprüft und analysiert, um Markttrends, Erkenntnisse und Muster zu finden, die Unternehmen dabei helfen können, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Diese Informationen sind leicht zu finden und zu verwenden, sodass Unternehmen schnell Pläne erstellen können, um ihren Wettbewerbsvorteil zu wahren.
Tools und Systeme für Business Intelligence (BI) helfen Gruppen, strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren. Benutzer (in der Regel Arbeitnehmer) stellen Fragen in diese Tools, um zu erfahren, wie das Unternehmen funktioniert und wie gut es läuft. Big Data Analytics nutzt die vier Datenanalyseansätze, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen und Lösungen abzuleiten.
Beispiel für Big Data Analytics
Beispielsweise können moderne Gesundheitsunternehmen nicht auf Big-Data-Analysen verzichten. Wie Sie vielleicht erraten haben, gibt es eine Menge Patientenakten, Versicherungspläne, Medikamente und Informationen über Impfungen, die Sie im Auge behalten müssen. Es verfügt über eine riesige Menge an organisierten und unstrukturierten Daten, die uns bei der Verwendung mit Analysen wichtige Erkenntnisse liefern können. Big-Data-Analysen leisten dies schnell und gut, sodass Ärzte anhand der Daten genaue Vorhersagen treffen können, die Leben retten könnten.
Warum ist Big Data Analytics wichtig?
Big-Data-Analysen sind wichtig, weil sie es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten zu nutzen, um Verbesserungsmöglichkeiten zu finden. Die Steigerung der Effizienz in verschiedenen Bereichen eines Unternehmens führt zu intelligenteren Abläufen, höheren Gewinnen und zufriedenen Kunden. Mithilfe von Big-Data-Analysen können Unternehmen Kosten senken und bessere Waren und Dienstleistungen herstellen, bei denen der Kunde im Mittelpunkt steht.
Datenanalysen helfen uns, Dinge zu lernen, die unsere Gesellschaft besser funktionieren lassen. Big-Data-Analysen im Gesundheitswesen verfolgen und analysieren nicht nur einzelne Datensätze, sondern spielen auch eine wichtige Rolle bei der Überwachung von COVID-19-Ergebnissen auf weltweiter Ebene. Darin wird den Gesundheitsämtern jedes Landes erklärt, wie sie mit Impfungen umgehen sollen, und es werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie künftige Pandemien verhindert werden können.
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Was ist Big-Data-Technologie?
Big-Data-Technologie ist ein Software-Dienstprogramm. Diese Technologie dient hauptsächlich der Analyse, Verarbeitung und Extraktion von Informationen aus einer riesigen Menge sehr komplizierter Strukturen und großer Datenmengen. Die alten Umgangsformen mit Informationen tun sich damit schwer.
Big-Data-Technologien sind häufig mit anderen Technologien wie Deep Learning, maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge (IoT) verknüpft, die alle durch sie erheblich verbessert werden. Wenn diese Technologien zusammen verwendet werden, konzentrieren sich Big-Data-Technologien auf die Untersuchung und Verwaltung großer Mengen an Echtzeit- und Batch-bezogenen Daten.
Arten der Big-Data-Technologie
Bevor wir zur Liste der Big-Data-Technologien kommen, sprechen wir darüber, wie diese Technologie im Vorstand funktioniert. Es gibt zwei Haupttypen von Big-Data-Technologien:
#1. Operative Big-Data-Technologien
Diese Art von Big-Data-Technologie umfasst hauptsächlich die grundlegenden Alltagsdaten, die Menschen zur Verarbeitung verwenden. Tägliche Daten wie Internettransaktionen, Social-Media-Plattformen und Daten eines bestimmten Unternehmens oder Unternehmens umfassen operative Big Data. Meistens müssen diese Daten mit Tools analysiert werden, die Big-Data-Technologien nutzen. Viele analytische Big-Data-Technologien verwenden „Rohdaten“, also die Daten.
Hier sind einige konkrete Beispiele für operative Big-Data-Technologien:
- Online-Ticketbuchungsmethode für Dinge wie Busse, Züge, Flüge, Filme und mehr.
- Onlinehandel oder -einkäufe auf E-Commerce-Websites wie Amazon, Flipkart, Walmart usw.
- Online-Daten von sozialen Netzwerken wie Facebook, Instagram, WhatsApp usw.
- In multinationalen Unternehmen handelt es sich um Informationen über Arbeitnehmer oder Top-Führungskräfte.
#2. Analytische Big-Data-Technologien
Oft wird Analytical Big Data als eine verbesserte Form der Big-Data-Technologie bezeichnet. Im Vergleich zu Operational Big Data ist diese Art von Big-Data-Technologie etwas schwieriger. In den meisten Fällen werden analytische Big Data verwendet, wenn Leistungskriterien verwendet werden und wichtige Geschäftsentscheidungen in Echtzeit auf der Grundlage von Berichten getroffen werden, die durch die Analyse betriebsrealer Daten erstellt wurden. Dies bedeutet, dass diese Form der Big-Data-Technologie dazu dient, große Datenmengen zu untersuchen, die für Geschäftsentscheidungen von entscheidender Bedeutung sind.
Im Folgenden sind einige häufige Anwendungen analytischer Big-Data-Technologien aufgeführt:
- Daten zum Aktienmarketing
- Daten zu Wettervorhersagen und Zeitreihenanalyse
- Ärzte können die Gesundheit einer Person im Auge behalten, indem sie deren medizinische Informationen einsehen.
- Datenbanken für Weltraummissionen, bei denen jedes bisschen Wissen sehr wichtig ist
Was ist Big Data Healthcare?
Unter Big Data versteht man große Mengen unstrukturierter und strukturierter Informationen, die analysiert werden, um Ideen, Trends und Muster zu finden. Meistens werden die drei Vs (Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt) zur Beschreibung von Big Data verwendet. Das bedeutet, dass es viele Daten gibt, die schnell erstellt werden und in verschiedenen Formen vorliegen, beispielsweise als Text, Bilder, Grafiken oder Filme.
Big Data im Gesundheitswesen stammt aus vielen verschiedenen Quellen und wird untersucht, um unter anderem bei der Entscheidungsfindung, der Verbesserung der Patientenergebnisse und der Kostensenkung zu helfen. Elektronische Gesundheitsakten (EHR), elektronische Krankenakten (EMR), persönliche Gesundheitsakten (PHR) und Daten aus weit verbreiteten digitalen Gesundheitstools wie tragbaren medizinischen Geräten und mobilen Gesundheits-Apps gehören zu den beliebtesten Quellen für Big Data im Gesundheitswesen .
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Big-Data-Beispiele im Gesundheitswesen
Elektronische Gesundheitsakten (EHRs), die in der Regel die Krankengeschichte eines Patienten, demografische Informationen, Medikamente, Impfungen, Testergebnisse und Fortschrittsberichte umfassen, sind möglicherweise die häufigste Quelle für Big Data im Gesundheitswesen. In der Vergangenheit wurden diese Informationen handschriftlich in Dateien niedergeschrieben, die leicht verloren gingen, schwer weiterzugeben und manchmal sogar schwer zu lesen waren. Jetzt machen es EHRs Ärzten und Pflegekräften leicht, wichtige medizinische Informationen eines Patienten zu finden und ihm die bestmögliche Pflege zu bieten.
Medizinische Forscher können EHR-Daten und maschinelles Lernen nutzen, um Komplikationen nach Operationen, Herzinsuffizienz und Drogenmissbrauch vorherzusagen.
Big-Data-Anwendungen im Gesundheitswesen
Fachleute im Gesundheitswesen nutzen „Big Data“ für eine Vielzahl von Dingen, von biomedizinischen Studien bis hin zur Bereitstellung personalisierter Medizin für Patienten. Das Gesundheitswesen nutzt Big Data auf folgende Weise:
- Einsatz prädiktiver Analysen zur Erstellung maschineller Lernmodelle, die die Wahrscheinlichkeit vorhersagen können, dass ein Patient an einer bestimmten Krankheit erkrankt.
- Überwachen Sie den Zustand der Patienten in einer Einrichtung ständig und senden Sie in Echtzeit Warnmeldungen an das medizinische Personal.
- Verbesserung der Sicherheit bei der Verarbeitung sensibler medizinischer Daten wie Versicherungsansprüche und medizinische Informationen.
Was ist Big Data Engineering?
Big-Data-Ingenieure erstellen, testen, analysieren und bewerten die Daten eines Unternehmens. Unter Big Data versteht man extrem große Datensätze. In der modernen Wirtschaft ist es normal, dass Unternehmen im Rahmen ihrer Geschäftstätigkeit viele Daten sammeln.
Bei richtiger Nutzung können Big Data Unternehmen dabei helfen, ihre Effizienz, Rentabilität und Wachstumsfähigkeit zu verbessern. Aber „Big Data“ von Unternehmen ist ohne einen „Big Data Engineer“, der Systeme zum Sammeln, Speichern und Abrufen von Daten erstellt, nicht sinnvoll. Letztendlich ist es die Aufgabe von Big-Data-Ingenieuren, Unternehmen beim Umgang mit ihren Big Data zu unterstützen.
Aufgabenbereiche im Bereich Big Data Engineering
Alle folgenden Aufgaben gehören zu den üblichen Aufgaben eines Big-Data-Ingenieurs:
- Design und Implementierung von Softwaresystemen
- Erstellen von Tools zum Sammeln von Daten und Verarbeiten dieser Daten
- Mit der ETL-Methode, die für Extract, Transform und Load steht,
- Entwicklung von Datenstrukturen, die Geschäftsanforderungen erfüllen
- Erforschung neuer Wege, um nützliche Informationen zu erhalten und diese zu verbessern
- Entwicklung strukturierter Datenlösungen mit verschiedenen Programmiersprachen und Technologien
- Informationen aus vielen Quellen nutzen, um gute Geschäftsmodelle zu entwickeln
- Zusammenarbeit mit Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und anderen Teams
Big Data Engineer vs. Data Scientist
Im Gegensatz zu Datenwissenschaftlern entwickeln und warten Big-Data-Ingenieure Technologien zur Datenerfassung und -extraktion. Datenwissenschaftler betrachten die bereinigten Daten und verwenden verschiedene Vorhersagemodelle, um herauszufinden, was das alles bedeutet.
Was ist Big Data in einfachen Worten?
Bei Big Data handelt es sich um größere und komplexere Datensätze, insbesondere wenn sie aus neuen Datenquellen stammen. Diese Datensätze sind so groß, dass herkömmliche Tools zur Datenverarbeitung sie nicht verarbeiten können. Aber Sie können mit diesen riesigen Datenmengen Geschäftsprobleme lösen, die Sie vorher nicht lösen konnten.
Was ist ein Beispiel für Big Data?
Big Data stammt aus Kundendatenbanken, Transaktionsverarbeitungssystemen, Papier, E-Mails, Krankenakten, Clickstream-Protokollen, mobilen Apps und sozialen Netzwerken.
Was sind die 7 Vs von Daten?
Die 7 V umfassen Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Variabilität, Wahrhaftigkeit und Visualisierung
Was sind die 3 Arten von Daten?
Strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und halbstrukturierte Daten sind die drei Arten von Big Data.
Wofür wird Big Data hauptsächlich verwendet?
Bei Big Data handelt es sich um eine Reihe von Technologien, die zur Speicherung, Analyse und Verarbeitung dieser riesigen Datenmengen entwickelt wurden. Es handelt sich um ein Makro-Tool, das hilft, intelligente Antworten zu finden, indem es nach Mustern im Chaos sucht, das durch das Informationswachstum entsteht. Es erfüllt viele Zwecke, darunter Gesundheit, Landwirtschaft, Glücksspiel und Umweltschutz.
Was sind die fünf wichtigsten Daten?
Sie charakterisieren, kalibrieren, verifizieren, validieren und bewerten Modelle, die die langfristige strukturelle Haltbarkeit und Leistung von Materialien in rauen Umgebungen vorhersagen.
Bibliographie
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