Der Begriff Große Daten bezieht sich auf das Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen, um den vollständigsten realisierbaren Datensatz zu erhalten. Mithilfe der visuellen Analyse können Sie diese Daten besser interpretieren. Die Gesamtdatenmenge wird für eine effizientere Segmentierung oder Customer Relationship Management (CRM) verwendet. Das übergeordnete Ziel der Erfassung von Big Data besteht darin, die Conversions oder Verkäufe zu steigern. Datenbanken, die als Big Data bezeichnet werden, erfordern Speicherkapazitäten, die nicht mehr in Gigabyte gemessen werden können. Es gibt jedoch keine festgelegte Grenze, die bestimmt, wann Big Data aufgerufen wird.
Entwicklung
Mit der rasanten Entwicklung von Speichermedien gibt es noch mehr Möglichkeiten, große Datenmengen zu nutzen. Gleichzeitig hat auch die Datenmenge weltweit zugenommen. Das Datenvolumen wird sich voraussichtlich alle zwei Jahre weltweit verdoppeln. Der Grund dafür ist die zunehmende Digitalisierung der Welt. Während vor Jahren die Datenbanken manuell gepflegt oder hinzugefügt wurden, werden heute sehr schnelle Computer gehandhabt. Egal, ob Sie im Supermarkt einkaufen, eine Reise buchen, Essen in einem Restaurant bestellen oder Ihre Krankenversicherungsdaten verwalten - jeder Schritt wird von Computern aufgezeichnet, verwaltet und organisiert.
Big Data ist auf diese Weise die Folge einer allgemeinen Tendenz der Menschheit dazu produzieren immer mehr Datenmengen. Big Data wird heute sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wirtschaft eingesetzt.
Technische Voraussetzungen
Die Verarbeitung großer Datenmengen erfordert viele Schritte. Big Data kann jedoch mit herkömmlicher Technologie nicht mehr effizient verarbeitet werden, da dies voraussetzt, dass die Software Folgendes verarbeiten kann:
- Verarbeiten Sie mehrere Datensätze gleichzeitig.
- Importieren Sie große Datenmengen schnell.
- Stellen Sie Datenbanken schnell zur Verfügung.
- Behandeln Sie verschiedene Abfragen gleichzeitig an die Datenbank.
Es gibt Zahlungsprogramme, die diese Bedingungen erfüllen, wie z. B. NeuroBayes oder auch die Software Hadoop.
Big Data - Anwendungsbereiche
Insbesondere große Unternehmen sehen mit Big Data erhebliche Vorteile gegenüber ihren Mitbewerbern, für die weniger Daten verfügbar sind. Gleichzeitig können Sie viel Geld sparen, wenn Sie ganze Geschäftsprozesse auf der Grundlage maschinenlesbarer Daten steuern können. Aber auch im Bereich der Wissenschaft gibt es absolut neue Bewertungsansätze, die statistisch getestet werden müssen sind nur mit Hilfe von Big Data möglich.
In der Praxis sind folgende Apps konzipiert:
- Automatisierte und schnelle Marktforschung, die sofort auf Änderungen reagieren kann.
- Entdecken Sie Betrug bei Finanztransaktionen.
- Umfassende Webanalysen zur Steigerung und optimalen Nutzung von Online-Marketingkampagnen.
- Umfassende medizinische Diagnose.
- Steuerung des Energieverbrauchs beispielsweise in einem Smart Grid.
- Erweiterung der Möglichkeiten im E-Commerce durch flexibles Upselling oder Cross-Selling
- Profilerstellung für Geheimdienste oder Polizeidienste.
Kritischer Umgang mit großen Datenmengen
Big Data wird als wichtiger Bestandteil des Online-Marketings angesehen. Insbesondere große Marken können mit größeren Datenmengen arbeiten, was mehr Marketingpotenzial bietet. Big Data wird jedoch ähnlich wie die Segmentierung häufig kritisiert, da mit großen Datenmengen sehr genaue Benutzerprofile erstellt werden können. Dies macht Big Data zu einem schwerwiegende Verletzung der Privatsphäre der Benutzer. Unternehmen, die mit großen Datenmengen umgehen, müssen ihre Kunden oder Besucher im Rahmen der Datenschutzrichtlinie darüber informieren, dass Benutzerdaten anschließend verarbeitet werden.
Unternehmen wie Google oder andere Suchmaschinenanbieter, die durch Handelsförderung finanziert werden, arbeiten seit Jahren mit Big Data, die aus Benutzerdaten und anderen verfügbaren Quellen stammen. Regelmäßige Diskussionen über den Datenschutz konzentrieren sich normalerweise auf das problematische Feld der Big Data, da einzelne Unternehmen zu viele Daten erhalten. Aber auch bei anderen Nutzern großer Datenmengen besteht ein höheres Risiko, dass die Daten missbraucht werden und dieser Missbrauch den Bürgern langfristig schadet.
Ein weiterer Kritikpunkt an Big Data ist, dass sie aufgrund der immensen Datenmenge nur anhand von Algorithmen analysiert werden können und somit eine sehr technische Ausrichtung haben. Die IT-Branche steht jedoch noch am Anfang des Umgangs mit großen Datenmengen, sodass in Zukunft genauere Bewertungsmethoden erwartet werden können.
SEO Vorteile
Wenn Sie die Alternativen berücksichtigen, die Webanalyse-Tools wie Google Analytics bieten, ist es offensichtlich, dass SEOs auch von Big Data profitieren. Durch den Vergleich von Benchmarks, Keyword-Tools usw. erhalten Suchmaschinenoptimierer Teilergebnisse aus riesigen Datenmengen, die klar dargestellt werden, um das Beste aus Ihren Projekten herauszuholen. Große Unternehmen können auch wichtige Informationen für SEO- und Targeting-Strategien erhalten, indem sie ihre Datenbanken zusammenführen.
