Big Data

Big Data bezeichnet Datenmengen, die so groß und komplex sind, dass traditionelle Datenbanken und -managementtools nicht ausreichen, um sie effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Big Data umfasst strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten und ist für viele moderne Anwendungen wie maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und das Internet der Dinge (IoT) von zentraler Bedeutung. Der Umgang mit Big Data erfordert spezialisierte Tools und Techniken, um wertvolle Erkenntnisse aus den enormen Datenmengen zu gewinnen.

Big Data zeichnet sich durch die sogenannten 3 Vs aus:

• Volumen: Die enorme Menge an Daten, die täglich erzeugt wird. Dies umfasst sowohl strukturierte Daten (z. B. Datenbanken) als auch unstrukturierte Daten (z. B. Social Media-Beiträge, Videos und Bilder).
• Velocity (Geschwindigkeit): Die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt, verarbeitet und analysiert werden müssen. Dies umfasst Datenströme, die in Echtzeit verarbeitet werden müssen (z. B. Finanzmärkte, IoT-Geräte).
• Variety (Vielfalt): Die Vielfalt der Datentypen, die verarbeitet werden müssen, einschließlich Textdaten, Bilddaten, Transaktionsdaten und viele mehr.

Verwandte Begriffe:

Data MiningData Mining Data Mining ist der Prozess, bei dem große Mengen von Daten untersucht werden, um verborgene Muster, Zusammenhänge und Informationen zu ... Mehr, Cloud ComputingCloud Computing Cloud Computing bezieht sich auf das Bereitstellen von IT-Ressourcen über das Internet (die „Cloud“), anstatt diese lokal auf eig... Mehr, Datenbanken, Data Lakes, Machine LearningMachine Learning Machine Learning (Maschinelles Lernen) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Computern ermöglicht, aus Daten zu lerne... Mehr, Hadoop