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Seit einiger Zeit ist der Begriff „Big Data“ in aller Munde. Was steckt dahinter?

„Big Data“ bedeutet wörtlich „große Daten“. Hierbei handelt es sich um Datenmengen, die zu groß, zu komplex, zu kurzlebig und zu wenig strukturiert sind, um durch manuelle Datenverarbeitung ausgewertet werden zu können (z. B. Lesen eines Wertes aus einer Excel-Tabelle). „Big“ in Big Data umfasst drei Faktoren:

• Volume (Datenumfang): Wie viele Daten sind betroffen?
• Velocity (Geschwindigkeit): Wie schnell werden die Daten generiert, verschoben und erneut geändert?
• Variety (Vielfalt): Was sind die verschiedenen Datenquellen? Welche verschiedenen Arten von Daten gibt es?

Der französische Begriff wäre „mégadonnées“, wird in den Medien jedoch nur sehr selten verwendet, weshalb wir auch den englischen Begriff „Big Data“ benutzen.

Der Begriff bezieht sich nicht nur auf die Datenmengen an sich, sondern auch auf die Technologien, die zu ihrer Erfassung und Verarbeitung notwendig sind: zum Beispiel, um sie zu visualisieren oder so aufzubereiten, dass sie für den Menschen verständlich sind.

Dank des technologischen Fortschritts können immer größere Datenmengen gespeichert werden. Waren in den 1990er-Jahren Disketten mit einer Speicherkapazität von nur 1,4 MB und Festplatten mit einigen hundert MB die Regel, so werden heute USB-Sticks mit mehreren Gigabyte als Werbeartikel verschenkt und Standardrechner haben Festplatten mit mehreren Terabyte. Kurzum: Es ist heute kein Problem mehr, große Datenmengen zu speichern – dank Cloud-Storage brauchst du zu Hause nicht einmal mehr physische Festplatten. Speicherplatz kann überall auf der Welt online gemietet werden. Gleichzeitig hat sich auch die Prozessorleistung erhöht, so dass immer mehr Daten verarbeitet werden können.

Woher stammen Big-Data-Daten?

Die als „Big Data“ bezeichneten Daten können im Wesentlichen aus allen denkbaren Lebensbereichen stammen, für die Daten benötigt werden. Wir als Nutzer dürfen nicht vergessen, dass alle Daten, die erhoben werden können, auch wirklich gesammelt werden. Die folgende Auflistung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, sondern gibt einen Überblick über mögliche Big-Data-Datenquellen:

• Website-Besuche
• elektronische Kommunikation: E-Mails, SMS, WhatsApp, Facebook Messenger usw.
• Daten aus sozialen Netzwerken
• Zahlungen: Verwendung von EC-Karten (Bankomat), Kreditkarten und Kundenkarten
• Sport und körperliche Aktivitäten: Aufzeichnung von Bewegungsdaten mit Hilfe von Smartphones, Fitnessarmbändern oder anderen „Wearables“
• Reisen: Flüge und Bahnreisen; technisch ist es auch möglich, Autofahrten mittels Kennzeichenerkennung zu erfassen
• Auto: „Connected Cars“ erzeugen eine große Datenmenge