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Big Data bezeichnet enorme Datenmengen, die täglich in Unternehmen aus verschiedenen Quellen einfließen – von Online-Plattformen über Unternehmenssysteme bis hin zu industriellen Sensoren und sozialen Netzwerken. Diese Daten können sowohl strukturiert (beispielsweise aus Datenbanken) als auch unstrukturiert (wie E-Mails, Videos oder Audiodateien) sein. Auch personenbezogene Kundendaten zählen zu diesen umfangreichen Datenbeständen. Mithilfe moderner Analyse-Tools, die oft auf Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning basieren, können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus Big Data gewinnen. Besonders in der Industrie, im Gesundheitswesen und im Finanzsektor spielt die Datenanalyse eine entscheidende Rolle. Als Schlüsselkomponente der digitalen Transformation wird Big Data durch Technologien wie KI, Predictive Analytics und Automatisierung zukünftig noch wichtiger werden.
Um den abstrakten Begriff Big Data greifbarer zu machen, werden häufig bildhafte Vergleiche verwendet. Viele sprechen von einer Datenflut oder einem stetig wachsenden Datenberg. Besonders anschaulich ist die Metapher des Eisbergs: Die Hot Data repräsentieren den sichtbaren Teil über der Wasserlinie – aktiv genutzte Daten, die im täglichen Geschäftsbetrieb relevant sind. Der wesentlich größere, unsichtbare Teil unter Wasser symbolisiert die Cold Data – selten genutzte oder inaktive Daten, die jedoch für Analysen äußerst wertvoll sein können. Die Verarbeitung dieser gigantischen Datenmengen stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen bezüglich Speicherung, Analyse, Datenschutz und Echtzeit-Verarbeitung. Moderne Lösungsansätze umfassen Cloud-Computing, Edge-Computing und Streaming-Plattformen für effiziente Datenanalysen. Der Datenschutz bleibt ein zentrales Thema – mit der DSGVO in der EU und vergleichbaren Gesetzen wie dem CCPA in den USA. Zunehmend gewinnt auch die Nachhaltigkeit der Datenverarbeitung an Bedeutung, da Rechenzentren erhebliche Energiemengen benötigen.
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