{"id":353025,"date":"2024-08-29T07:42:34","date_gmt":"2024-08-29T07:42:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/%content_hub_category%\/was-ist-big-data\/"},"modified":"2024-10-13T14:25:55","modified_gmt":"2024-10-13T14:25:55","slug":"was-ist-big-data","status":"publish","type":"content_hub","link":"https:\/\/www.ninjaone.com\/de\/it-hub\/remote-access\/was-ist-big-data\/","title":{"rendered":"Was ist Big Data?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Big Data<\/strong>\u00a0ist eine Sammlung von strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Datens\u00e4tzen, die im Laufe der Zeit exponentiell wachsen. Es bezieht sich auf eine gro\u00dfe Menge an Informationen, die Geschwindigkeit, mit der sie erstellt und gesammelt werden, und den Umfang der erfassten Datenpunkte<em>(auch bekannt als die drei &#8222;Vs&#8220; von Big Data<\/em>).<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Volumen.\u00a0<\/strong>Dies ist die Menge der verarbeiteten Daten. Wie der Name schon vermuten l\u00e4sst, handelt es sich bei Big Data um gro\u00dfe Mengen an unstrukturierten Daten mit geringer Dichte. Ein Beispiel ist der typische Feed von Social-Media-Seiten wie X und Instagram. In jedem Fall handelt es sich um Terabytes bis Petabytes an Daten.<\/li>\n<li><strong>Geschwindigkeit.\u00a0<\/strong>Dies ist die Geschwindigkeit, mit der Daten empfangen werden. Im Idealfall sollten Big Data in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit verarbeitet, ausgewertet und verarbeitet werden.<\/li>\n<li><strong>Vielfalt.\u00a0<\/strong>Dies bezieht sich auf die Art der verf\u00fcgbaren Daten. Herk\u00f6mmliche Datentypen waren strukturiert (auf bestimmte Weise organisiert und formatiert). Die meisten Big Data sind heute jedoch halbstrukturiert bis unstrukturiert und erfordern eine zus\u00e4tzliche Verarbeitung, um eine Bedeutung abzuleiten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Im Grunde genommen war Big Data das nat\u00fcrliche Ergebnis der st\u00e4ndig steigenden Nachfrage nach Daten. Als immer komplexere Datens\u00e4tze erstellt wurden und verarbeitet werden mussten, hatten die Verantwortlichen in den Unternehmen Schwierigkeiten, diese mit herk\u00f6mmlicher Datenverarbeitungssoftware zu verwalten. Big Data erm\u00f6glicht die Analyse riesiger Datenmengen, um verschiedene Gesch\u00e4ftsprobleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n<p>Big Data wird h\u00e4ufig als das Rohmaterial f\u00fcr das<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/it-service-management\/what-is-data-mining\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Mining<\/a>\u00a0 betrachtet.<\/p>\n<h2>Zwei neue Faktoren bei Big Data<\/h2>\n<p>Im Laufe der Jahre haben IT-Experten zwei neue Aspekte von Big Data hinzugef\u00fcgt, die ber\u00fccksichtigt werden sollten: \u00a0<strong>Wert und<\/strong>\u00a0 Wahrhaftigkeit\u00a0. In einer digitalen Arbeitswelt m\u00fcssen Ihre Daten sowohl wertvoll als auch wahrheitsgem\u00e4\u00df sein. Denn es spielt keine Rolle, wie viele Daten Sie haben, ob sie schnell verarbeitet werden oder von unterschiedlicher Art sind, wenn man sich nicht auf die Daten selbst verlassen kann.<\/p>\n<p>Daten sind heute wohl die wertvollste W\u00e4hrung der Welt. Einige der gr\u00f6\u00dften Unternehmen sind unter anderem deshalb so erfolgreich, weil sie in der Lage sind, Daten effizient und genau zu verarbeiten. Diese Kompetenz wiederum erm\u00f6glicht es Unternehmensleitern, genauere und pr\u00e4zisere Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<p>Es herrscht daher zunehmend Einigkeit dar\u00fcber, dass die besten Big Data alle\u00a0<strong>f\u00fcnf<\/strong>\u00a0Kriterien erf\u00fcllen.<\/p>\n\n<h2>Wie Big Data funktioniert<\/h2>\n<p>Big Data wird entweder als strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert kategorisiert.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Strukturierte Daten<\/strong>, bei denen es sich in der Regel um quantitative Daten handelt, sind organisiert und k\u00f6nnen von verschiedenen Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen leicht entschl\u00fcsselt werden. Dadurch lassen sich strukturierte Daten viel einfacher eingeben, suchen und bearbeiten.<\/li>\n<li><strong>Unstrukturierte Daten<\/strong> hingegen sind in der Regel qualitativ, was ihre Verarbeitung durch herk\u00f6mmliche Datentools erschwert. Mit dem Aufkommen der sozialen Medien und \u00e4hnlicher Plattformen m\u00fcssen die meisten Unternehmen jedoch diese Art von Daten analysieren.<\/li>\n<li><strong>Semistrukturierte Daten<\/strong>\u00a0liegen zwischen diesen beiden Kategorien. Einige Beispiele sind E-Mails, elektronischer Datenaustausch (EDI) und JSON (JavaScript Object Notation).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wir k\u00f6nnen diese Kategorien wie folgt zusammenfassen:<\/p>\n<table class=\"we-are-the-best\" style=\"width: 89.5272%;\">\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"width: 9.59048%;\"><\/td>\n<td style=\"width: 23.2758%; text-align: center;\"><strong>Vorteile<\/strong><\/td>\n<td style=\"width: 21.875%; text-align: center;\"><strong>Nachteile<\/strong><\/td>\n<td style=\"width: 31.0516%; text-align: center;\"><strong>Anwendungsf\u00e4lle\u00a0<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"width: 9.59048%;\"><strong>Strukturierte Daten<\/strong><\/td>\n<td style=\"width: 23.2758%;\">\n<ul>\n<li><strong>Einfach zu verstehen und zu verarbeiten:\u00a0<\/strong>Strukturierte Daten erfordern keine umfassenden Kenntnisse der Datenverarbeitung.<\/li>\n<li><strong>Mehrere Tools k\u00f6nnen darauf zugreifen:<\/strong>\u00a0Auf dem Markt gibt es mehr Tools, die strukturierte Daten analysieren k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<td style=\"width: 21.875%;\">\n<ul>\n<li><strong>Begrenzte Anwendungsf\u00e4lle:\u00a0<\/strong>Strukturierte Daten k\u00f6nnen nur f\u00fcr den vorgesehenen Zweck verwendet werden. Dies schr\u00e4nkt seine Einsatzm\u00f6glichkeiten ein.<\/li>\n<li><strong>Strenge Speicherregeln:\u00a0<\/strong> \u00c4nderungen der Datenanforderungen f\u00fcr strukturierte Daten erfordern in der Regel die Aktualisierung jedes einzelnen Datenpunkts, was Zeit und Geld kosten kann.<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<td style=\"width: 31.0516%;\">\n<ul>\n<li><strong>Online-Buchungen:\u00a0<\/strong>Bei Hotelbuchungen beispielsweise m\u00fcssen die Daten in bestimmte Datens\u00e4tze &#8222;passen&#8220;.<\/li>\n<li><strong>Buchhaltung:\u00a0<\/strong>Sehr datenspezifische Branchen wie die Buchhaltung profitieren von der Verwendung strukturierter Daten zur Verarbeitung von Transaktionen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"width: 9.59048%;\"><strong>Unstrukturierte Daten\u00a0<\/strong><\/td>\n<td style=\"width: 23.2758%;\">\n<ul>\n<li><strong>Anpassungsf\u00e4hig:\u00a0<\/strong>Unstrukturierte Daten sind von Natur aus anpassungsf\u00e4hig. Dies vergr\u00f6\u00dfert Ihren potenziellen Datenpool und kann Ihre Entscheidungsprozesse st\u00e4rken.<\/li>\n<li><strong>Mehr Vielfalt und Umfang:\u00a0<\/strong>Unstrukturierte Daten sind leichter zu erfassen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<td style=\"width: 21.875%;\">\n<ul>\n<li><strong>F\u00fcr erfahrene IT-Fachleute gedacht:\u00a0<\/strong>Unstrukturierte Daten werden besser von erfahrenen Datenanalysten bearbeitet.<\/li>\n<li><strong>Spezialisierte Tools:\u00a0<\/strong>F\u00fcr die Analyse unstrukturierter Daten ben\u00f6tigen Sie spezialisierte Tools.<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<td style=\"width: 31.0516%;\">\n<ul>\n<li><strong>Data Mining:\u00a0<\/strong>Unternehmen k\u00f6nnen unstrukturierte Daten zur Analyse von Verbrauchertrends nutzen.<\/li>\n<li><strong>Pr\u00e4diktive Datenanalyse:\u00a0<\/strong>IT-Profis k\u00f6nnen auch unstrukturierte Daten nutzen, um m\u00f6gliche Marktver\u00e4nderungen vorherzusagen.<\/li>\n<li><strong>Chatbots:\u00a0<\/strong>Unstrukturierte Daten k\u00f6nnen genutzt werden, um Textanalysen durchzuf\u00fchren und auf Kundenanfragen angemessen zu reagieren.<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Unabh\u00e4ngig von ihrer Kategorie werden Big Data in der Regel in einem <a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/what-is-a-data-warehouse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Warehouse<\/a> gespeichert, wo sie mit spezieller Software analysiert werden. Die fertige Analyse kann f\u00fcr verschiedene Zwecke verwendet werden, z. B. f\u00fcr die Durchf\u00fchrung gezielter Kampagnen, f\u00fcr die Erstellung hyperfokussierter Inhalte (die f\u00fcr Nischenm\u00e4rkte n\u00fctzlich sein k\u00f6nnen) oder f\u00fcr Ihre\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/unified-endpoint-management-strategy-guide\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Endpunktmanagementstrategie<\/a>. Wie auch immer, Big Data soll Ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen f\u00fcr Ihr Unternehmen zu treffen.<\/p>\n<h2>Vor- und Nachteile von Big Data<\/h2>\n<p>Die Vor- und Nachteile von Big Data lassen sich in einer einzigen philosophischen Frage zusammenfassen:\u00a0<em>Wie viel Information ist zu viel?\u00a0<\/em><\/p>\n<p>Im Allgemeinen k\u00f6nnen\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/what-is-an-msp\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MSPs<\/a>, IT-Unternehmen und andere Firmen ihre Marketingstrategien und Produkte besser auf ihre Zielgruppe abstimmen, da sie \u00fcber mehr Daten verf\u00fcgen. Indem sie verstehen, was ihre Kunden wollen, verringern die Unternehmen das Risiko, unn\u00f6tige Dienstleistungen zu schaffen oder zu entwickeln.<\/p>\n<p>Big Data kann jedoch auch ablenkend wirken und somit ihren Nutzen verringern. Die st\u00e4ndig wachsenden und sich weiterentwickelnden Daten k\u00f6nnen manchmal verrauscht werden. Dies kann zu einer \u201eAnalyse-Paralyse\u201c f\u00fchren, bei der Gesch\u00e4ftsleiter nicht mehr wissen, was sie tun sollen, weil sie jedes Datenasset \u00fcberanalysieren.<\/p>\n<p>Wie wir bereits bei den Arten von Big Data er\u00f6rtert haben, erfordern einige Daten eine besondere Behandlung und Verarbeitung, bevor sie verarbeitet werden k\u00f6nnen. Dies kann f\u00fcr Start-ups mit einem begrenzten\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/blog\/it-budgeting-tips-and-best-practices\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IT-Budget<\/a> zu einer Herausforderung werden.<\/p>\n<h2>Bew\u00e4hrte Praktiken f\u00fcr gro\u00dfe Daten<\/h2>\n<p>Auch wenn jedes Unternehmen unterschiedlich ist, gibt es einige Best Practices f\u00fcr Big Data, die man im Auge behalten sollte, \u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/endpoint-security\/what-is-operational-efficiency\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">insbesondere in Bezug auf die betriebliche Effizienz<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Setzen Sie sich konkrete Ziele.\u00a0<\/strong>Um das Risiko zu verringern, dass Ihr Unternehmen mit der Menge an Big Data, die es erh\u00e4lt und verarbeiten muss, \u00fcberfordert ist, sollten Sie ein konkretes Gesch\u00e4ftsziel mit den Big Data verbinden. Werden Sie zum Beispiel Big Data f\u00fcr ein neues Projekt verwenden? Ist es f\u00fcr das Marketing? Die Bestimmung des spezifischen Anwendungsfalls Ihrer Big Data stellt sicher, dass Ihr Team wei\u00df, was und wie es die Daten verarbeitet.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Bilden Sie Ihre Teammitglieder weiter.\u00a0<\/strong>Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen im Bereich Big Data ist der Mangel an Fachkr\u00e4ften. Betrachten Sie es als Investition in Ihren langfristigen Erfolg, bestimmte Teammitglieder zu schulen, damit sie besser mit Big Data umgehen und diese verwalten k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Verf\u00fcgen Sie \u00fcber eine zentralisierte Datenbank.\u00a0<\/strong>Schaffen Sie einen Raum, in dem Teammitglieder ihr Wissen austauschen und die Kommunikation \u00fcber Big Data verwalten k\u00f6nnen. Auf diese Weise sind alle Beteiligten mit dem allgemeinen Wissen \u00fcber Big Data in Ihrem Unternehmen vertraut.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Nutzen Sie alle Kategorien von Big Data.\u00a0<\/strong>Sie erhalten einen besseren Einblick in Ihr Unternehmen und Ihre Zielgruppe, wenn Sie strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten erfolgreich verbinden und integrieren k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Verf\u00fcgen Sie \u00fcber eine gut geplante Cloud-Bereitstellungsstrategie.\u00a0<\/strong>Sie m\u00fcssen \u00fcber eine methodische Ressourcenmanagementstrategie verf\u00fcgen, um Big Data in der Cloud zu handhaben, zu analysieren und zu verarbeiten. Dies gew\u00e4hrleistet eine bessere (und sicherere) Integration, Datenbankzusammenfassung und analytische Modellierung.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Nutzung von Big Data f\u00fcr proaktives Endpunktmanagement<\/h2>\n<p>Mit einer nachweislichen Erfolgsbilanz bei der Verbesserung der IT-Effizienz vom ersten Tag an, erm\u00f6glicht NinjaOne Unternehmen, die Macht der Daten zu nutzen, um die Endpunktleistung zu optimieren, die Sicherheit zu st\u00e4rken und den Betrieb zu rationalisieren. Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus umfangreichen Datens\u00e4tzen k\u00f6nnen Unternehmen datengest\u00fctzte Entscheidungen treffen, die zu greifbaren Ergebnissen und einem Wettbewerbsvorteil f\u00fchren.<\/p>\n<p>NinjaOnes\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ninjaone.com\/endpoint-management\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IT Management Software<\/a>\u00a0hat keine erzwungenen Verpflichtungen und keine versteckten Geb\u00fchren. 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