Was ist Big Data Analytics? – Definition & Bedeutung
Big Data Analytics beschreibt die systematische Auswertung extrem großer, vielfältiger und komplexer Datenmengen, um daraus wertvolle Erkenntnisse für strategische oder operative Entscheidungen zu gewinnen. Diese Analyseprozesse erfordern spezielle Methoden, Infrastrukturen und Big Data Analytics Tools, da klassische Datenverarbeitungssysteme hier an ihre Grenzen stoßen.
Im deutschsprachigen Raum wird oft der Begriff Big Data Analytics (Deutsch: Analyse großer Datenmengen) verwendet – ein Kernelement moderner datengetriebener Entscheidungsprozesse.
Big Data vs. Data Analytics – Unterschiede und Verbindung
Big Data bezeichnet vor allem die Datengrundlage: große Mengen, hohe Geschwindigkeit und hohe Varianz (die 3Vs: Volume, Velocity, Variety).
Data Analytics hingegen beschreibt die Methoden, mit denen diese Daten ausgewertet werden.
Big Data and Data Analytics gehen somit Hand in Hand: Ohne Analytics bleibt Big Data ungenutzt, und ohne passende Daten hat Analytics keine Grundlage.
Analytical Tools in Big Data – Übersicht & Funktionen
Analytical Tools in Big Data umfassen Technologien, mit denen strukturierte und unstrukturierte Daten analysiert, visualisiert oder modelliert werden können. Zu den wichtigsten Werkzeugen gehören:
- Apache Hadoop: Open-Source-Framework für verteilte Datenspeicherung und -verarbeitung
- Apache Spark: Für Echtzeit-Analyse großer Datenströme
- Tableau & Power BI: Interaktive Datenvisualisierung
- Python & R: Für fortgeschrittene Advanced Big Data Analytics
- NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra): Für flexible Speicherung heterogener Daten
Vorteile und Nachteile
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Früherkennung von Trends und Mustern | Hoher technischer und finanzieller Aufwand |
| Optimierung von Prozessen, Services und Produkten | Datenschutz- und Sicherheitsrisiken |
| Fundierte Entscheidungsgrundlagen auf Basis objektiver Daten | Erfordert interdisziplinäres Know-how (Technik, Statistik, Fachbereich) |
| Kundenverhalten besser verstehen und vorhersagen | Verzerrung durch fehlerhafte oder unausgewogene Daten möglich |
Ein Überblick zu Chancen und Risiken bietet SpringerLink.
Beispiele und Anwendung
Anwendung in zahlreichen Branchen:
- Gesundheitswesen: Erkennung von Krankheitsmustern und Therapieoptimierung
- Industrie 4.0: Predictive Maintenance und Qualitätssicherung
- Marketing: Kundensegmentierung, Targeting, Conversion-Optimierung
- Finanzsektor: Risikobewertung, Betrugserkennung, Portfolio-Optimierung
Ein Praxisbeispiel: Durch Advanced Big Data Analytics kann der Einzelhandel Kaufverhalten in Echtzeit analysieren und individuelle Angebote generieren – z. B. durch Kombination von Online-Tracking und Kassendaten.
Novustat-Leistungen: Datenanalyse auf Expertenniveau
Als erfahrenes Team von Statistikern und Datenanalysten bietet Novustat fundierte Unterstützung bei allen Aspekten rund um Data Analytics und Big Data. Unsere Leistungen umfassen:
- Statistische Beratung
Unterstützung bei Studiendesign, Hypothesenformulierung, Auswahl geeigneter Testverfahren und Interpretation der Ergebnisse. - Datenaufbereitung und Analyse großer Datenmengen
Reinigung, Transformation und explorative Analyse komplexer Datensätze – Grundlage für fundierte Analysen. - Modellierung mit Machine Learning und Deep Learning
Entwicklung und Training prädiktiver Modelle zur Mustererkennung, Klassifikation oder Vorhersage – je nach Anwendungsfall. - KI-Beratung zur Auswahl und Implementierung geeigneter Tools und Architekturen
Unterstützung bei der Identifikation passender KI-Technologien (z. B. Frameworks wie TensorFlow, PyTorch) sowie bei der Architekturplanung (z. B. Cloud- oder On-Premise-Lösungen). - Validierung von Algorithmen und Optimierung bestehender Modelle
Überprüfung der Modellgüte, Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Optimierung und Anpassung an neue Daten oder Anforderungen.
Unsere Experten entwickeln maßgeschneiderte Lösungen – praxisnah, verständlich und datenschutzkonform.
