Bewährte Verfahren für Big Data

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Big Data ist ein wachsendes Feld in der IT, das sich innerhalb von Organisationen exponentiell entwickelt. Bei großen Datenmengen sollten spezielle Methoden und Tools entwickelt werden, um diese aufzuteilen und zusammenzufassen. Große Datensätze durchlaufen den spezifischen Lebenszyklus von der Erfassung bis zur Datenvisualisierung, wo die Daten schließlich bereinigt, reduziert und für die weitere Verwendung verarbeitet werden. Ohne ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Big Data Methoden könnte die Situation außer Kontrolle geraten. Deshalb sollte man vor der Verarbeitung und Visualisierung der Daten rationale Entscheidungen treffen, um Inkonsistenzen zu vermeiden.

Die häufigste Herausforderung innerhalb von Organisationen besteht darin, dass die Daten manchmal falsch erfasst werden, weil die falschen Methoden verwendet werden oder wenn sie während ihres normalen Lebenszyklus nicht reibungslos verarbeitet werden. Es kann passieren, wenn Personen, die mit großen Datenmengen umgehen, während des Metrikprozesses Fehler machen oder nicht über genügend Erfahrung darin verfügen, die Richtigkeit der Daten und letztendlich den Wert bereitzustellen. In diesem Artikel möchten wir die gängigsten Big Data Praktiken hervorheben, die eine entscheidende Rolle dabei spielen, das Geschäft am Laufen zu halten.

Merkmale von Big Data

Das Verständnis der folgenden fünf Schlüsselmerkmale, auch bekannt als die 5Vs, von Big Data ist wichtig, um Systeme zu entwickeln, die mit der großen und dynamischen Natur dieser Daten umgehen können.

Unter Volumen (eng. Volume) versteht man die riesigen Datenmengen, die jeden Tag aus verschiedenen Quellen generiert und gesammelt werden. Bei diesen Daten kann es sich um alles Mögliche handeln, vom Kundenverhalten bis hin zu Transaktionsaufzeichnungen und Social Media Daten.

Beim Wert (eng. Value) geht es darum, aus dem riesigen Datenpool umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Das erfordert effiziente Datenverarbeitungstechniken und Algorithmen, die für das Unternehmen relevante Muster und Trends erkennen können.

Vielfalt (eng. Variety) bezieht sich auf die verschiedenen verfügbaren Datentypen, die in strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Formaten vorliegen können.

Unter Verwirbelung (eng. Velocity) versteht man das Tempo und Geschwindigkeit, mit der Daten generiert, gespeichert und abgerufen werden.

Wahrhaftigkeit (eng. Veracity) bezieht sich auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten und den Prozessen, die zu ihrer Analyse eingesetzt werden.

Zusammen unterstützen diese Komponenten Unternehmen bei der effektiven Untersuchung und Verwaltung von Big Data. Sie helfen dabei, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die es Firmen ermöglichen, innovativ zu sein, Kosten zu senken, bessere Entscheidungen zu treffen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Branche zu verschaffen.

1. Ermitteln Sie Ihre Geschäftsziele, bevor Sie Analysen durchführen

Vor dem Data Mining ist ein Datenwissenschaftler für das Verständnis und die Analyse der Geschäftsanforderungen des Projekts verantwortlich. Organisationen erstellen oft eine Roadmap, in der sie sowohl technische als auch geschäftliche Ziele vorgeben, die sie während des Projekts erreichen möchten. Um den Mehraufwand zu reduzieren, ist die Auswahl und Sortierung der für das Projekt notwendigen relevanten Daten ein Muss. Es folgt den spezifischen Datendiensten und Tools, die während des Projekts verwendet werden und als Grundstein für den Einstieg dienen.

2. Wählen Sie die beste Strategie und ermutigen Sie die Teamzusammenarbeit

Die Bewertung und Steuerung von Big-Data Prozessen ist ein Mehrrollenprozess, der erfordert, dass eine Reihe von Parteien das Projekt im Auge behalten. Geleitet wird es in der Regel vom Dateneigentümer, der eine bestimmte IT Abteilung oder einen IT Anbieter verwaltet, der die entsprechende Technologie für das Data Mining bereitstellt, oder von einem Beratungsunternehmen, das zusätzlich zur Kontrolle der Situation zur Verfügung steht.

Eine rechtzeitige Überprüfung der Gültigkeit Ihrer Daten vor der Aufnahme in das System ist wichtig, um zusätzliche Arbeit zu vermeiden, zum ursprünglichen Prozess zurückzukehren und Dinge immer wieder zu korrigieren. Es ist wichtig, die gesammelten Informationen zu überprüfen und während des Projekts weitere Erkenntnisse zu gewinnen.

3. Beginnen Sie mit kleinen Projekten und nutzen Sie den agilen Ansatz, um eine hohe Qualität zu gewährleisten

Es kann schwierig sein, große Projekte zu starten, wenn man wenig Erfahrung hat. Außerdem kann es ein Risiko für Ihr Unternehmen darstellen, wenn die Big-Data-Lösung nicht ordnungsgemäß funktioniert oder voller Fehler ist. Es gibt immer eine Lernkurve, um nach Besserem zu streben und anspruchsvollere Projekte anzunehmen.

Man beginnt mit einem kleinen Pilotprojekt und konzentriert sich auf die Bereiche, in denen möglicherweise etwas schief geht. Um Probleme zu vermeiden, liegt man eine Methode für den Fall fest, dass Probleme auftreten. Eine der gebräuchlichsten Techniken ist ein agiler Ansatz, der die Aufteilung des Projekts in Phasen und die Übernahme neuer Kundenänderungen während des Entwicklungsprozesses beinhaltet. In diesem Fall testen große Datenanalysten die Daten möglicherweise mehrmals pro Woche, um sicherzustellen, dass sie für die weitere Berechnung geeignet sind.

4. Wählen Sie basierend auf dem Datenumfang und den Methoden die geeigneten Technologie Tools aus

In der Welt der Rohdaten sind Sie als Datenwissenschaftler nicht nur für die Auswahl des richtigen Tools verantwortlich, sondern auch für die Einführung der richtigen Technologie, die für die weitere Analyse benötigt wird. Je nach Umfang Ihres Data Warehouse können Sie zwischen SQL und NoSQL wählen.

Die Wahl einer Technologie hängt von der Methode ab, die Sie anwenden möchten. Im Falle einer Echtzeitverarbeitung könnten Sie sich daher für Apache Spark entscheiden, da es alle Daten im RAM effizient berechnet werden. Wenn Sie sich mit Stapelverarbeitung befassen, können Sie die Vorteile von Hadoop nutzen, einer hoch skalierbaren Plattform für die Verarbeitung von Daten, die von günstigen Servern gesteuert wird.

5. Entscheiden Sie sich für Cloud Lösungen und befolgen Sie die DSGVO für mehr Sicherheit

Sie können einen Cloud-Dienst verwenden, um die Umgebung für Datenberechnungen zu senden und einen Prototyp zu erstellen. Da viele Daten verarbeitet und getestet werden müssen, können Sie sich für verschiedene Cloud-Dienste wie Google BigQuery oder Amazon EMR entscheiden. Sie können sich für alle von Amazon oder Microsoft entwickelten Daten Cloud Tools entscheiden, deren Auswahl normalerweise vom Datenumfang und dem Projekt selbst abhängt. Es dauert ein paar Stunden, eine Umgebung für das Prototyping einzurichten und sie anschließend in die Testplattform zu integrieren. Ein weiterer positiver Aspekt von Cloud Tools ist die Tatsache, dass Sie alle Daten dort speichern können, anstatt sie vor Ort zu speichern.

Der Datenschutz ist ein weiterer Aspekt, der es erfordert, stärker darauf zu achten, wer Zugriff auf Unternehmensdaten hat und welcher Personenkreis strikt darauf zugreifen sollte. Man sollte definieren, welche Daten in der öffentlichen Cloud und welche – vor Ort – gespeichert werden sollen.

Fazit

Big Data Spezialisten sollten sich nicht nur für die Art der Technologie interessieren, die sie wählen, sondern auch für den Ablauf und die Dynamik von Geschäftsprozessen. Um die Arbeitsprozesse zu automatisieren und Effizienz zu erreichen, ist es wichtig, vor der Analyse eine Roadmap zu visualisieren und Geschäftsziele zu definieren. Darüber hinaus sollten die Teams kohärent zusammenarbeiten, um den besten Ansatz und die beste Strategie anzuwenden, die sie verfolgen würden.

Der agile Ansatz funktioniert am besten, indem er die Arbeit in Teile zerlegt und validiert. Wählen Sie anschließend die beste Technologie basierend auf Ihrem Datenumfang aus, speichern Sie Ihre Daten in der Cloud und stellen Sie die Einhaltung der DSGVO sicher. Durch das Verständnis der Geschäftsprozesse im Zusammenhang mit der Big Data Verwaltung können Sie einen großen Nutzen ziehen und genauere Ergebnisse erzielen.

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