Unter Big Data versteht man jede Datensammlung, die zu groß ist, um mit herkömmlichen Methoden verarbeitet oder analysiert zu werden.
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Big Data bezeichnet Datensammlungen, die extrem groß, komplex und schnell wachsend sind – so groß, dass herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sie nicht verwalten kann. Diese Sammlungen können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten. Obwohl es keine allgemein akzeptierte, technisch exakte Definition von „Big Data“ gibt, wird der Begriff in der Regel für riesige, schnell wachsende Datensammlungen verwendet.
Die digitale Speicherkapazität hat seit der Entwicklung der ersten Computer exponentiell zugenommen. Daten können in großen Mengen gespeichert und in Sekundenschnelle abgerufen werden und Cloud-Computing hat die Datenspeicherung praktisch unbegrenzt gemacht. Zusammen haben diese Entwicklungen das ermöglicht, was wir heute als Big Data bezeichnen. Darüber hinaus erlaubt die weit verbreitete Nutzung des Internets die Erfassung und Analyse von Daten über Benutzeraktivitäten, im Web gehosteten Inhalt und IoT-Geräte, um Vorhersagen zu treffen oder fortgeschrittene Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) zu trainieren.
Big Data kann aus öffentlich zugänglichen Quellen stammen, aber auch proprietär sein. Beispiele für Big Data sind:
Zu den üblichen Verwendungszwecken von Big Data gehören:
Obwohl es keine einheitliche Definition von „Big Data“ gibt, wird der Begriff in der Regel für eine Datensammlung verwendet, die die allgemeinen Kriterien hinsichtlich Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt erfüllt:
Im Englischen werden diese auch als die drei Vs bezeichnet: volume, velocity und variety.
KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, kognitive Aufgaben zu erfüllen, wie z. B. Texte zu generieren oder Empfehlungen zu erstellen. In gewisser Weise gehen Big Data und KI eine symbiotische Beziehung ein:
Massive Datensätze machen eine effektive KI möglich, indem sie ein genaueres und umfassenderes Training für fortgeschrittene Algorithmen erlauben. Große kuratierte und beschriftete Datensätze können zum Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden; Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, unbeschriftete Rohdaten zu verarbeiten, benötigen aber entsprechend mehr Rechenleistung.
So wurde beispielsweise das große Sprachmodell (engl. large language model oder kurz LLM) ChatGPT auf Millionen von Dokumenten trainiert. Auf Basis der Benutzereingaben wird das System weiter trainiert, um menschlich klingende Antworten zu generieren. Ein weiteres Beispiel: Social-Media-Plattformen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Inhalt für ihre Nutzer zu kuratieren. Mit Millionen von Nutzern, die Beiträge ansehen und liken, verfügen soziale Netzwerke über eine Fülle von Daten darüber, was Menschen sehen wollen, und können diese Daten nutzen, um einen Newsfeed oder deine „Für dich“-Seite auf der Grundlage des Nutzerverhaltens zu gestalten.
Umgekehrt bedeutet die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Assoziationsfähigkeit der KI, dass sie zur Analyse riesiger Datensätze eingesetzt werden kann. Datensätze dieser Größenordnung könnten weder von Menschen noch von herkömmlicher Datenabfragesoftware allein bewältigt werden. Streaming-Anbieter wie Netflix verwenden proprietäre Algorithmen, die auf dem bisherigen Nutzungsverhalten basieren, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Art von Serien oder Filmen den Zuschauern am besten gefallen werden.
Informationsüberlastung: Genauso wie es in einem vollgestellten Raum schwierig ist, ein bestimmtes Objekt zu finden, können solche großen Datenbanken ironischerweise dazu führen, dass es schwierig ist, nützliche und relevante Daten zu finden.
Datenanalyse: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto genauer sind in der Regel die Schlussfolgerungen. Es kann jedoch schwierig sein, Schlussfolgerungen aus riesigen Datensätzen zu ziehen, da herkömmliche Software solche großen Mengen nur mühevoll verarbeiten kann (und Big Data übersteigt bei weitem die Analysekapazität von Menschen ohne technische Hilfsmittel).
Abrufen von Daten: Das Abrufen von Daten kann teuer sein, vor allem wenn die Daten in der Cloud gespeichert sind. Objektspeicher sind wartungsarm und praktisch unbegrenzt, was sie ideal für große Datenmengen macht. Allerdings verlangen Anbieter von Objektspeichern häufig Egress-Gebühren für den Zugriff auf die gespeicherten Daten.
Sicherstellung der Datengenauigkeit: Ungenaue oder unzuverlässige Daten führen dazu, dass Vorhersagemodelle und Algorithmen des maschinellen Lernens, die auf diesen Daten trainiert wurden, falsche Ergebnisse liefern. Es ist jedoch schwierig, die Korrektheit großer und schnell wachsender Datenmengen in Echtzeit zu überprüfen.
Datenschutz und rechtliche Bedenken: Big-Data-Sammlungen können Daten enthalten, die in Rechtsrahmen wie der DSGVO als personenbezogene Daten eingestuft wurden. Selbst wenn ein Datensatz derzeit keine solchen Daten enthält, kann ein neuer Rechtsrahmen die Definition personenbezogener Informationen erweitern, so dass bereits gespeicherte Daten unter die neuen Vorschriften fallen. Ein Unternehmen ist sich möglicherweise nicht bewusst, dass seine Datensätze solche Daten enthalten, muss aber mit Bußgeldern und Strafen rechnen, wenn auf diese Daten zugegriffen oder sie missbräuchlich verwendet werden. Wenn eine Datenbank personenbezogene Daten enthält, ist der Eigentümer der Datenbank im Falle einer Datenschutzverletzung außerdem stärker haftbar.
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