Big Data

Dennis Benjak
  • 01 März, 2022
  • 0 Kommentar(e)
Inhaltsverzeichnis

Der Begriff „Big Data“, zu Deutsch „große Daten“, bezeichnet einen Gesamtdatenbestand aus verschiedenen Einzelinhalten. Userprofile, die Dienste wie Google oder Facebook über ihre Nutzerinnen und Nutzer erstellen, sind eines der besten Beispiele für klassische Bereiche, in denen Big Data die entscheidende Rolle spielt. Anbieter selbst und Werbetreibende nutzen die Profile, um Usern noch individuellere Angebote – insbesondere Werbung – zukommen zu lassen.

Allgemeines zu Big Data: Entwicklung und Nutzen

Wir alle sind tagein, tagaus im Netz unterwegs. Egal ob es um die Suche nach dem neuen Job, der ersten eigenen Wohnung oder das Traumauto geht – unsere Eingaben werden verarbeitet, um uns die Angebote zu machen, auf die wir voraussichtlich am besten anspringen. Während die einzelnen Informationen über Userinnen und User früher manuell zusammengestellt wurden, übernehmen diese Aufgabe heute Browser und die dahinterstehenden Dienste wie Bing, Google und Co.

Jeder User wäre genervt, wenn er Tag für Tag 100 Angebote erhielte, von denen kein einziges auf seine Bedürfnisse passt. Besser für Dienstleister und Händler ist es daher, weniger, dafür aber genau zugeschnittene Services oder Produkte anzubieten. Und genau hier kommt Big Data ins Spiel. Die Verarbeitung der zahllosen Daten setzt aber einiges an Kapazität voraus:

  • Rechenleistung, um Angebote zuschneiden zu können
  • Speicherplatz, um Profile zu speichern und fortzuentwickeln
  • Geschwindigkeit, um schnell auf Bedarfe reagieren zu können

Einsatzmöglichkeiten: Hier wird Big Data immer wichtiger

Big Data spielt im Online-Marketing die entscheidende Rolle. Allerdings gibt es weitere Anwendungsbereiche, in denen bereits aktuell oder in den nächsten Jahren immer mehr mit großen Datenmengen unser User-Profiling gearbeitet wird:

  • Marktforschung
  • Finanztransaktionen
  • Strafverfolgung
  • Suchmaschinenoptimierung (SEO)
  • Umweltschutz

Beispielsweise dient Big Data dazu, zu ermitteln, wann wie viele E-Autos am Netz hängen und geladen werden. Durch eine intelligente Bedarfsermittlung wissen Anbieter bereits im Voraus, zu welcher Zeit welche Kapazitäten benötigt werden.

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