Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist, zu klären, welche Erwartungshaltung Unternehmen gegenüber den Big Data Technologien haben und welchen potenziellen Nutzen sie darin sehen. Des Weiteren wird erläutert, welche Probleme und Herausforderungen Big Data mit sich bringt und wie sich Big Data Technologien auf Unternehmen auswirken. Zusätzlich sollen aktuelle Einsatzgebiete herausgestellt und technische Grundlagen von Big Data erklärt werden.
Big Data zählt zu den Schlüsselbegriffen der zentralen Debatte des technologischen Wandels. Die Menschheit hat als Gesellschaft nie das Ziel verfolgt, möglichst viele Daten zu produzieren, doch nahezu jeder Mensch trägt täglich zur Entstehung von großen Datenmengen bei. Dies ist nicht zuletzt aus neuen Kommunikationsstrukturen mit neuartigen Technologien entstanden. Des Weiteren haben enorme technische Entwicklungen der vergangenen Jahre völlig neue Möglichkeiten der digitalen Datensammlung, Datenspeicherung und Datenauswertung eröffnet.
Die Produktion digitaler Daten ist in den vergangenen Jahren exorbitant angestiegen und die Menge an Daten hat sich im Schnitt alle zwei Jahre verdoppelt. Grund hierfür sind technologische Weiterentwicklungen, wie die Entwicklung neuer mobiler Endgeräte und neuer Messtechniken. Jeder Mausklick am Computer, jeder Schritt, jeder Pulsschlag lässt sich heutzutage dokumentieren und analysieren. Die zunehmende Digitalisierung sowie die damit verbundene Generierung von Daten bietet Unternehmen die Chance, eine große Menge an Informationen über ihre Produkte und Kunden zu erhalten. Die Auswertung und Integration von Daten in unternehmerische Prozesse hat in den vergangenen Jahrzehnten stark zugenommen und einen großen Teil zur Effizienzsteigerung und der Prozessunterstützung beigetragen. Um sich ein Bild zu machen, wie groß der Einfluss der neuen Technologien ist, muss man die heutigen Möglichkeiten und Kommunikationsformen mit denen vergleichen, die noch vor 30 Jahren vorherrschten. Durch die stetig wachsenden Datenmengen ist das Thema omnipräsent in den Medien. Big Data zählt heutzutage zu den zentralen Fragestellungen, welche die IT-Entwicklung auch in Zukunft prägen und mitbestimmen wird.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1. Hinführung zum Thema und Zielsetzung der Arbeit
1.2. Aufbau der Arbeit
2. Theoretische Grundlagen zum Thema Big Data
2.1. Begriffserklärung Big Data
2.2. Einsatzgebiete von Big Data
2.3. Technische Grundlagen
3. Big Data im unternehmerischen Kontext
3.1. Erwartungshaltung und potenzieller Nutzen von Big Data
3.2. Probleme und Herausforderungen von Big Data
3.3. Auswirkungen auf Unternehmen
4. Schlussbetrachtung
4.1. Fazit
4.2. Ausblick
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, die Erwartungshaltung von Unternehmen gegenüber Big Data zu klären und den potenziellen Nutzen sowie die damit verbundenen Herausforderungen aufzuzeigen. Dabei wird analysiert, welche Auswirkungen Big Data auf unternehmerische Prozesse hat und welche technischen Grundlagen für eine erfolgreiche Implementierung erforderlich sind.
- Grundlegende Begriffsdefinitionen und Einsatzgebiete von Big Data
- Technische Infrastrukturen und Verarbeitungsmodelle
- Analyse des unternehmerischen Nutzens und strategische Erwartungen
- Identifikation von Herausforderungen und Problemen bei Big-Data-Projekten
- Auswirkungen auf Unternehmensstrukturen und Anforderungen an Fachkräfte
Auszug aus dem Buch
2.1. Begriffserklärung Big Data
Der Begriff Big Data unterliegt vielfältigen Definitionen, da es keine allgemeinverbindliche Definition gibt. Dementsprechend müssen zunächst die Eigenschaften geklärt werden, die Big Data von normalen Daten unterscheiden. Bei Big Data handelt es sich um Datensätze, die sowohl aufgrund ihrer Komplexität als auch ihrer Größe mit den Kapazitäten der Datenanalyse nicht mehr analysiert und verarbeitet werden können. Des Weiteren zeichnet sich Big Data, im Gegensatz zu traditionell angelegten Datensätzen, durch heterogene Strukturen aus. Sie setzen sich oftmals aus verschiedenen kleineren homogenen Datensätzen zusammen. Dies können in Bezug auf Personen zum Beispiel Videos, Daten des Kaufverhaltens oder Daten aus sozialen Netzwerken sein. Diese Daten werden gesammelt, sortiert und mit neuen, technischen Werkzeugen und Algorithmen analysiert. Nicht nur das Internet erzeugt enorme Datenmengen, sondern auch unzählige Informationssysteme in Unternehmen weltweit.
Traditionelle Datenbanken stoßen bei der Verarbeitung von Big Data schnell an ihre Grenzen. Zur Verarbeitung von unstrukturierten, strukturierten und semi-strukturierten Daten werden neuartige Big Data Technologien eingesetzt, um Abweichungen, Zusammenhänge oder Trends aus den Informationen zu analysieren, Entscheidungen zu verbessern und den Unternehmenswert zu steigern. Der Begriff Big Data lässt wörtlich darauf schließen, dass er über eine bestimmte Menge an Daten definiert ist. Eine solche Definition wäre in dem Zusammenhang jedoch weder hilfreich noch sinnvoll. Eine sinnvolle und anerkannte Definition charakterisiert Big Data anhand von mehreren Kriterien. Um den Begriff Big Data zu beschreiben, werden oft die sogenannten drei „V’s“ verwendet. Diese Definition von Big Data setzt sich aus den englischen Begriffen volume, velocity und variety zusammen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik des technologischen Wandels durch Big Data ein und definiert die Zielsetzung sowie den Aufbau der vorliegenden Arbeit.
2. Theoretische Grundlagen zum Thema Big Data: Hier werden die Definition, verschiedene Erscheinungsformen sowie die technischen Voraussetzungen und Verarbeitungsmodelle von Big Data erläutert.
3. Big Data im unternehmerischen Kontext: Dieser Abschnitt beleuchtet den praktischen Nutzen, die Herausforderungen bei der Umsetzung und die organisatorischen Auswirkungen von Big-Data-Anwendungen in Unternehmen.
4. Schlussbetrachtung: Dieses Kapitel zieht ein Fazit aus den gewonnenen Erkenntnissen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung von Big Data in der Unternehmenswelt.
Schlüsselwörter
Big Data, Datenmenge, Volumen, Velocity, Variety, Datenanalyse, Unternehmensstrategie, Informationssysteme, Prozessoptimierung, Hadoop, MapReduce, In-Memory-Technik, Wettbewerbsvorteil, digitale Transformation, Datenmanagement
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Rolle von Big Data in modernen Unternehmen, von den theoretischen Grundlagen bis hin zur praktischen Anwendung und den strategischen Herausforderungen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen die Definition von Big Data, technologische Lösungsansätze wie Hadoop, den unternehmerischen Nutzen sowie die notwendigen organisatorischen Anpassungen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, die Erwartungshaltungen von Unternehmen an Big Data sowie die Potenziale und Barrieren bei der Einführung entsprechender Projekte wissenschaftlich aufzuarbeiten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer umfangreichen Literaturanalyse sowie der Auswertung von vorhandenen Studien und Branchenerhebungen zum Thema Big Data.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert die technischen Grundlagen (Speicherung/Analyse), den betriebswirtschaftlichen Nutzen, auftretende Probleme bei Big-Data-Projekten sowie die Auswirkungen auf das Personal und die Unternehmensstruktur.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Big Data, Datenanalyse, Volumen, Wettbewerbsvorteil, Hadoop, Prozessoptimierung und Datenmanagement.
Warum stoßen traditionelle Datenbanken bei Big Data an ihre Grenzen?
Traditionelle Systeme sind oft nicht auf die enorme Größe, die Geschwindigkeit und die Heterogenität (Strukturvielfalt) der modernen Datenmengen ausgelegt, weshalb sie durch neue Technologien ersetzt oder ergänzt werden müssen.
Welche Bedeutung haben die "drei V's" in der Definition?
Sie dienen als Standardkriterien zur Beschreibung von Big Data: Volume (Datenmenge), Velocity (Verarbeitungsgeschwindigkeit) und Variety (Datenvielfalt).
Welche Rolle spielt die Unternehmenskultur bei der Einführung von Big Data?
Erfolgreiche Projekte erfordern laut Arbeit nicht nur technisches Know-how, sondern auch eine hohe Flexibilität der Organisation, interdisziplinäre Teams und klare Zielvorgaben durch das Management.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2018, Warum ist Big Data für Unternehmen wichtig?, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/1030999
