Haben Sie schon einmal bis zur letzten Minute gewartet, um ein kritisches Projekt abzuschließen, nur um festzustellen, dass Sie deutlich mehr Informationen verarbeiten müssen, als Sie tatsächlich verarbeiten können? Du siehst zu, wie die Uhr die Stunden und dann die Minuten bis zu deinem Abgabetermin herunterzählt, aber es liegt noch so viel Material vor dir, das du noch zu analysieren hast, dass du dir am liebsten die Haare raufen möchtest. Wenn Sie mit Ja geantwortet haben, haben Sie das Konzept von Big Data aus erster Hand erlebt.
Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf Datensätze, die so unfassbar groß und komplex sind, dass sie selbst mit Datenbankverwaltungstools oder anderen herkömmlichen Datenverarbeitungsanwendungen praktisch nicht verarbeitet werden können.
Wissenschaftler in vielen Bereichen – darunter Genomik, Physik und biologische Forschung, um nur einige zu nennen – stoßen bei ihrer Forschung ständig auf Hindernisse, da sie mit umfangreichen Datensätzen umgehen müssen. Diese Hindernisse führen zu Budget- und Zeitmanagement-Rückschlägen und können unglaublich frustrierend sein.
Es gibt jedoch positive Nachrichten:Ab 2012 lagen die Grenzen für die Größe von Datensätzen, die in moderater Zeit verarbeitet werden können, bei einigen Exabyte an Daten. Falls Sie mit dem Konzept des Exabytes nicht vertraut sind, es entspricht einer Trillion Byte. Das ist ziemlich gewaltig!
Big Data wird jeden Tag exponentiell größer. Dies liegt zum Teil daran, dass Daten auf mobilen Geräten, entfernten Sensoren, Softwareprotokollen, Kameras, Mikrofonen und drahtlosen Netzwerken gesammelt werden, um nur einige zu nennen. Und die Zahl der Geräte, die Daten sammeln, nimmt weiterhin in beeindruckendem Tempo zu. Überlegen Sie, wie viele Informationen Sie täglich sammeln; Du rufst Kollegen an, schreibst Freunden, machst Fotos von deinem Hund und checkst Facebook, bevor du ins Bett gehst.
Erstaunlicherweise hat sich die technologische Fähigkeit der Welt, Informationen zu speichern, seit den 1980er Jahren praktisch alle vierzig Monate verdoppelt. Im Jahr 2012 wurden jeden Tag 2,5 Quintillionen Bytes an Daten erstellt !
Was als Big Data betrachtet wird, hängt stark von den Fähigkeiten der betreffenden Organisation ab, die den Datensatz verwaltet, und von den Fähigkeiten der Anwendungen, die zur Verarbeitung und Analyse des Datensatzes verwendet werden.
Ein Beispiel für das Konzept von Big Data in der Wissenschaft ist der Large Hadron Collider. Dieser Collider ist berühmt dafür, der größte und energiereichste Teilchenbeschleuniger der Welt zu sein; 150 Millionen Sensoren liefern 40 Millionen Mal pro Sekunde Daten, und es gibt ungefähr 600 Millionen Kollisionen pro Sekunde. Das sind eine Menge Daten!
Forscher filtern 99,999 % der unnötig gesammelten Daten heraus, aber das erzeugt immer noch 100 interessante Kollisionen pro Sekunde. Würden alle Daten zur Analyse gesammelt, wären das 500 Exabyte pro Tag. Um diese Zahl ins rechte Licht zu rücken, entspricht dies 500 Quintillionen Bytes pro Tag – fast 300-mal mehr als alle anderen Quellen der Welt zusammen.
Wir leben in einer Zeit, in der ein Titel wie „Data Scientist“ nicht weit von der Realität entfernt ist. Die Konvergenz zweier bahnbrechender Technologien – Big Data und Cloud Computing – hat weitreichende Auswirkungen, die bald die Welt verändern werden.
Big Data ist unerlässlich, damit Unternehmen Verbraucheranforderungen besser antizipieren und darauf reagieren können. Aber wenn unverarbeitete Daten mindestens 80 % der weltweiten Informationen ausmachen, treffen viele Unternehmen kritische Entscheidungen mit nur 20 % der analysierten Daten. Das ist sicher nicht ideal.
Das Cloud-Hosting-Computing-Modell passt perfekt zu Big Data, da Cloud Computing absolut unbegrenzte Ressourcen auf Abruf bereitstellt. Von Anbietern gekaufte Cloud-basierte Lösungen ermöglichen Unternehmen den Zugriff auf Verarbeitungsanwendungen in entfernten Netzwerken, die zuvor nicht verfügbar waren, und ermöglichen ihnen den Zugriff auf diese Anwendungen über Webbrowser oder sogar mobile Anwendungen.
Die Cloud hilft Unternehmen, Geld zu sparen, indem sie die Möglichkeit bietet, riesige Datenmengen ohne massive Kosten zu speichern. In der Cloud müssen Hard- und Software nicht gekauft oder gar intern gelagert werden, was sowohl das Unternehmensbudget als auch die verfügbaren Büroflächen verbessert. Cloud-Lösungen reduzieren den Energieverbrauch von Servern, senken damit die Gemeinkosten und reduzieren die CO2-Bilanz.
Außerdem ermöglicht das Speichern von Daten in der Cloud den Zugriff auf die Informationen über verschiedene Geräte – Desktops, Tablets, Mobiltelefone und mehr – und ist gleichzeitig stark vor Naturkatastrophen und böswilligen Angriffen geschützt.
Wenn Cloud Computing und Big Data kombiniert werden, um eine bequeme, vielseitige und automatisierte Lösung zu schaffen, sind die Möglichkeiten zur Gewinngenerierung himmelhoch.
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