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Obwohl es Datenerfassung und -analyse seit Jahrzehnten gibt, hat die Big Data-Analyse in den letzten Jahren die Geschäftswelt im Sturm erobert. Es gibt jedoch einige Einschränkungen. Wir werden über die Herausforderungen sprechen, denen sich Big Data Analytics-Unternehmen in naher Zukunft gegenübersehen werden.
Wie der Name schon sagt, sind Big Data in Bezug auf Volumen und geschäftliche Komplexität enorm. Es kommt in verschiedenen Formaten wie strukturierten Daten, halbstrukturierten Daten und unstrukturierten Daten sowie aus einer Vielzahl von Datenquellen. Big-Data-Analysen sind nützlich für schnelle, umsetzbare Erkenntnisse. Da die Big-Data-Analyse auf verschiedenen Parametern und Dimensionen basiert, ergeben sich bestimmte Herausforderungen, darunter:
- Bearbeitung einer großen Datenmenge in einer begrenzten Zeit
- Daten bereinigen und formatieren, um die gewünschte aussagekräftige Ausgabe zu erhalten
- Darstellung der Daten in einem visuellen Format
- Die Anwendung skalierbar machen
- Auswahl der richtigen Technologie / Tools für die Analyse
Enorme Datenmengen in kürzerer Zeit bewältigen
Die zeitlich begrenzte Verarbeitung eines großen Datenvolumens ist eine große Herausforderung, da täglich mehr als 2, 5 Billionen Datenbytes erstellt werden. Darüber hinaus können wir nicht alle verschiedenen Quellen nennen, aus denen die Daten erstellt werden - die Datenquellen können Sensoren, soziale Medien, transaktionsbasierte Daten, zellulare Daten oder eine Vielzahl anderer Quellen sein.
