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Big Data ist heutzutage mit einem großen Problem konfrontiert, und interessanterweise hat es nichts mit Technologie zu tun. Nein, dies ist ein PR-Problem, bei dem Big Data mit Tom Cruises berüchtigten Couch-Jumping-Possen bei Oprah vergleichbar ist: Alle sprachen darüber, aber die meisten Leute hatten keine Ahnung, was es bedeutete (und der Rest kümmerte sich wahrscheinlich nicht darum). . Für Prominente kann ein dunkler Hype ein willkommener Jackpot sein. In Bezug auf Geschäft und Technologie schließen Schlagworte wie Big Data jedoch nicht immer die Lücke zwischen dem CTO, der Big Data implementieren möchte, und dem CEO, der wissen möchte, warum .
Eine vollständige Definition von Big Data steht möglicherweise noch zur Debatte, aber niemand argumentiert, dass Big Data von Tag zu Tag größer wird, da Unternehmensdaten von Jahr zu Jahr explodieren und die Interaktionen mit sozialen Medien sich auf Hunderte von Millionen pro Tag erstrecken. Und da Unternehmen aller Art zunehmend digitalisiert werden, wird die Datenmenge noch weiter zunehmen. Deshalb ist es so wichtig zu verstehen, wie viel Daten helfen können. Schauen wir uns also an, wie Big Data definiert werden kann - und warum die Festlegung dieser Definition für Unternehmen jeder Größe immer wertvoller wird. (Verfolgen Sie die Online-Konversation zu Big Data, indem Sie sich bei den Big Data-Experten informieren, die Sie auf Twitter verfolgen können.)
Was ist Big Data?
Einige nennen einfach jede Situation mit "vielen" Daten Big Data. Das ist falsch. Während eine große Menge an Informationen Teil der Definition ist, ist sie unvollständig. Menschen verarbeiten seit Jahrzehnten große Datenmengen. Bedeutet das, dass Ihre 10-GB-Datenbank aus den 90er Jahren Big Data war, weil es zu dieser Zeit viel zu sein schien?
