Was ist Big Data? Die 10 beliebtesten Big-Data-Tools

Veröffentlicht: 2023-01-18

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf die große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die schnell generiert und gesammelt werden, was die Verarbeitung mit herkömmlichen Datenverarbeitungstools erschwert. Diese großen Datensätze können aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensordaten und Transaktionsaufzeichnungen stammen. Die Daten werden analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Big Data umfasst im Allgemeinen Datensätze mit einer Größe, die die Fähigkeit herkömmlicher Softwaretools übersteigt, die Daten innerhalb einer tolerierbaren Zeitspanne zu erfassen, zu kuratieren, zu verwalten und zu verarbeiten. Die „Größe“ von Big Data ist ein sich ständig änderndes Ziel, ab sofort gilt ein Datensatz als Big Data, wenn er von einigen Dutzend Terabyte bis zu vielen Petabyte an Daten reicht. Die drei Hauptmerkmale von Big Data sind Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt.

Volumen bezieht sich auf die Menge der generierten Daten, die in Petabyte oder Exabyte angegeben werden kann. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensordaten und Transaktionsaufzeichnungen stammen und strukturiert oder unstrukturiert sein.

Die Geschwindigkeit bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert und verarbeitet werden müssen. Diese Daten werden in Echtzeit generiert und müssen schnell analysiert und verarbeitet werden, um nützlich zu sein.

Vielfalt bezieht sich auf die verschiedenen Arten von Daten, die generiert werden, wie Text, Bilder, Audio und Video. Diese Daten können strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein und erfordern spezielle Tools und Techniken zur Verarbeitung und Analyse.

Big Data wird in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Transportwesen verwendet, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen. Erweiterte Analysen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden häufig verwendet, um Big Data zu analysieren, um verborgene Muster, Trends und Erkenntnisse aufzudecken.

Einige Beispiele für Big Data

  1. Social-Media-Daten wie Tweets, Facebook-Posts und Instagram-Fotos, die Einblicke in die Stimmung und das Verhalten der Verbraucher geben können.
  2. Sensordaten , wie z. B. von IoT-Geräten gesammelte Daten, die Einblicke in die Leistung von Geräten und den Zustand der Umgebung geben können.
  3. Finanzdaten wie Aktienkurse und Handelsvolumen, die Einblicke in Markttrends und Anlagemöglichkeiten geben können.
  4. Gesundheitsdaten , wie elektronische Krankenakten und Genomdaten, die Einblicke in die Gesundheit von Patienten geben und bei der Entwicklung neuer Behandlungen helfen können.
  5. Einzelhandelsdaten wie Verkaufsdaten und Kaufhistorie von Kunden, die Einblicke in das Kaufverhalten der Verbraucher geben und bei der Bestandsverwaltung helfen können.
  6. Transportdaten wie GPS-Daten von Fahrzeugen und Verkehrsdaten, die Einblicke in Verkehrsmuster geben und bei der Routenoptimierung helfen können.
  7. Protokolldaten von Webservern , die Einblicke in das Benutzerverhalten geben und bei der Website-Optimierung helfen können.
  8. Genomdaten , die Aufschluss über die genetische Veranlagung für Krankheiten geben und bei der personalisierten Medizin helfen können.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Quellen von Big Data, die heute generiert und gesammelt werden. Die Erkenntnisse, die aus Big Data gewonnen werden können, können genutzt werden, um die Effizienz zu verbessern, den Betrieb zu optimieren und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.

Arten von Big Data

  1. Strukturierte Daten : Diese Art von Daten ist in einem bestimmten Format organisiert, beispielsweise in einer relationalen Datenbank. Beispiele für strukturierte Daten sind Finanztransaktionen, Kundendatensätze und Sensordaten.
  2. Halbstrukturierte Daten : Diese Art von Daten hat eine gewisse Struktur, aber nicht so viel wie strukturierte Daten. Beispiele für halbstrukturierte Daten sind E-Mails, Beiträge in sozialen Medien und Protokolldateien.
  3. Unstrukturierte Daten : Diese Art von Daten hat keine vordefinierte Struktur und kann in verschiedenen Formen wie Text, Bildern, Audio und Video vorliegen. Beispiele für unstrukturierte Daten sind Bilder, Videos, Audio- und Textdokumente.
  4. Streaming-Daten : Diese Art von Daten wird in Echtzeit generiert und verarbeitet und erfordert spezielle Tools und Techniken zur Verarbeitung und Analyse. Beispiele für Streaming-Daten sind Social-Media-Daten, Sensordaten und Finanzmarktdaten.
  5. Dunkle Daten : Diese Art von Daten sind Daten, die eine Organisation sammelt, verarbeitet und speichert, aber niemals verwendet. Dark Data können unstrukturiert sein und in verschiedenen Formen wie E-Mails, Social-Media-Beiträgen und Protokolldateien gefunden werden.
  6. Öffentliche Daten : Diese Art von Daten wird von Regierungsorganisationen, Forschungseinrichtungen und anderen Einrichtungen generiert, die Daten der Öffentlichkeit zugänglich machen. Öffentliche Daten können für Forschungszwecke und zur Verbesserung öffentlicher Dienste verwendet werden.

Jeder dieser Datentypen hat seine eigenen einzigartigen Eigenschaften und erfordert unterschiedliche Tools und Techniken zur Verarbeitung und Analyse. Das Verständnis der verschiedenen Arten von Big Data kann Organisationen dabei helfen, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie ihre Daten verwalten, speichern und analysieren.

Vorteile von Big Data

Die Verarbeitung von Big Data hat mehrere Vorteile, darunter:

  1. Verbesserte Entscheidungsfindung : Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen Erkenntnisse und Muster aufdecken, die mit herkömmlichen Methoden nicht sichtbar wären. Dies kann zu einer besseren Entscheidungsfindung und strategischen Planung führen.
  2. Gesteigerte Effizienz : Die Verarbeitung von Big Data kann Organisationen dabei helfen, Ineffizienzen zu erkennen und Abläufe zu optimieren. Beispielsweise kann es bei der Bestandsverwaltung, der Optimierung der Lieferkette und der Erkennung und Verhinderung von Betrug helfen.
  3. Entwicklung neuer Produkte : Mithilfe von Big Data können Erkenntnisse über das Verbraucherverhalten gewonnen werden, die zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen genutzt werden können.
  4. Personalisierung : Big Data kann verwendet werden, um personalisierte Erlebnisse für Kunden zu schaffen, z. B. personalisierte Marketingkampagnen und Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen.
  5. Kosteneinsparungen : Durch die Identifizierung von Ineffizienzen und die Optimierung von Abläufen kann die Big-Data-Verarbeitung Unternehmen dabei helfen, Geld zu sparen.
  6. Betrugserkennung : Big Data kann verwendet werden, um betrügerische Aktivitäten wie Kreditkartenbetrug oder Betrug bei Versicherungsansprüchen aufzudecken.
  7. Vorausschauende Wartung : Big Data kann verwendet werden, um vorherzusagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen werden, was es Unternehmen ermöglicht, Wartungsarbeiten zu planen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
  8. Vorhersagemodellierung : Big Data kann verwendet werden, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die Organisationen dabei helfen können, Vorhersagen über zukünftige Ereignisse wie Verkäufe, Kundenverhalten und mehr zu treffen.

Insgesamt kann die Big-Data-Verarbeitung Unternehmen wertvolle Erkenntnisse liefern und ihnen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu verbessern und das Wachstum voranzutreiben.

Die besten Big-Data-Tools und -Software

#1 Apache Hadoop

Apache Hadoop Big Data

Apache Hadoop ist eine Open-Source-Software, die die Verteilung großer Datenmengen über mehrere Computercluster mithilfe einer einfach zu bedienenden Programmierschnittstelle ermöglicht.

  • Merkmale:
    • Verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze
    • Skalierbarkeit, da das System einfach durch Hinzufügen neuer Knoten erweitert werden kann
    • Fehlertoleranz, da Daten über Knoten hinweg repliziert werden
    • Unterstützung für eine Vielzahl von Datenformaten und Speichersystemen
    • Hoher Datendurchsatz
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie Apache Spark und Apache Hive

Apache Hadoop-Website

#2 Apache-Spark

Apache Spark

Apache Spark ist ein verteiltes Open-Source-Computersystem, das große Datenmengen schnell verarbeiten kann.

  • Merkmale:
    • In-Memory-Datenverarbeitung für schnelle Analysen
    • Fähigkeit, mit verschiedenen Arten von Datenformaten und Speichersystemen umzugehen.
    • Unterstützung für SQL, Streaming und maschinelles Lernen
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie Apache Hadoop und Apache Kafka
    • Kann auf einem Cluster oder einer einzelnen Maschine ausgeführt werden
    • High-Level-APIs für Java, Python und Scala

Apache Spark-Website

#3 Apache Kafka

Apache Kafka Big Data

Apache Kafka ist eine verteilte Open-Source-Event-Streaming-Plattform, die Datenströme mit hohem Volumen, hohem Durchsatz und geringer Latenz verarbeiten kann.

  • Merkmale:
    • Fehlertolerantes Daten-Streaming mit hohem Durchsatz
    • Unterstützung für Echtzeit-Datenverarbeitung
    • Skalierbarkeit, da das System einfach durch Hinzufügen neuer Knoten erweitert werden kann
    • Unterstützung für eine Vielzahl von Datenformaten und Speichersystemen
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie Apache Storm und Apache Hadoop

Apache Kafka-Website

#4 Elastische Suche

Elasticsearch

Elasticsearch ist eine auf der Lucene-Bibliothek basierende Suchmaschine, die für Volltextsuche, Performance-Analyse und Protokollierung verwendet werden kann.

  • Merkmale:
    • Echtzeitsuche und -analyse
    • Skalierbarkeit, da das System einfach durch Hinzufügen neuer Knoten erweitert werden kann
    • Fähigkeit, mit verschiedenen Arten von Datenformaten und Speichersystemen umzugehen.
    • Erweiterte Suchfunktion, einschließlich Facettensuche und Geodatensuche
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie Logstash und Kibana

Elasticsearch-Website

#5 Tableau

Tableau big data

Tableau ist eine Business-Intelligence- und Datenvisualisierungssoftware, die eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen herstellen und interaktive Visualisierungen und Dashboards erstellen kann.

  • Merkmale:
    • Drag-and-Drop-Oberfläche zum Erstellen von Visualisierungen
    • Unterstützung für eine Vielzahl von Datenquellen, einschließlich Big-Data-Plattformen
    • Interaktivitäts- und Kollaborationsfunktionen, wie z. B. die Möglichkeit, Visualisierungen und Dashboards zu teilen
    • Erweiterte Analysen wie Prognosen und statistische Modellierung
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie R und Python

Tableau-Website

#6 Apache-Sturm

Apache Storm

Apache Storm ist ein verteiltes Echtzeit-Computersystem, das Datenströme in Echtzeit verarbeiten kann.

  • Merkmale:
    • Datenverarbeitung in Echtzeit
    • Skalierbarkeit, da das System einfach durch Hinzufügen neuer Knoten erweitert werden kann
    • Fähigkeit, mit verschiedenen Arten von Datenformaten und Speichersystemen umzugehen.
    • Unterstützung für mehrere Programmiersprachen, einschließlich Java, Python und Ruby
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie Apache Kafka und Apache Hadoop

Apache Storm-Website

#7 Cloudera

Cloudera big data

Cloudera ist eine Distribution von Apache Hadoop, die zusätzliche Tools und Dienste für die Verwaltung und Analyse von Big Data enthält.

  • Merkmale:
    • Verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze
    • Skalierbarkeit, da das System einfach durch Hinzufügen neuer Knoten erweitert werden kann
    • Fähigkeit, mit verschiedenen Arten von Datenformaten und Speichersystemen umzugehen.
    • Erweiterte Analysen wie maschinelles Lernen und SQL
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie Apache Spark und Apache Kafka
    • Verfügbar sowohl als Open-Source- als auch als Enterprise-Version

Cloudera-Website

#8 MongoDB

MongoDB

MongoDB ist eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten kann.

  • Merkmale:
    • Unterstützung für JSON-ähnliche Dokumente
    • Unterstützung für horizontale Skalierung
    • Unterstützung für Rich-Query-Sprache
    • Unterstützung für Echtzeitanalysen
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie Apache Spark und Apache Hadoop
    • Verfügbar sowohl als Open-Source- als auch als Enterprise-Version

MongoDB-Website

#9 Databricks

Databricks

Databricks ist eine Cloud-basierte Plattform für Data Engineering, maschinelles Lernen und Analysen.

  • Merkmale:
    • Unterstützung für Apache Spark
    • Skalierbarkeit, da das System einfach durch Hinzufügen neuer Knoten erweitert werden kann
    • Fähigkeit, mit verschiedenen Arten von Datenformaten und Speichersystemen umzugehen
    • Erweiterte Analysen wie maschinelles Lernen und SQL
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie Apache Kafka und Elasticsearch
    • Verfügbar sowohl als Open-Source- als auch als Enterprise-Version

Databricks-Website

#10 Talent

Talend big data

Talend ist ein Big-Data-Integrationstool, das die Integration und Verwaltung von Big Data aus verschiedenen Quellen ermöglicht.

  • Merkmale:
    • Fähigkeit, mit verschiedenen Arten von Datenformaten und Speichersystemen umzugehen
    • Unterstützung für mehrere Programmiersprachen, einschließlich Java, Python und Ruby
    • Unterstützung für Echtzeit-Datenverarbeitung
    • Unterstützung für Datenqualität und Data Governance
    • Integration mit anderen Big-Data-Tools wie Apache Hadoop, Apache Spark und MongoDB
    • Verfügbar sowohl als Open-Source- als auch als Enterprise-Version

Talend-Website

Dies sind einige der beliebtesten Big-Data-Tools und -Software, die derzeit verfügbar sind, aber es gibt auch viele andere Optionen. Es ist erwähnenswert, dass viele dieser Tools spezifische Anwendungsfälle haben und es wichtig ist, das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe auszuwählen.