BigdataMethoden

BigdataMethoden bezeichnet eine Reihe von Verfahren, Werkzeugen und Prinzipien zur Sammlung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer, oft heterogener Datenbestände. Typisch sind Skalierbarkeit, verteilte Rechen- und Speichersysteme sowie die Fähigkeit, sowohl historische Batchdaten als auch Echtzeitdaten zu verarbeiten.

Verarbeitungskonzepte umfassen Batch-Verarbeitung und Stream-Verarbeitung. Batch-Verarbeitung nutzt umfangreiche Datensätze in festgelegten Perioden, oft mit verteilten Frameworks wie Hadoop MapReduce oder Apache Spark im Batch-Modus. Stream-Verarbeitung beschäftigt sich mit nahezu kontinuierlichen Datenströmen und Echtzeitanalysen, mit Technologien wie Apache Kafka, Apache Flink oder Spark Streaming.

Datenanalyse und Modeling bilden das Zentrum vieler Bigdata-Methoden. Dazu gehören Data Mining, Mustererkennung und maschinelles Lernen zur Vorhersage, Klassifikation oder Empfehlungen. Graphbasierte Analysen ermöglichen Verbindungen- und Beziehungsmodelle zwischen Entitäten. Typische Werkzeuge reichen von Spark MLlib über TensorFlow bis zu spezialisierten Graphdatenbanken.

Datenmanagement umfasst die Infrastruktur für Speicherung, Organisation und Qualität der Daten. Daten können als Data Lakes oder Data Warehouses organisiert werden, ergänzt durch Metadata-Management, Datenqualität, Data Governance und ETL- bzw. ELT-Prozesse. Interoperabilität und Sicherheit stehen dabei im Vordergrund.

Architekturansätze wie die Lambda- oder die Kappa-Architektur kombinieren Batch- und Streaming-Verarbeitung, während Edge-Computing-Verarbeitung nah am Entstehungsort der Daten zunehmende Bedeutung gewinnt.

Anwendungsfelder reichen von Geschäftsanalytik und Betrugserkennung bis hin zu Personalisierung, IoT-Analytik und operativer Optimierung. Wichtige Herausforderungen sind Datenqualität, Datenschutz, Sicherheit, Kosten und organisatorische Komplexität.