Großskalendaten

Großskalendaten bezeichnet im deutschsprachigen Kontext Datenmengen, deren Umfang, Geschwindigkeit oder Struktur herkömmliche Analysewerkzeuge überfordern. Der Begriff ist eng mit dem englischen Big Data verbunden und verweist auf Datensätze, die aus unterschiedlichen Quellen stammen und in großem Maßstab erzeugt oder erfasst werden.

Typische Charakteristika: Volumen (große Datenmengen), Geschwindigkeit (schnelle Generierung und Verarbeitung), Vielfalt (verschiedene Formate, z. B. Text, Bilder, Sensorwerte), Verlässlichkeit (Genauigkeit und Richtigkeit) und Wert (Nutzen durch Analyse). Diese sogenannten 5Vs fassen zentrale Herausforderungen zusammen.

Quellen und Arten: Großskalendaten entstehen in vielen Domänen, etwa durch Sensornetze und IoT, Web-Logs, soziale Medien, Transaktionsdaten, wissenschaftliche Messreihen, Geoinformationsdaten und offen verfügbare Regeldaten des öffentlichen Sektors. Sie kombinieren strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Formate.

Verarbeitung und Infrastruktur: Für Speicherung und Analyse kommen verteilte Systeme (z. B. Hadoop, Apache Spark) sowie Cloud-Optionen, Data Lakes und Data Warehouses zum Einsatz. Wichtig sind Datenqualität, Metadatenmanagement, Governance, Sicherheit und Datenschutz, einschließlich Anonymisierung und Compliance mit Regelwerken wie der DSGVO.

Anwendungen und Nutzen: Großskalendaten unterstützen dezentrale Entscheidungsprozesse, u. a. in Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen, Stadt- und Verkehrsplanung sowie Umwelt- und Krisenmanagement. Sie ermöglichen Mustererkennung, prädiktive Analytik, Optimierung von Prozessen und neue Dienstleistungen, bringen jedoch auch technische und ethische Risiken mit sich.

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