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Was Big Data und Machine Learning vereint und unterscheidet

Big Data und Machine Learning sind eine leistungsstarke Analytics-Kombination. Doch was unterscheidet die beiden Bereiche und wie lassen sie sich gemeinsam einsetzen?

Daten sind das Herzstück moderner Unternehmen. Sie helfen Firmen, ihre Kunden besser zu verstehen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse zu verbessern, Bestände zu verfolgen, Konkurrenten zu überwachen und andere Maßnahmen zu ergreifen, um ihren Betrieb erfolgreich zu führen.

Doch in den letzten zwei Jahrzehnten mussten viele Unternehmen einen besseren Überblick darüber bekommen, wie sie mit den zunehmenden Mengen und unterschiedlichen Formen von Daten – also Big Data – umgehen können, die sie nun erzeugen und sammeln.

In vielen Fällen sind Big Data so groß und komplex, mit einer Kombination aus strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Daten, dass traditionelle Datenmanagement-Tools sie nicht effektiv oder effizient verarbeiten, speichern und verwalten können. Spark, Hadoop, NoSQL-Datenbanken und andere Big-Data-Plattformen sind entstanden, um die Lücke zu schließen und die Einrichtung von Data Lakes als Repositories für all diese Daten zu ermöglichen.

Dies allein reicht jedoch nicht aus, um aus Big Data geschäftlichen Nutzen zu ziehen. Auch herkömmliche Datenanalyse-Anwendungen schöpfen die potenziellen Vorteile nicht vollständig aus. Immer mehr Unternehmen beherrschen den Big-Data-Managementprozess und setzen intelligente und fortschrittliche Formen der Analyse ein, um mehr Wert aus den Daten zu ziehen. Insbesondere Machine Learning, das Muster erkennen und kognitive Fähigkeiten über große Datenmengen hinweg bereitstellen kann, gibt Unternehmen die Möglichkeit, ihre Big-Data-Analyse-Initiativen auf die nächste Stufe zu heben.

Wie hängen Big Data und Machine Learning zusammen?

Die Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen für Big Data-Analysen ist ein logischer Schritt für Unternehmen, die den potenziellen Wert ihrer Daten maximieren möchten. Tools für Machine Learning verwenden datengesteuerte Algorithmen und statistische Modelle, um Datensätze zu analysieren und dann aus den identifizierten Mustern Rückschlüsse zu ziehen oder darauf basierende Vorhersagen zu treffen. Im Gegensatz zu traditionellen regelbasierten Analysesystemen, die expliziten Anweisungen folgen, lernen die Algorithmen aus den Daten, während sie diese durchlaufen.

Abbildung 1: Dies sind einige der wichtigsten Eigenschaften und Aspekte von Big Data und Machine Learning.
Abbildung 1: Dies sind einige der wichtigsten Eigenschaften und Aspekte von Big Data und Machine Learning.

Big Data bietet eine große Menge an Rohdaten, aus der Machine-Learning-Systeme Erkenntnisse ableiten können. Durch die Kombination von Big Data und Machine Learning können Unternehmen aussagekräftige Analysen und Ergebnisse erzielen. Um jedoch die kombinierte Leistung von Big Data und Machine Learning voll ausschöpfen zu können, ist es wichtig, zunächst zu verstehen, was beide für sich genommen sind und leisten können. Schauen wir uns Big Data und Machine Learning an.

Hauptunterschiede zwischen Big Data und Machine Learning

Big Data umfasst natürlich Daten. Der Begriff selbst verkörpert die Idee, mit großen Datenmengen zu arbeiten. Aber die Datenmenge beziehungsweise das Datenvolumen ist nur eines der Attribute von Big Data. Verschiedene andere Vs müssen ebenfalls berücksichtigt werden.

Die folgende Liste enthält zum Beispiel sieben Vs:

  1. Volume (Datenvolumen). Allein die Bewältigung der Herausforderungen, die die Speicherung von Big Data mit sich bringt, kann für viele Unternehmen ein erhebliches Unterfangen darstellen. In der heutigen Welt ist es nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen täglich Terabytes, Petabytes oder sogar Exabytes an Daten verarbeiten.
  2. Velocity (Schnelligkeit). Viele dieser Daten sind nicht nur statisch und ruhen vor sich hin. In vielen Big-Data-Systemen werden die Daten mit einer hohen Geschwindigkeit generiert, transformiert und analysiert. Einige Big-Data-Anwendungen erfordern hohe Verarbeitungs- und Analysegeschwindigkeiten, bei denen es auf Sekunden oder Millisekunden ankommt, um mit den eingehenden Daten Schritt zu halten.
  3. Variety (Vielfältigkeit). Big Data liegt in verschiedenen strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Formaten vor. Neben Tabellenkalkulations- und Transaktionsdaten ist es nicht ungewöhnlich, dass Big-Data-Umgebungen auch Videos, Bilder, Texte, Dokumente, Sensordaten, Protokolldateien und andere Datentypen enthalten.
  4. Veracity (Wahrhaftigkeit). Da Big Data typischerweise aus einer Vielzahl von Quellen und in verschiedenen Formaten gesammelt werden, variiert auch die Datenqualität. Die Wahrhaftigkeit bezieht sich auf die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Daten. Die erfolgreiche Bewältigung von Herausforderungen bei der Datenwahrheit erfordert die Bereinigung von Daten, um doppelte Datensätze zu entfernen, Fehler und Inkonsistenzen zu beheben, Rauschen zu reduzieren und andere Unregelmäßigkeiten zu beseitigen.
  5. Validity (Validität). Dies baut auf dem Konzept der Wahrhaftigkeit auf, indem es sich darauf konzentriert, wie Big-Data-Sätze in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden können. Nur weil Daten für eine Anwendung generiert wurden, heißt das nicht, dass sie auch auf eine andere Anwendung anwendbar sind. Eine effektive Datenanalyse hängt davon ab, die richtigen Daten zu identifizieren, damit keine ungültigen Ergebnisse und Erkenntnisse produziert werden. Ebenso können alte Daten nicht mehr relevant sein.
  6. Visualization (Visualisierung). Die Augen der Menschen werden oft glasig, wenn sie viele Daten auf einem Bildschirm betrachten. Die Visualisierung großer Mengen komplexer Daten mit Diagrammen, Grafiken, Heatmaps und anderen Arten von Datenvisualisierungen ist eine effektive Möglichkeit, die in den Daten gefundenen Erkenntnisse zu vermitteln.
  7. Value (Wert). Am Ende müssen Sie einen Nutzen aus Ihren Daten ziehen. Wenn Sie die ganze Arbeit machen – und das ganze Geld ausgeben – um große Datenmengen zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, wollen Sie sicher sein, dass Ihr Unternehmen den erwarteten Nutzen erzielt und nicht einfach nur Daten hortet.

Big Data Analytics ist der Gesamtprozess der Erkundung und Analyse von Big-Data-Sätzen. Er umfasst Disziplinen wie Data Mining, Predictive Modeling, statistische Analyse und Machine Learning. Als Eckpfeiler moderner KI-Anwendungen bietet Machine Learning einen erheblichen Mehrwert für Unternehmen, indem es aus Big Data Erkenntnisse auf einer höheren Ebene ableitet, als dies mit anderen Arten der Analyse möglich ist.

Machine-Learning-Systeme sind in der Lage, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit anzupassen, ohne spezifischen Anweisungen oder programmiertem Code zu folgen. In der Vergangenheit haben Unternehmen komplexe, regelbasierte Systeme für eine Vielzahl von Analyse- und Berichtszwecken entwickelt, die jedoch oft starr und nicht in der Lage waren, die sich ständig ändernden Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Mit Machine Learning sind Unternehmen nun besser in der Lage, ihre Entscheidungsfindung, Geschäftsabläufe und Predictive-Analytics-Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.

Big Data und Machine Learning gemeinsam verwenden

Big Data und Machine Learning sind keine konkurrierenden Konzepte oder schließen sich gegenseitig aus. Im Gegenteil, wenn sie kombiniert werden, bieten sie die Möglichkeit, außergewöhnliche Ergebnisse zu erzielen. Tatsächlich trägt der erfolgreiche Umgang mit allen Vs von Big Data dazu bei, dass Machine-Learning-Modelle genauer und leistungsfähiger werden. Effektive Big-Data-Management-Ansätze verbessern das maschinelle Lernen, indem sie Analyseteams die großen Mengen an hochwertigen, relevanten Daten zur Verfügung stellen, die für die erfolgreiche Erstellung dieser Modelle benötigt werden.

Viele Unternehmen haben bereits die Leistungsfähigkeit von Big-Data-Analysen entdeckt, die durch Machine Learning verbessert werden. Netflix beispielsweise nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um die Sehgewohnheiten einzelner Nutzer besser zu verstehen und dann bessere Empfehlungen zu geben, damit die Nutzer länger auf der Streaming-Plattform bleiben. In ähnlicher Weise nutzt Google Machine Learning, um den Nutzern ein personalisiertes Erlebnis zu bieten, nicht nur bei der Suche, sondern auch um prädiktiven Text in E-Mails einzubauen und Google-Maps-Nutzern optimierte Wegbeschreibungen zu geben.

Die Datenmenge, die generiert wird, wächst weiterhin mit einer erstaunlichen Geschwindigkeit. Das Marktforschungsunternehmen IDC prognostiziert, dass im Jahr 2025 weltweit 180 Zettabytes an Daten erzeugt und repliziert werden, fast dreimal so viel wie die 64,2 Zettabytes, die es für 2020 berechnet hat. Da Unternehmen weiterhin riesige Datenmengen speichern und analysieren, ist der einzige Weg, wie sie all diese Daten sinnvoll nutzen können, die Hilfe von Machine Learning.

Dank der Arbeit von Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieuren und anderen Fachleuten für Datenmanagement und -analyse nutzen immer mehr Unternehmen Big Data, Machine Learning und Datenvisualisierungs-Tools gemeinsam, um Predictive- und Prescriptive-Analytics-Anwendungen zu betreiben, die Geschäftsführern helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. In den kommenden Jahren wird es keine Überraschung sein, wenn Unternehmen, die Big Data und Machine Learning nicht miteinander kombinieren, von Konkurrenten, die dies tun, abgehängt werden.

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