In unserer zunehmend digitalisierten Welt werden überall Daten erfasst. Zum Beispiel für den Wetterbericht, die Überwachung der Luftqualität oder für die Messung des CO₂-Gehalts in Städten. Auch wir hinterlassen ständig Daten – beim Einkaufen im Supermarkt, beim Schreiben einer Textnachricht oder beim Browsen im Internet.

Diese riesige Ansammlung von Daten wird Big Data genannt. Big Data lässt sich mit dem Begriff „Datenmassen“ übersetzen und beschreibt das Sammeln, Speichern und Auswerten von riesigen Mengen von Daten. So viele Daten, dass sogar normale Computer mit deren Bearbeitung überfordert wären. Diese riesigen Datenmengen werden beispielsweise in der Wirtschaft, Politik, im Staat und im Rahmen der Wissenschaft genutzt.

Gerätedaten und Useraktivität fließen in Big Data, dies in Wirtschaft, Politik & Staat sowie Wissenschaft.
 Quelle: https://medienportal.siemens-stiftung.org/de/big-data-111955

3 V’s: Volume, Velocity, Variety

Big Data wird oft anhand ihrer drei wichtigen Eigenschaften beschrieben – den drei Vs:

  • Volume (Hohe Datenmenge): Jeden Tag entstehen unvorstellbar viele neue Daten, die verarbeitet werden müssen. Normale Computer wären mit diesen Datenmassen überfordert. Deshalb braucht es spezielle Technologien und viele leistungsstarke Computer, um sie zu speichern und zu analysieren. 

  • Variety (Vielfalt der Daten): Daten können sehr vielfältig sein: Sie können aus unterschiedlichen Quellen stammen oder in verschiedenen Formen vorkommen. Sie entstehen an verschiedenen Orten sowie zu unterschiedlichen Zeiten. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten so zu vereinheitlichen, dass sie vergleichbar, verknüpfbar und gemeinsam verarbeitbar werden.

  • Velocity (Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung): Daten entstehen blitzschnell, teilweise in Echtzeit. Nachrichten, Wetterdaten oder Verkehrsinformationen müssen oft sofort verarbeitet werden, damit sie nützlich sind. Deshalb braucht Big Data Systeme, die Daten in hoher Geschwindigkeit analysieren und Ergebnisse liefern können.
Infografik zeigt drei Big-Data-Kategorien: Velocity, Variety und Volume.
 Quelle: https://medienportal.siemens-stiftung.org/de/big-data-111955
Erkennt, ob es sich um Big Data handelt, und zieht die Fälle in die richtige Kategorie.

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Ein Restaurant sammelt die Bestellungen seiner Gäste und analysiert, welche Gerichte am häufigsten gewählt werden.

Das ist nicht Big Data, da es sich um eine begrenzte Menge an Daten handelt, die in einem relativ kleinen Rahmen (ein Restaurant) erfasst werden. Die Datenmenge ist zu klein, um als Big Data zu gelten. 
❌ Velocity    ❌ Variety    ❌ Volume
Ein Smartphone erfasst ständig Daten über dessen Standort und hilft dabei, den schnellsten Weg zum Ziel zu finden.

Ja, das ist Big Data! Die Daten kommen aus vielen verschiedenen Quellen – GPS, Wetter, Verkehr (Variety), werden laufend verarbeitet und liefern sofortige Ergebnisse (Velocity). Zudem kann die Menge der gesammelten Daten erheblich sein (Volume).

✅ Velocity    ✅ Variety    ✅ Volume
Ein Smart-Home-System sammelt Daten über Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Lichtverhältnisse im Haus.

Teilweise Big Data – es kommt auf den Umfang an. Wenn das System in vielen Haushalten läuft, kann es sich um Big Data handeln. In einem einzelnen Haus ist es meist noch kein echtes Big Data, es sei denn, es werden sehr viele Sensoren genutzt und viele Daten gesammelt.

✅ Velocity    ✅ Variety    ⚠️ Volume (abhängig vom Umfang)