Vorteile und Nachteile von Big Data

Big Data ist ein Begriff, der sich auf Datensätze bezieht, die zu groß oder zu komplex sind, als dass herkömmliche Anwendungssoftware sie angemessen verarbeiten könnte. Daten mit vielen Fällen bieten eine größere statistische Aussagekraft, während Daten mit höherer Komplexität zu einer höheren Falscherkennungsrate führen können. Es gibt viele Vor- und Nachteile, die wir im Folgenden erörtern werden.

Vorteile von Big Data

Die Bedeutung von Big Data führt zu intensivem Wettbewerb und erhöhter Nachfrage nach Big-Data-Fachleuten. hier werden wir die Vorteile erörtern.

Kosteneinsparungen Die Implementierung von Echtzeit-Analyse-Tools mag teuer sein, aber sie spart letztendlich eine Menge Geld. Einige Tools wie Hadoop und Cloud-basierte Analytik können Kostenvorteile für Unternehmen bringen, wenn große Datenmengen gespeichert werden müssen, und diese Tools helfen auch dabei, effizientere Wege für die Geschäftstätigkeit zu finden.

Zeitersparnis Die hohe Geschwindigkeit von Tools wie Hadoop und In-Memory-Analytics kann neue Datenquellen leicht identifizieren, was den Unternehmen hilft, die Daten sofort zu analysieren und auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse schnelle Entscheidungen zu treffen.

Bessere Einblicke in den Vertrieb, die zu zusätzlichen Einnahmen führen können. Echtzeit-Analysen zeigen genau, wie sich die Verkäufe entwickeln, und wenn ein Internethändler sieht, dass ein Produkt extrem gut läuft, kann er Maßnahmen ergreifen, um zu verhindern, dass ihm Einnahmen entgehen oder verloren gehen.

Kontrollierte Online-Reputationstools können Stimmungsanalysen durchführen. So können Sie Rückmeldungen darüber erhalten, wer was über Ihr Unternehmen sagt. Wenn Sie die Online-Präsenz Ihres Unternehmens überwachen und verbessern wollen, dann können Ihnen Tools dabei helfen.

Marktbedingungen verstehen Durch Analysen können Sie ein besseres Verständnis der aktuellen Marktbedingungen erlangen. Durch die Analyse des Kaufverhaltens der Kunden kann ein Unternehmen zum Beispiel herausfinden, welche Produkte am meisten verkauft werden, und Produkte entsprechend diesem Trend herstellen. Auf diese Weise kann es seinen Konkurrenten einen Schritt voraus sein.

Erhöhte Produktivität Moderne Werkzeuge ermöglichen es Analysten, mehr Daten schneller zu analysieren, was ihre persönliche Produktivität steigert. Darüber hinaus ermöglichen es die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse den Unternehmen oft, die Produktivität im gesamten Unternehmen zu steigern.

Betrugserkennung Einer der großen Vorteile von Analysesystemen, die sich auf maschinelles Lernen stützen, besteht darin, dass sie hervorragend in der Lage sind, Muster und Anomalien zu erkennen. Diese Fähigkeiten können Banken und Kreditkartenunternehmen in die Lage versetzen, gestohlene Kreditkarten oder betrügerische Einkäufe zu erkennen, oft bevor der Karteninhaber überhaupt merkt, dass etwas nicht stimmt.

Nachteile von Big Data

Trotz der Bedeutung von Big Data hat es viele Nachteile, die wir im Folgenden erörtern.

Bedarf an talentierten Wissenschaftlern und Experten gehören zu den begehrtesten und bestbezahlten Arbeitskräften im IT-Bereich. Die Befragten nannten Qualifikationen und Personal als zweitgrößte Herausforderung beim Aufbau eines Data Lake. Die Einstellung oder Schulung von Mitarbeitern kann die Kosten erheblich erhöhen, und der Prozess des Erwerbs von Fähigkeiten kann viel Zeit in Anspruch nehmen.

Inkompatible Tools Hadoop ist das am häufigsten verwendete Tool für Analysen. Allerdings ist die Standardversion von Hadoop derzeit nicht in der Lage, Echtzeitanalysen durchzuführen.

Korrelationsfehler Eine gängige Technik zur Analyse von Big Data besteht darin, Korrelationen zu ziehen, indem eine Variable mit einer anderen verknüpft wird, um ein Muster zu bilden. Ihre Korrelationen stehen nicht immer für etwas Wesentliches oder Aussagekräftiges. Nur weil zwei Variablen miteinander verknüpft oder korreliert sind, bedeutet dies nicht, dass eine instrumentelle Beziehung zwischen ihnen besteht. Kurz gesagt, Korrelation impliziert nicht immer Kausalität.

Kosten Viele der heutigen Tools basieren auf Open-Source-Technologien, wodurch die Softwarekosten drastisch gesenkt werden, aber Unternehmen haben immer noch erhebliche Ausgaben für Personal, Hardware, Wartung und damit verbundene Dienstleistungen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Big-Data-Analyseinitiativen das Budget erheblich überschreiten und ihre Einführung mehr Zeit in Anspruch nimmt, als die IT-Manager ursprünglich erwartet hatten.

Sicherheit und Datenschutz

Auch wenn es ironisch erscheinen mag, da wir bereits die Sicherheit als Vorteil von Big Data erwähnt haben, ist es wichtig zu verstehen, dass Big-Data-Analysen zwar das Aufspüren von Betrugsversuchen ermöglichen, das System selbst jedoch anfällig für Datenverletzungen ist, wie es bei vielen technologischen Unternehmungen der Fall ist.