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Datenverarbeitung:
Zehn große Herausforderungen für Big Data

Big-Data-Guide
Der Umgang mit Big Data ist der Schlüssel für optimierte Unternehmensabläufe und bessere Geschäftsstrategien, aber auch herausfordernd. Wir geben einen Überblick.
/ Klaus Manhart
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Unsere Serie bietet praxisnahe Einblicke und hilfreiche Strategien für den Umgang mit umfangreichen Daten. (Bild: Pixabay / Montage: Golem.de)
Unsere Serie bietet praxisnahe Einblicke und hilfreiche Strategien für den Umgang mit umfangreichen Daten. Bild: Pixabay / Montage: Golem.de

Der Begriff Big Data(öffnet im neuen Fenster) bezeichnet extrem große Datensätze, die mit traditionellen Methoden der Datenverarbeitung nicht effizient verarbeitet werden können. Die schiere Menge der Daten und die vielfältigen Formate verlangen andere Ansätze und Technologien(öffnet im neuen Fenster) , als die herkömmliche IT bereitstellt. Das Thema Big Data(öffnet im neuen Fenster) wegen dieser Herausforderungen links liegenzulassen, ist aber keine Option.

Für Unternehmen(öffnet im neuen Fenster) ist Big Data von Bedeutung(öffnet im neuen Fenster) , um wertvolle Einblicke in Daten zu gewinnen. Durch die Analyse der Datenmassen können Trends und Muster erkannt werden, die sonst unentdeckt blieben. Das dient der Entscheidungsfindung und kann zu besseren Geschäftsstrategien, optimierten Betriebsabläufen und einer höheren Kundenbindung führen(öffnet im neuen Fenster) . Wir haben eine Liste der zehn wichtigsten Big-Data-Herausforderungen(öffnet im neuen Fenster) zusammengestellt. In weiteren Folgen der Serie werden wir erklären, wie man diese meistert.

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