Big Data ist längst Realität – und der kompetente Umgang damit ist ein zentraler Erfolgsfaktor.
In Unternehmen entstehen heute riesige Datenmengen, oft schneller, vielfältiger und unstrukturierter als klassische Systeme sie bewältigen können.

Aber wann spricht man wirklich von Big Data?

Nicht erst ab einer bestimmten Datenmenge!
Entscheidend sind die 5 V’s:

• Volume – Sehr große Datenmengen (z. B. Logdaten, Sensordaten)

• Velocity – Hohe Geschwindigkeit bei Entstehung und Verarbeitung

• Variety – Unterschiedliche Datenformate: Text, Audio, Sensoren, Bilder

• Veracity – Unsicherheiten und Qualitätsprobleme in den Daten

• Value – Der echte geschäftliche Nutzen durch gezielte Analysen

Praktisches Beispiel:
Klassische Data-Warehouse-Systeme stoßen an ihre Grenzen, wenn große Datenströme nahezu in Echtzeit verarbeitet werden müssen – etwa bei der Analyse von Sensordaten in Produktionsanlagen.
Hier sind unter anderem Streaming-Technologien erforderlich, um die Geschwindigkeit und Vielfalt moderner Big-Data-Szenarien zu bewältigen.
 

Big Data braucht mehr als nur Technologie
Viele Big-Data-Initiativen scheitern jedoch  nicht an Tools – sondern an fehlender Strategie und Governance.
Denn:

• Ohne Data Governance kein Vertrauen in die Analysen

• Ohne konkrete Business Cases keine Wertschöpfung

• Ohne Integration in bestehende Architekturen keine Skalierbarkeit

Big Data wird erst dann wertvoll, wenn es strategisch in die BI-Landschaft eines Unternehmens integriert wird.
 
BI Takeaway:
„Big Data entfaltet sein Potenzial erst dann, wenn es mit konkreten Fragestellungen aus dem Business verknüpft wird.“