14.12.2018: Wolfgang Schultz & Roman Wenig

Big Data ist derzeit der Mega-Hype überhaupt. Gemeinsam mit Industrie 4.0, dem Internet der Dinge (IoT) und der totalen Digitalisierung sind viele aktuelle Buzz-Words versammelt. Ergänzt um die Begriffe mobiles Internet und Cloud-Computing werden sie sogar als Kandidaten für einen sechsten Kondratjew gehandelt.

Seit nunmehr fast 30 Jahren setzt sich Q-DAS mit der Analyse und Interpretation von Daten, die aus den Messsystemen der industriellen Fertigung sprudeln, auseinander. Es ist an der Zeit, sich zu outen: Wir beschäftigten uns bereits mit großen Datenmengen, als der Begriff Big Data noch nicht einmal erfunden geschweige denn gehypt wurde. Machen wir also bereits in Big Data?

Eine offizielle, genormte Definition für Big Data gibt es nicht. Unter den seriöseren Suchergebnissen findet sich unter anderem ein Beitrag des wissenschaftlichen Dienstes des Deutschen Bundestags aus dem Jahr 2013:
https://www.bundestag.de/blob/194790/c44371b1c740987a7f6fa74c06f518c8/big_data-data.pdf

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Begriffserklärung

Was ist Big Data? – Die große Menge unstrukturierter und semi-strukturierter Daten, die von Menschen und Maschinen erzeugt werden. Diese Menge übersteigt die Menge strukturierter Daten bei Weitem. Sie wächst auch schneller als die Menge strukturierter Daten.

Was ist big? – Datensätze, die üblicherweise so groß sind, dass sie nicht in den Arbeits-speicher des Computers geladen werden können. (Ab einer fünfstelligen Zahl von Zeilen in einem Datensatz verlangsamt sich dessen Verarbeitung mit den gegenwärtigen “Büro-Computern” spürbar.)

Einer unserer Kunden hat über einen Zeitraum von etwa drei Jahren Daten von Koordinaten-messmaschinen aufgenommen (ca. 1.800 Merkmale von Motorblöcken). Das sind insgesamt “nur” ca. 70 GB, aber das ist keinesfalls “big”.

Was ist unstrukturiert? – Das Vorliegen der Daten in einem Format, mit dem die Daten nicht sofort verarbeitet werden können, z B. Texte, Bilder, Audio-Tracks, Videos, Inhalte aus Blogs oder von Homepages …