Das Ziel der Big-Data-Analyse besteht vor allem darin, Unternehmen dabei zu helfen, richtig auf aktuell bestehende Situationen zu reagieren und einzelne Prozesse zu automatisieren. Hierfür gibt es verschiedene Methoden der Nutzung und Arbeit mit Big Data. Heute werden wir uns einige von ihnen ansehen. 

Kombination und Integration von Daten  

Große Daten werden oft aus vielen verschiedenen Quellen gesammelt. Es ist jedoch nicht immer möglich, sie in einer einzigen Datenbank zusammenzufassen: Oft sind die Daten heterogen und können nicht auf eine gemeinsame Sicht gebracht werden. In diesem Fall kommt die Integrationstechnologie zum Einsatz. Dabei handelt es sich sowohl um Datenverarbeitung als auch um Analyse. Zu diesem Zweck werden alle uneinheitlichen Informationen in ein einziges Format gebracht. Die Daten werden ergänzt und geprüft: überflüssige Daten werden entfernt, fehlende Daten werden aus anderen Quellen geladen. Oft lassen sich auch danach noch eindeutige Schlüsse aus den Daten ziehen. Traditionell werden für die Datenintegration ETL-Prozesse - Extraktion, Transformation und Laden - eingesetzt. ETL-Systeme werden auf der Grundlage dieser Prozesse aufgebaut. 

Statistische Auswertung  

Um zu ermitteln, wie wahrscheinlich das Eintreten von bestimmten Ereignissen ist oder wie Daten nach bestimmten Kriterien zusammenhängen, wird werden statistische Auswertungen durchgeführt. Bei großen Daten funktionieren statistische Berechnungen am besten, denn je größer die Stichprobe, desto zuverlässiger ist das Ergebnis.  

Zu der Analyse von Big Data kann man diese Anwendungsfälle zählen: 

• Einfache Prozentsätze, z. B. der Anteil der treuen Kunden.  

• Durchschnittswerte von Daten aus verschiedenen Gruppen, z. B. die durchschnittliche Rechnungssumme für verschiedene Kundenkategorien.  

• Berechnung der Korrelation zwischen mehreren Eigenschaften, also wie sich die Änderung einiger Attribute auf andere auswirkt. Zum Beispiel, wie sich das Alter eines Kunden auf seine Kaufkraft auswirkt oder wie die Umgebungstemperatur die Fehlerquote der Produktion beeinflusst.  

• Weitere Indikatoren, entsprechend den geschäftlichen Anforderungen. 

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz  

Mit Hilfe von Big Data lassen sich automatisierte Systeme zusammenstellen, die eigenständig Entscheidungen treffen können. Im einfachsten Fall handelt es sich dabei um Chatbots, die Benutzerantworten erkennen können. Im komplexesten Fall handelt es sich um große, verteilte Systeme für den Einkauf oder das Produktionsmanagement. Damit solche Systeme funktionieren, brauchen sie Verhaltensmuster. Diese Muster werden allein durch die Arbeit mit Big Data erlernt. Das System schaut sich an, wie sich die Daten in der Vergangenheit verändert haben, und ermittelt den wahrscheinlichen Zustand in der Zukunft auf der Grundlage der gegenwärtigen Daten. Solche Systeme werden als neuronale Netze bezeichnet. Durch Training kann neuronalen Netzen beigebracht werden, Big Data zu analysieren. So kann ein neuronales Netz beispielsweise mit Informationen, wie lange Kunden welche Produkte des Web-Shops betrachten, das Kundenverhalten klassifizieren und ermitteln, welche weiteren Produkte für den Kunden interessant wären. 

Prädiktive Analytik  

Hier geht es um Vorhersagen auf der Grundlage von Daten. Wir betrachten zum Beispiel das Kundenverhalten des vergangenen Jahres und können vorhersagen, wie die Nachfrage nach bestimmten Produkten an einem bestimmten Tag sein wird. Ebenso lässt sich feststellen, welche spezifischen Parameter das Kundenverhalten beeinflussen. Prädiktive Analytik wird zur Vorhersage von Produktionsfehlern, Kundenverhalten, Lieferzeiten in der Logistik und der finanziellen Leistung von Unternehmen eingesetzt. Bei der prädiktiven Analyse werden große Datenmengen untersucht und dann Korrelationen berechnet und Diagramme erstellt, um vorauszusagen, wie sich die Dinge in Zukunft entwickeln werden. 

Simulation und Modellierung  

Mit Hilfe der prädiktiven Analyse lässt sich vorhersagen, was passieren wird, wenn sich nichts ändert und das System mit denselben Daten weiterläuft. Die Simulation hingegen hilft bei der Beantwortung der Frage: "Was wäre, wenn...?" Dazu bauen wir auf der Grundlage von Big Data ein möglichst genaues Modell der Situation auf und ändern dann die Parameter darin: Erhöhung des Warenpreises, Erhöhung des Kundenverkehrs, Änderung der Einstellungen einer Anlage. Das Modell reagiert darauf und zeigt, was passieren wird: wie sich der Gewinn verändert, was mit der Kundentreue passiert, ob die Fehlerrate in der Produktion sinkt. 

Tools für die Analyse von Big Data  

Am häufigsten werden in Python geschriebene Skripte und Programme für die Analyse von Big Data verwendet. Um gemeinsam und effizient zu arbeiten, werden diese Skripte und Programme in speziellen interaktiven Umgebungen geschrieben - Jupiter Notebook, Google Collab. Diese Umgebungen ermöglichen das Hochladen von Daten, die Verwendung von maschinellem Lernen und neuronalen Netzen sowie das Sammeln von Statistiken. Power BI, Tableau oder Grafana werden genutzt, um die Ergebnisse der Datenanalyse zu visualisieren. Sie ermöglichen es Ihnen, visuelle Diagramme, Grafiken und Tabellen zu erstellen, um denjenigen, die nicht genug über Datenanalyse wissen, die Ergebnisse der Analysen zu demonstrieren. Es gibt auch spezielle Tools und Frameworks für die Verarbeitung von Big Data auf verschiedenen Technologien: Hadoop, Caffe und andere. Diese werden für maschinelles Lernen und komplexe Datenanalysen verwendet, wobei die Wahl des Tools von den im Unternehmen verwendeten Technologien und den Geschäftszielen abhängt. 

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