Big data - einige Gedanken geprägt von Viktor Mayer-Schönberger
Nicht erst seit neustem erhitzt das Spannungsfeld "big data" die Gemüter. Es wird darum der Versuch unternommen, einige allgemeine Erläuterungen global beleuchtet zu skizzieren.
Bereits vor 11 Jahren wurde das Thema zum ersten Mal erwähnt. Seither ist viel passiert. Oft wird Viktor Mayer-Schönberger zum Spannungsfeld big data zitiert. Kenneth Cukier wird aber ebenfalls oft zitiert.
Ein Blick auf die Definitionsvielfalt ist unumgänglich. Die wichtigste Beschreibung des Begriffs lautet: "Was aber bezeichnet „Big Data“? Häufig wird Big Data über die drei „V“-Begriffe charakterisiert: „Volume“ im Sinne der Masse an Daten, zu deren Bearbeitung konventionelle Datenbanksysteme nicht mehr ausreichen und verteilte, parallele Systeme eingesetzt werden (z. B. Hadoop und MapReduce). „Velocity“ bezeichnet die Geschwindigkeit bzw. Beschleunigung des Datenverkehrs bis hin zur Analyse in Echtzeit, und mit „Variety“ ist die vielfältige, auch unstrukturierte Beschaffenheit der Daten jedweden Formats gemeint (Text-, Bild-, Audio- und Videodaten, Metadaten usw.). Ergänzt wird diese Liste der V-Begriffsmerkmale bisweilen durch „Value“, also der bereits angesprochenen, monetären Verwertung, und „Veracity“, der Unsicherheit und Unschärfe der Daten und ihrer Analysen." (Harald Gapski, 2015). Komplett anders die Beschreibung von Ziawasch Abedjan aus dem Jahr 2021 : "Während der Begriff Big Data sehr geläufig ist, gibt es keine einheitliche Definition dessen; sie wird abwechselnd in Bezug zu Datensätzen, Datenbanken oder gar der Beschreibung einer auf Daten basierenden Technologie synonym verwendet. In diesem Beitrag soll diejenige Definition angenommen werden, die sich streng auf Datenmengen bezieht. Unter Big Data werden Datenmengen betrachtet, die weder manuell noch durch herkömmliche Verarbeitungstechnologien verwendet werden können (vgl. Gartner Glossary, 2020). Die drei Haupteigenschaften von Big Data beziehen sich auf den Umfang (Volume), die Schnelllebigkeit (Velocity) und die Heterogenität (Variety) von Daten.". Unübersehbar sind hier verbindende und trennende Aspekte. ...