Aktuell sprechen immer mehr Leute über Big Data, Data Science und Data Analytics. Doch was genau was genau bedeuten all diese Begriffe und welche Relevanz haben sie für Unternehmen? Dieser Artikel soll Klarheit in den Begriffe-Dschungel bringen und die Grundlagen der einzelnen Disziplinen verdeutlichen.

 

Big Data

Big Data beschreibt, wie der Begriff schon aussagt, große und komplexe Datenmengen, die sich durch ihre Schnelllebigkeit und wenig ausgeprägte Strukturierung auszeichnet. Big Data kommt dabei häufig dann zum Einsatz, wenn es um neue Technologien angeht. Klassische manuelle Analysemethoden können mit der großen Datenmenge dabei nur schwer zurechtkommen und benötigen daher Data Analytics und Data Science Methoden.

 

Data Analytics

Data Analytics oder auch Datenanalytik beschäftigt sich mit der Untersuchung der Daten. Sie soll helfen Muster und Schlussfolgerungen innerhalb der vorhandenen Daten und Informationen zu vermitteln, um Prozesse oder Strategien zu optimieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Einsatz findet Data Analytics besonders dann, wenn Firmen ihre Services optimieren möchten oder Entscheidungen optimieren oder widerlegen möchten.

 

Data Science

Data Science ist um einiges komplexer als Data Analytics. Data Scientists nutzen Mathematik, Programmierung und Statistik, um Zusammenhänge aus Daten herauszulesen und Datensätze optimal auszulesen. Sie arbeiten dabei mit strukturierten und unstrukturierten Daten. Auch wenn sich die beiden Begriffe sehr ähneln, sind sie doch unterschiedlich, was die Komplexität der Aufgaben und die Verarbeitungsmöglichkeiten der Datensätze angeht.

Besonders in den letzten Jahren hat der Begriff Data Science einiges an Aufsehen erregt und gilt als einer der wichtigsten Berufe der Zukunft.

 

Die Kombination mit Big Data kommt in den beiden Bereichen dann vor, wenn sie besonders große Datensätze analysieren müssen. Diese Big Data Analytics kommt auch bei der Analyse von unstrukturierten Informationen wie Bildern oder Videos zum Einsatz, die über mathematische Funktionen hinausgeht und häufig den Einsatz ergänzender Instrumente, wie beispielsweise künstlicher Intelligenz, benötigt.

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