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SEO Lexikon ¬ĽWas bedeutet Big Data?

Alle Datensammlungen, welche nicht mit gängigen Datenverarbeitungsmethoden ausgewertet werden können.

Big Data

Unter den Begriff ‚ÄěBig Data‚Äú fallen alle Datensammlungen, welche nicht mit g√§ngigen Datenverarbeitungsmethoden ausgewertet werden k√∂nnen. Das kommt zum einen durch die umfangreiche Masse an Daten und der Komplexit√§t, wie auch durch die st√§ndigen √Ąnderungen. Big Data bezieht sich aber nicht nur auf die Daten, sondern auch auf deren Analyse.

Umfang

Da es sich um Big Data, also besonders gro√üe Datenmengen handelt, werden spezielle Datenspeicher ben√∂tigt, um die Masse an Daten verarbeiten zu k√∂nnen. Mittlerweile ist es schon bald allt√§glich, dass Unternehmen ihre Daten in Petabyte speichern und in Terrabyte verarbeiten. Des Weiteren w√§chst die Datenmenge stetig, dies zeigen Berechnungen aus dem Jahr 2011. Diese zeigten, dass sich die Datenmenge alle 2 Jahre verdoppelt. Nat√ľrlich h√§ngt das, neben der maschinellen Datenerzeugung, mit dem technischen Fortschritt zusammen. Dadurch besteht die M√∂glichkeit immer mehr Daten zu sammeln und auch abzuspeichern.

Im Normalfall werden die Big Data Technologien auf den zutreffenden Anwendungsbereich zugeschnitten. Hadoop, Mongo DB, Pentaho und Infobright sind dabei die Wichtigsten. Durch diese Technologien wird die Verarbeitung von unzähligen Datensätzen und -einheiten ermöglicht, wie auch der Import und Export von sehr hohen Datenmengen. Mit einer derartigen Technologie gibt es in Bezug auf die Komplexität oder auf die parallel laufenden Abfragen keine Probleme.

Anwendungsbereiche

Wie auch die Technologien der Datensammlung und -verarbeitung, sind auch die Quellen f√ľr Big Data sehr vielf√§ltig. Solche Quellen kommen bspw. aus:

  • Wettersatelliten
  • Technischen Netzwerken
  • Geodaten
  • Social Media Kan√§len
  • Medizinischen Testreihen
  • Sensordaten

Besonders auch in den Bereichen Wirtschaft, Technologie und Wissenschaft sind Big Data sehr umfangreich. Dabei wird alles beinhaltet: intelligente Energiesteuerung, medizinische Diagnostik, die Auswertung von Webstatistiken und noch vieles mehr. Der Zweck der Datensammlung unterscheidet sich je nach Anwendungsbereich. In der Wirtschaft geht es besonders um gewinnbringende Entwicklungen, welche dem Unternehmen zugunsten kommen. Beim Online-Marketing bieten sie Einblicke in die Eigenschaften und Interessen des potenziellen Kunden.

Vorteile des Big Data im Online-Marketing

Besonders f√ľr das Online-Marketing bietet Big Data ein enormes Potenzial. Durch die Datenvielfalt des Internets haben Marketing-Verantwortliche die M√∂glichkeit eine exakte Analyse der Zielgruppe aufzustellen. Dabei flie√üen die Interessen und W√ľnsche der potenziellen Kunden mit ein, welche auf ein individuelles und optimales Angebot ausgerichtet sind. Zu dieser Datenvielfalt des Internets geh√∂ren die Seitenaufrufe, K√§ufe, Inhalte des Warenkorbs, Aktivit√§ten auf den Social Media Kan√§len und noch viel mehr.

Im Marketing geht es darum, die Angebote perfekt auf den Kunden abzustimmen und Kampagnen zu personalisieren, damit der Kunde ein positives Erlebnis hat und letztendlich das angeworbene Produkt kauft. Daf√ľr sind Prognosen √ľber das zuk√ľnftige Verhalten der Kunden von besonderer Bedeutung. Somit ist das Ergebnis nicht irgendein unn√ľtzes Produkt, sondern ein Produkt, welches auf die Interessen des Kunden angepasst ist und den Kunden auch interessiert.

Die ben√∂tigten Daten kann das Online-Marketing √ľber folgende Stellen erlangen:

Die gesammelten Daten k√∂nnen schlie√ülich f√ľr folgende Aktivit√§ten genutzt werden:

  • Gezieltes E-Mail Marketing
  • Trendanalysen
  • Serviceoptimierung
  • Kundenbindung
  • Gezielte Nutzung von Unternehmensressourcen
  • Nachfrage- und Absatzanalysen
  • Cross-Selling Ma√ünahmen
  • Websitegestaltung (z.B. Personalisierung der Website nach Region)
  • Angepasste Steuerung von Marketing Kampagnen

Um Big Data im Online-Marketing erfolgreich nutzen zu k√∂nnen, ist die Voraussetzung eine genaue Fragesammlung, welcher der Datensammlung vorausgeht. Es ist nur dann eine gezielte Datensammlung, wenn bekannt ist was ausgewertet werden soll und was das eigentliche Ziel ist. Diese Auswertungen kann mithilfe von Google Analytics durchgef√ľhrt werden.

Kritikpunkte

Trotz all der positiven Aspekte ist Big Data nicht fehlerfrei. So stellt man sich h√§ufig die Frage, von wem die Daten erhoben werden und wof√ľr diese genutzt werden sollen. Es kommt wiederholt vor, dass auf private Inhalte zugegriffen wird, ohne dessen Einverst√§ndnis. Es ist eine stetige Herausforderung der Unternehmen die wirtschaftlichen Vorteile von Big Data zu nutzen, aber dabei den Datenschutz einzuhalten.

Ein weiterer Kritikpunkt ist die Art der Datenauswertung, welche rein technisch erfolgt. Man sagt, dass die Qualit√§t bei einer technischen Auswertung nicht gen√ľgend beachtet werden w√ľrde. Eine gro√üe Datenmenge kann nat√ľrlich nicht mit einer guten Grundlage verglichen werden.

Auch eine gezielte und zweckgerichtete Datensammlung gehört zu Big Data. Dies spart vor allem Kosten der IT-Infrastruktur und vereinfacht die Hinweise an die Nutzer zu Datenverarbeitung.

Um die Daten abzuspeichern, muss jedes Mal auf die Rechtssicherheit, in Betracht auf das deutsche Datenschutzrecht, geachtet werden. Zus√§tzlich sind die Unternehmen dazu verpflichtet den Verbraucherschutz zu ber√ľcksichtigen und eine Datenmanipulation zu verhindern.

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