Beantwortet von der Redaktion von Business.Digital Stand
Big Data bezeichnet Datensätze, die in Volumen, Geschwindigkeit oder Vielfalt die Möglichkeiten klassischer Datenverarbeitungsmethoden übersteigen. Der Begriff wurde mit dem 3V-Modell bekannt: Volume (Menge), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt). Manche ergänzen noch Veracity (Zuverlässigkeit) und Value (Nutzen).
Als “groß” gilt heute Daten, die nicht mehr auf einem einzelnen Server verarbeitet werden können, also ab etwa mehreren Terabyte aufwärts, je nach Kontext. Ein E-Commerce-Unternehmen mit Millionen von Bestellungen produziert Big Data. Ein soziales Netzwerk mit täglichen Milliarden von Beiträgen erst recht.
Zusammenhang zwischen Big Data und KI
KI-Modelle brauchen Daten zum Lernen. Mehr relevante Daten bedeuten in der Regel bessere Modelle. Dieser Zusammenhang ist einer der Gründe, warum KI in den letzten Jahren so leistungsfähig geworden ist: Die Datenmenge im Internet ist exponentiell gewachsen.
GPT-Modelle wurden auf einem erheblichen Teil des englischsprachigen Internets trainiert, also auf Billionen von Wörtern. Ohne diese Datenmenge wären die heutigen Fähigkeiten nicht möglich. Gleichzeitig braucht nicht jede KI-Anwendung Big Data. Für viele Unternehmensanwendungen reichen einige tausend bis hunderttausend sauber aufbereitete Datenpunkte.
Was bedeutet das für dein Unternehmen?
Der Begriff Big Data wurde lange inflationär genutzt und viel versprochen. Die Ernüchterung kam, als viele Unternehmen merkten, dass große Datenmengen allein nichts bringen, wenn man keine klaren Fragen hat und keine Infrastruktur, um sie zu beantworten.
Der pragmatischere Ansatz: Welche Daten hast du? Welche Entscheidungen könntest du mit diesen Daten besser treffen? Und welche Tools brauchst du dafür? Das ist der Ausgangspunkt für sinnvolle Automatisierungslösungen oder KI-Implementierungen.