Große Daten

Die Merkmale von Big Data (Die Vs)

Big Data wird in der Regel durch mehrere Schlüsselmerkmale definiert, die oft als "Vs" bezeichnet werden und dazu beitragen, sie von herkömmlichen Daten zu unterscheiden:

• Volumen: Dies bezieht sich auf die schiere Menge der erzeugten und gesammelten Daten, die oft in Terabytes, Petabytes oder sogar Exabytes gemessen wird. Zu den Quellen gehören Sensordaten, Social Media Feeds, Transaktionsaufzeichnungen und Maschinenprotokolle. Die Verarbeitung dieser Datenmenge erfordert skalierbare Speicherlösungen und verteilte Datenverarbeitungssysteme.
• Geschwindigkeit: Dies beschreibt die Geschwindigkeit, mit der neue Daten erzeugt werden und verarbeitet werden müssen. Viele Anwendungen erfordern Echtzeit-Inferenz und -Analyse, was eine Hochgeschwindigkeitsdatenaufnahme und -verarbeitung erfordert, die häufig durch Tools wie Apache Kafka erleichtert wird.
• Vielfältigkeit: Big Data gibt es in verschiedenen Formaten. Sie umfassen strukturierte Daten (wie relationale Datenbanken), halbstrukturierte Daten (wie JSON- oder XML-Dateien ) und unstrukturierte Daten (wie Textdokumente, Bilder, Videos und Audiodateien). Der Umgang mit dieser Vielfalt erfordert eine flexible Datenspeicherung und Analysetools, die unterschiedliche Datentypen verarbeiten können.
• Wahrhaftigkeit: Dies bezieht sich auf die Qualität, Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Daten. Big Data enthält oft Rauschen, Inkonsistenzen und Verzerrungen, so dass robuste Datenbereinigungs- und Vorverarbeitungsverfahren erforderlich sind, um zuverlässige Analysen und Modellergebnisse zu gewährleisten. Die Verzerrung von Datensätzen ist hier ein großes Problem.
• Wert: Das Ziel der Erfassung und Analyse von Big Data besteht letztlich darin, aussagekräftige Erkenntnisse und einen geschäftlichen Nutzen zu gewinnen. Dazu gehört das Erkennen relevanter Muster und Trends, die als Entscheidungsgrundlage dienen, Prozesse optimieren oder Innovationen vorantreiben können.

Relevanz für KI und maschinelles Lernen

Big Data ist der Eckpfeiler vieler Fortschritte in den Bereichen KI und ML. Große, vielfältige Datensätze sind entscheidend für das Training leistungsfähiger Modelle, insbesondere neuronaler Netze (NN), damit diese komplexe Beziehungen innerhalb der Daten erlernen und ein hohes Maß an Genauigkeit erreichen können. Zum Beispiel erfordert das Training von hochmodernen Computer-Vision-Modellen (CV) wie Ultralytics YOLO für Aufgaben wie Objekterkennung oder Bildsegmentierung riesige Mengen an beschrifteten visuellen Daten. Auch Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) wie Transformers stützen sich auf umfangreiche Textkorpora.

Die effiziente Verarbeitung dieser großen Datensätze erfordert eine leistungsstarke Hardware-Infrastruktur, die häufig GPUs (Graphics Processing Units) oder TPUs und verteilte Computing-Frameworks wie Apache Spark nutzt. Plattformen wie Ultralytics HUB bieten Tools für die Verwaltung dieser umfangreichen Modellschulungs-Workflows und vereinfachen die Verwaltung von Datensätzen, die Verfolgung von Experimenten und die Bereitstellung von Modellen.

Real-World AI/ML-Anwendungen

Big Data ist die Grundlage für zahlreiche KI-gestützte Anwendungen in verschiedenen Branchen:

• Empfehlungssysteme: Streaming-Dienste wie Netflix und E-Commerce-Plattformen analysieren riesige Mengen von Nutzerinteraktionsdaten (Sehverhalten, Kaufverhalten, Klicks), um ausgeklügelte Empfehlungsalgorithmen zu trainieren. Diese Algorithmen liefern personalisierte Vorschläge, die das Engagement der Nutzer und den Umsatz steigern.
• Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos erzeugen enorme Datenmengen pro Sekunde von Sensoren wie Kameras, LiDAR und Radar. Diese Big Data werden in Echtzeit mit KI-Modellen für Aufgaben wie Objekterkennung, Pfadplanung und Entscheidungsfindung verarbeitet, wie in KI in selbstfahrenden Autos beschrieben. Unternehmen wie Waymo verlassen sich bei der Entwicklung und Verbesserung ihrer autonomen Fahrtechnologie in hohem Maße auf Big-Data-Analysen.
• Gesundheitswesen: Die Analyse von Big Data im Gesundheitswesen ermöglicht Anwendungen wie prädiktive Diagnostik, personalisierte Medizin und Arzneimittelforschung. Die Analyse großer Mengen elektronischer Gesundheitsakten, genomischer Daten und medizinischer Bilder hilft dabei, Krankheitsmuster und die Wirksamkeit von Behandlungen zu erkennen(Radiology: Artificial Intelligence Journal).
• Landwirtschaft: Die Präzisionslandwirtschaft nutzt Big Data von Sensoren, Drohnen und Satelliten, um die Ernteerträge zu optimieren, die Bodengesundheit zu überwachen und Ressourcen effizient zu verwalten, was zu Fortschritten bei KI-Lösungen in der Landwirtschaft beiträgt.

Big Data im Vergleich zu verwandten Konzepten

Es ist hilfreich, Big Data von verwandten Begriffen zu unterscheiden:

• Traditionelle Daten: In der Regel kleineres Volumen, mit geringerer Geschwindigkeit erzeugt, strukturierter und mit herkömmlichen relationalen Datenbanksystemen (z. B. SQL) verwaltbar. Big Data erfordert aufgrund ihres Umfangs und ihrer Komplexität spezielle Tools wie das Hadoop-Ökosystem oder Spark für die Verarbeitung.
• Data Mining: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Entdeckung von Mustern und Wissen aus großen Datensätzen, einschließlich Big Data. Data-Mining-Techniken (wie Clustering, Klassifizierung) werden auf Big Data angewandt, um Werte zu extrahieren.
• Data Lake: Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, in dem große Mengen an Rohdaten (strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert) in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden können. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, in denen verarbeitete, strukturierte Daten gespeichert werden, bieten Data Lakes Flexibilität für verschiedene analytische Aufgaben mit Big Data. Cloud-Computing-Plattformen wie AWS und Google Cloud bieten robuste Data-Lake-Lösungen.
• Datenanalyse: Dies ist der breitere Bereich der Untersuchung von Datensätzen, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Bei der Datenanalyse von Big Data kommen häufig fortgeschrittene Techniken zum Einsatz, darunter ML und statistische Modellierung, um den Umfang und die Komplexität zu bewältigen.

Die effektive Verwaltung von Big Data ist mit Herausforderungen verbunden, die mit der Speicherinfrastruktur, den Verarbeitungskosten, der Gewährleistung der Datensicherheit und des Datenschutzes sowie der Aufrechterhaltung der Datenqualität zusammenhängen (Veracity). Die Bewältigung dieser Herausforderungen eröffnet jedoch ein immenses Potenzial für Innovationen, die durch KI und ML angetrieben werden.