Big Data Analyse Methoden: Die Digitalisierung von Daten und der Aufschwung von Big Data haben zu einer massiven Informationsflut in den Unternehmen geführt. Es werden viele Informationen produziert, aber es müssen auch viele Informationen verarbeitet werden. Doch diese Datenmengen stellen eine echte wirtschaftliche und strategische Herausforderung für Unternehmen dar, wenn sie wissen, wie sie diese Daten richtig verarbeiten und nutzen können, indem sie die richtigen Methoden für ihre Big-Data-Projekte einsetzen.
Zu viele Informationen, das ist einfach zuviel des Guten. Und das scheint sich mit der zunehmenden Bedeutung von Big Data zu bewahrheiten. Mit der Vervielfältigung und Entwicklung digitaler Medien sehen sich Unternehmen mit einer Flut von Daten konfrontiert, die es zu verwalten gilt. Dabei sind Big Data Analyse Methoden sehr praktisch…
Während die Unternehmen allmählich verstehen, wie wichtig es ist, diese Datenmengen und ihren Wert zu verarbeiten, ist es für sie auf der anderen Seite nicht immer einfach, diese Daten schnell zu verarbeiten.
Eine schnelle Datenverarbeitung bedeutet, dass die Big-Data-Tools sofort verfügbar sind, weshalb es wichtig ist, die Projektmethoden zu kennen, die man einsetzen muss, um ein effizientes Big-Data-Projekt durchzuführen.
Welche Big Data Analyse Methoden kann man für erfolgreiche Big-Data-Projekte nutzen?
Bei der Verwaltung von Big-Data-Projekten kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, je nachdem, welche Teams in den einzelnen Fachbereichen, aber auch welche Modi zum Einsatz kommen.
Big Data Analyse Methoden: Die CRISP-Methode in Big-Data-Projekten
Die CRISP-Methode, die bei ihrer Einführung 1996 von IBM CRISP-DM genannt wurde, wurde ursprünglich für Data-Mining-Projekte entwickelt. Die Methode ist völlig unabhängig von den in Unternehmen verwendeten Werkzeugen und Technologien. Dank ihres standardisierten Anwendungsschemas ist sie erfolgreich und für alle Big-Data-Projekte geeignet. Die CRISP-Methode besteht aus sechs Schritten und ist ideal, um ein definiertes Problem zu lösen, da sie den Schwerpunkt auf die Identifizierung der Bedürfnisse und die Geschäftsziele legt:
- Schritt 1: Verständnis des Geschäftsproblems;
- Schritt 2: Verständnis der Daten;
- Schritt 3: Vorbereitung der Daten;
- Schritt 4: Modellierung der Daten ;
- Schritt 5: Bewertung ;
- Schritt 6: Einsatz.
Mit seinem zyklischen und iterativen Ansatz ermöglicht CRISP, sich an den Fortschritt des Projekts anzupassen, da es die Zusammenarbeit und die Kommunikation zwischen dem Projektteam und den Fachleuten fördert und Rückblicke ermöglicht. Die CRISP-Methode ist mit agilen Methoden kompatibel und wird daher häufig für Big-Data-Projekte und prädiktive Analysen verwendet.
Agile Methoden als Big Data Analyse Methoden
Die CRISP-Methode wurde ursprünglich für Datenprojekte entwickelt, kann aber in manchen Projekten zu wenig agil sein, da sie den Kunden und die Wertschöpfung nicht in den Mittelpunkt des Prozesses stellt. Aus diesem Grund haben sich im Laufe der Jahre verschiedene Varianten herausgebildet:
- AgileKDD: Diese Methode basiert auf dem OpenUp-Lebenszyklus, der sich auf vier Phasen stützt, nämlich Inception, Elaboration, Construction und Transition. Jede Phase enthält eine oder mehrere Iterationen, die in Sequenzen, Sprints, unterteilt sind und mit festen Zeitvorgaben geplant werden.
- ASUM-DM: Die von IBM entwickelte ASUM-DM-Methode ist eine Erweiterung von CRISP-DM, die Agilität mit traditionellem Projektmanagement verbindet. Die Methode besteht aus drei Hauptphasen: Analyse und Verständnis des Geschäfts und der Daten, Design, Konfiguration und Bau, Einsatz und Betrieb.
Methoden, die für Big-Data-Projekte typisch sind
Es wurden auch andere Methoden zur Durchführung von Big-Data-Projekten entwickelt. Beispiele hierfür sind die Stampede-Methode oder die AABA-Methode.
Die Stampede-Methode, die von IBM für seine Kunden entwickelt wurde, basiert auf der Bereitstellung von Expertenressourcen. Sie soll es jedem Unternehmen ermöglichen, schnell mit einem Projekt zu beginnen, das aus Big Data Wertschöpfung generiert. Stampede wird in einem Pilotprojekt angewendet, das nach einer intensiven, etwa viermonatigen Arbeitssitzung festgelegt wird, in der das Big-Data-Projekt bestimmt, die erforderlichen Ressourcen ermittelt, ein Arbeitsplan erstellt und der Wert für das Unternehmen definiert wird.
Die AABA-Methode, die für Architecture-centric Agile Big Data Analytics steht, basiert auf dem DevOPs-Modell. Sie umfasst sowohl eine AAA-Architektur als auch das Datenbankdesign des Big-Data-Systems. Dank ihrer Agilität ermöglicht die AABA-Methode eine schnelle Anpassung an sich ändernde Anforderungen und Technologien.
Wie man sieht, gibt es nicht eine einzige ideale Big-Data-Methode für jedes Projekt.
Da die Fachkenntnisse in jedem Unternehmen unterschiedlich sind, ist es nicht immer einfach, die richtige Big-Data-Projektmethode für die jeweilige Situation zu finden. Jede Big-Data-Methode hat ihre Vor- und Nachteile.
Entscheidend ist, dass die richtigen Kräfte eingebunden werden und dass die Teams, sowohl die technischen als auch die fachlichen, sich anpassen und weiterentwickeln, um das Endprojekt ständig zu verbessern und Werte zu schaffen.
Wenn du dich für Big Data-Projekte oder Data Science im Allgemeinen interessierst, zögere nicht, unser Team zu kontaktieren, um über den Beruf des Data Engineers zu diskutieren, ein Beruf, der sich mit all diesen Problemen befasst!
