{"id":184488,"date":"2023-08-27T13:12:39","date_gmt":"2023-08-27T12:12:39","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=184488"},"modified":"2023-10-30T15:53:13","modified_gmt":"2023-10-30T14:53:13","slug":"big-data-analyse-methoden-fuer-deine-projekte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-analyse-methoden-fuer-deine-projekte","title":{"rendered":"Big Data Analyse Methoden f\u00fcr deine Projekte"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"184488\" class=\"elementor elementor-184488\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-689f5f26 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"689f5f26\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b294fd5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b294fd5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Big Data Analyse Methoden:\nDie Digitalisierung von Daten und der Aufschwung von Big Data haben zu einer massiven Informationsflut in den Unternehmen gef\u00fchrt. Es werden viele Informationen produziert, aber es m\u00fcssen auch viele Informationen verarbeitet werden. Doch diese Datenmengen stellen eine echte wirtschaftliche und strategische Herausforderung f\u00fcr Unternehmen dar, wenn sie wissen, wie sie diese Daten richtig verarbeiten und nutzen k\u00f6nnen, indem sie die richtigen Methoden f\u00fcr ihre Big-Data-Projekte einsetzen.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b1502d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8b1502d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e8bbe6c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1e8bbe6c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"color: #000000;\">Zu viele Informationen, das ist einfach zuviel des Guten. Und das scheint sich mit der zunehmenden Bedeutung von<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-training-entdecke-datascientest\"> Big Data<\/a> zu bewahrheiten. Mit der Vervielf\u00e4ltigung und Entwicklung digitaler Medien sehen sich Unternehmen mit einer Flut von Daten konfrontiert, die es zu verwalten gilt. Dabei sind <strong>Big Data Analyse Methoden<\/strong> sehr praktisch&#8230;<br \/><\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hrend die Unternehmen allm\u00e4hlich verstehen, wie wichtig es ist, diese <strong>Datenmengen<\/strong> und ihren Wert zu verarbeiten, ist es f\u00fcr sie auf der anderen Seite nicht immer einfach, diese Daten schnell zu verarbeiten.<\/span><\/p><p><span style=\"color: #000000;\">Eine schnelle Datenverarbeitung bedeutet, dass die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-ethik-gibt-es-das-ueberhaupt\">Big-Data-Tools<\/a> sofort verf\u00fcgbar sind, weshalb es wichtig ist, die Projektmethoden zu kennen, die man einsetzen muss, um ein effizientes Big-Data-Projekt durchzuf\u00fchren.<br \/><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17239895 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"17239895\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-69e35855 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"69e35855\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Big Data Analyse Methoden kann man f\u00fcr erfolgreiche Big-Data-Projekte nutzen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b176166 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2b176166\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Bei der Verwaltung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-fuer-dummies\">Big-Data-Projekten<\/a> kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, je nachdem, welche Teams in den einzelnen Fachbereichen, aber auch welche Modi zum Einsatz kommen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37b1cc8e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"37b1cc8e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Big Data Analyse Methoden: Die CRISP-Methode in Big-Data-Projekten<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c3a9cb4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7c3a9cb4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>CRISP-Methode<\/strong>, die bei ihrer Einf\u00fchrung 1996 von <strong>IBM CRISP-DM<\/strong> genannt wurde, wurde urspr\u00fcnglich f\u00fcr Data-Mining-Projekte entwickelt. Die Methode ist v\u00f6llig unabh\u00e4ngig von den in Unternehmen verwendeten Werkzeugen und Technologien. Dank ihres standardisierten Anwendungsschemas ist sie erfolgreich und f\u00fcr alle Big-Data-Projekte geeignet. Die <strong>CRISP-Methode<\/strong> besteht aus sechs Schritten und ist ideal, um ein definiertes Problem zu l\u00f6sen, da sie den Schwerpunkt auf die Identifizierung der Bed\u00fcrfnisse und die Gesch\u00e4ftsziele legt:<\/p><ol><li>Schritt 1: Verst\u00e4ndnis des Gesch\u00e4ftsproblems;<\/li><li>Schritt 2: Verst\u00e4ndnis der Daten;<\/li><li>Schritt 3: Vorbereitung der Daten;<\/li><li>Schritt 4: Modellierung der Daten ;<\/li><li>Schritt 5: Bewertung ;<\/li><li>Schritt 6: Einsatz.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-425d2e76 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"425d2e76\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Mit seinem<strong> zyklischen und iterativen Ansatz<\/strong> erm\u00f6glicht CRISP, sich an den Fortschritt des Projekts anzupassen, da es die Zusammenarbeit und die Kommunikation zwischen dem Projektteam und den Fachleuten f\u00f6rdert und R\u00fcckblicke erm\u00f6glicht. Die CRISP-Methode ist mit agilen Methoden kompatibel und wird daher h\u00e4ufig f\u00fcr Big-Data-Projekte und pr\u00e4diktive Analysen verwendet.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bfdf379 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bfdf379\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Agile Methoden als Big Data Analyse Methoden<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d9743ba elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4d9743ba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>CRISP-Methode<\/strong> wurde urspr\u00fcnglich f\u00fcr Datenprojekte entwickelt, kann aber in manchen Projekten zu wenig agil sein, da sie den Kunden und die Wertsch\u00f6pfung nicht in den Mittelpunkt des Prozesses stellt. Aus diesem Grund haben sich im Laufe der Jahre verschiedene Varianten herausgebildet:<\/p><ul><li><strong>AgileKDD:<\/strong> Diese Methode basiert auf dem OpenUp-Lebenszyklus, der sich auf vier Phasen st\u00fctzt, n\u00e4mlich Inception, Elaboration, Construction und Transition. Jede Phase enth\u00e4lt eine oder mehrere Iterationen, die in Sequenzen, Sprints, unterteilt sind und mit festen Zeitvorgaben geplant werden.<\/li><li><strong>ASUM-DM:<\/strong> Die von IBM entwickelte ASUM-DM-Methode ist eine Erweiterung von CRISP-DM, die Agilit\u00e4t mit traditionellem Projektmanagement verbindet. Die Methode besteht aus drei Hauptphasen: Analyse und Verst\u00e4ndnis des Gesch\u00e4fts und der Daten, Design, Konfiguration und Bau, Einsatz und Betrieb.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46fbdf58 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"46fbdf58\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Methoden, die f\u00fcr Big-Data-Projekte typisch sind<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5cb11d6a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5cb11d6a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es wurden auch andere <strong>Methoden zur Durchf\u00fchrung von Big-Data-Projekten<\/strong> entwickelt. Beispiele hierf\u00fcr sind die Stampede-Methode oder die AABA-Methode.<\/p><p>Die <strong>Stampede-Methode<\/strong>, die von IBM f\u00fcr seine Kunden entwickelt wurde, basiert auf der Bereitstellung von Expertenressourcen. Sie soll es jedem Unternehmen erm\u00f6glichen, schnell mit einem Projekt zu beginnen, das aus Big Data Wertsch\u00f6pfung 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 f\u00fcr das Unternehmen definiert wird.<\/p><p>\u00a0<\/p><p><strong>Die AABA-Methode,<\/strong> die f\u00fcr Architecture-centric Agile Big Data Analytics steht, basiert auf dem DevOPs-Modell. Sie umfasst sowohl eine AAA-Architektur als auch das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/welche-datenbanken-gibt-es-und-welche-ist-die-richtige\">Datenbankdesign<\/a> des Big-Data-Systems. Dank ihrer Agilit\u00e4t erm\u00f6glicht die AABA-Methode eine schnelle Anpassung an sich \u00e4ndernde Anforderungen und Technologien.<br \/>Wie man sieht, gibt es nicht eine einzige ideale Big-Data-Methode f\u00fcr jedes Projekt.<\/p><p>Da die Fachkenntnisse in jedem Unternehmen unterschiedlich sind, ist es nicht immer einfach, die richtige <strong>Big-Data-Projektmethode<\/strong> f\u00fcr die jeweilige Situation zu finden. Jede Big-Data-Methode hat ihre Vor- und Nachteile.<\/p><p>Entscheidend ist, dass die richtigen Kr\u00e4fte eingebunden werden und dass die Teams, sowohl die technischen als auch die fachlichen, sich anpassen und weiterentwickeln, um das Endprojekt st\u00e4ndig zu verbessern und Werte zu schaffen.<br \/>Wenn du dich f\u00fcr <strong>Big Data-Projekte oder Data Science<\/strong> im Allgemeinen interessierst, z\u00f6gere nicht, unser Team zu kontaktieren, um \u00fcber den Beruf des Data Engineers zu diskutieren, ein Beruf, der sich mit all diesen Problemen befasst!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-671f1044 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"671f1044\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Data Engineer Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Big Data Analyse Methoden: Die Digitalisierung von Daten und der Aufschwung von Big Data haben zu einer massiven Informationsflut in den Unternehmen gef\u00fchrt. 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