Big data refers to collections of data that are so large, complex, and fast-growing that traditional data processing software cannot manage or analyze them effectively.

How is big data commonly used?

Big data is used for predictive analytics, user behavior analysis, AI model training, product development, and enhancing customer experiences.

What are common sources of big data?

Big data sources include customer surveys, user behavior within applications, sensor data, social media feeds, web content, surveillance footage, and audio recordings.

What technologies have made big data possible?

Cloud computing, increased digital storage capacity, and widespread Internet use have enabled organizations to collect, store, and analyze vast quantities of data.

What are the three V’s of big data?

The three V's of big data are three characteristics common to all big data sets. The three V's are volume (how much data there is), velocity (how quickly the data collection is growing), and variety (how many sources data is coming from).

What are some key challenges with big data management?

Challenges include information overload, complex data analysis, high data retrieval costs, ensuring data accuracy, and meeting privacy or regulatory requirements.

How do AI and big data work together?

Big data makes it possible to train and refine AI models by providing the large datasets needed for training. Conversely, AI-enhanced data management services can help manage and analyze massive data collections that would be impossible to process manually.

How is AI trained using big data?

Large language models like ChatGPT are trained on millions of documents, using huge datasets to help them generate accurate and human-like responses.

What is big data?

Was ist Big Data?

Big Data bezeichnet Datensammlungen, die extrem groß, komplex und schnell wachsend sind – so groß, dass herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sie nicht verwalten kann. Diese Sammlungen können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten. Obwohl es keine weithin akzeptierte, technisch präzise Definition von „Big Data“ gibt, wird der Begriff üblicherweise für massive, schnell wachsende Datensammlungen verwendet.

Die digitale Speicherkapazität ist seit der Entwicklung der ersten Computer exponentiell gestiegen. Daten können in großem Umfang gespeichert und innerhalb von Sekunden abgerufen werden. Cloud-Computing hat die Datenspeicherung praktisch unbegrenzt gemacht. Zusammen haben diese Entwicklungen das ermöglicht, was wir heute als Big Data bezeichnen. Daten aus den Internetaktivitäten der Nutzer, Webanwendungen und Internet of Things (IoT)-Geräten können protokolliert und analysiert werden, um Vorhersagen zu treffen oder fortgeschrittene Modelle der Künstlichen Intelligenz (KI) zu trainieren.

Big Data kann aus öffentlich zugänglichen Quellen stammen, aber auch proprietär sein. Beispiele für Big Data sind:

Daten aus Kundenumfragen
Aufzeichnungen des Nutzerverhaltens innerhalb einer App
Sensordaten
Social-Media-Feeds
Website-Inhalt
Überwachungsdaten
Audioaufnahmen

Zu den üblichen Verwendungszwecken von Big Data gehören:

Prädiktive Analysen
Analyse des Nutzerverhaltens
Training von KI-Modellen
Produktentwicklung
Optimierung der Kundenerfahrung

Drei Punkte, auf die es bei Big Data ankommt

Obwohl es keine einheitliche Definition von „Big Data“ gibt, wird der Begriff in der Regel für eine Datensammlung verwendet, die die allgemeinen Kriterien hinsichtlich Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt erfüllt:

Volumen: Big Data umfasst in der Regel Hunderte von Terabytes an Daten oder mehr.
Geschwindigkeit: Big Data wächst schnell und oft kontinuierlich an, wobei immer mehr Daten in schnellem Tempo aufgenommen werden.
Vielfalt: Big Data kann strukturierte oder unstrukturierte Daten enthalten, und die Formate reichen von Dokumenten und Fotos bis hin zu Audio, Video und Protokollen.

Im Englischen werden diese auch als die drei Vs bezeichnet: volume, velocity und variety.

Big Data und KI

KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, kognitive Aufgaben zu erfüllen, wie z. B. Texte zu generieren oder Empfehlungen zu erstellen. In gewisser Weise gehen Big Data und KI eine symbiotische Beziehung ein:

KI braucht für sein Training große Datensätze
Umgekehrt können Big-Data-Sätze mit Hilfe von KI leichter verwaltet und analysiert werden

Massive Datensätze machen eine effektive KI möglich, indem sie ein genaueres und umfassenderes Training für fortgeschrittene Algorithmen erlauben. Große kuratierte und beschriftete Datensätze können zum Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden; Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, unbeschriftete Rohdaten zu verarbeiten, benötigen aber entsprechend mehr Rechenleistung.

So wurde beispielsweise das große Sprachmodell (engl. large language model oder kurz LLM) ChatGPT auf Millionen von Dokumenten trainiert. Auf Basis der Benutzereingaben wird das System weiter trainiert, um menschlich klingende Antworten zu generieren. Ein weiteres Beispiel: Social-Media-Plattformen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Inhalt für ihre Nutzer zu kuratieren. Mit Millionen von Nutzern, die Beiträge ansehen und liken, verfügen soziale Netzwerke über eine Fülle von Daten darüber, was Menschen sehen wollen, und können diese Daten nutzen, um einen Newsfeed oder deine „Für dich“-Seite auf der Grundlage des Nutzerverhaltens zu gestalten.

Umgekehrt bedeutet die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Assoziationsfähigkeit der KI, dass sie zur Analyse riesiger Datensätze eingesetzt werden kann. Datensätze dieser Größenordnung könnten weder von Menschen noch von herkömmlicher Datenabfragesoftware allein bewältigt werden. Streaming-Anbieter wie Netflix verwenden proprietäre Algorithmen, die auf dem bisherigen Nutzungsverhalten basieren, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Art von Serien oder Filmen den Zuschauern am besten gefallen werden.

Was sind die Herausforderungen des Big Data Management?

Informationsüberlastung: Genauso wie es in einem vollgestellten Raum schwierig ist, ein bestimmtes Objekt zu finden, können solche großen Datenbanken ironischerweise dazu führen, dass es schwierig ist, nützliche und relevante Daten zu finden.

Datenanalyse: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto genauer sind in der Regel die Schlussfolgerungen. Es kann jedoch schwierig sein, Schlussfolgerungen aus riesigen Datensätzen zu ziehen, da herkömmliche Software solche großen Mengen nur mühevoll verarbeiten kann (und Big Data übersteigt bei weitem die Analysekapazität von Menschen ohne technische Hilfsmittel).

Abrufen von Daten: Das Abrufen von Daten kann teuer sein, vor allem wenn die Daten in der Cloud gespeichert sind. Objektspeicher sind wartungsarm und praktisch unbegrenzt, was sie ideal für große Datenmengen macht. Allerdings verlangen Anbieter von Objektspeichern häufig Egress-Gebühren für den Zugriff auf die gespeicherten Daten.

Sicherstellung der Datengenauigkeit: Ungenaue oder unzuverlässige Daten führen dazu, dass Vorhersagemodelle und Algorithmen des maschinellen Lernens, die auf diesen Daten trainiert wurden, falsche Ergebnisse liefern. Es ist jedoch schwierig, die Korrektheit großer und schnell wachsender Datenmengen in Echtzeit zu überprüfen.

Datenschutz und rechtliche Bedenken: Big-Data-Sammlungen können Daten enthalten, die in Rechtsrahmen wie der DSGVO als personenbezogene Daten eingestuft wurden. Selbst wenn ein Datensatz derzeit keine solchen Daten enthält, kann ein neuer Rechtsrahmen die Definition personenbezogener Informationen erweitern, so dass bereits gespeicherte Daten unter die neuen Vorschriften fallen. Ein Unternehmen ist sich möglicherweise nicht bewusst, dass seine Datensätze solche Daten enthalten, muss aber mit Bußgeldern und Strafen rechnen, wenn auf diese Daten zugegriffen oder sie missbräuchlich verwendet werden. Wenn eine Datenbank personenbezogene Daten enthält, ist der Eigentümer der Datenbank im Falle einer Datenschutzverletzung außerdem stärker haftbar.

Wie ermöglicht Cloudflare Entwicklern, ihre großen Datensätze für KI zu nutzen?

Cloudflare für KI ist eine Suite von Produkten und Funktionen, die es Entwicklern ermöglicht, überall auf KI aufzubauen. Cloudflare R2 ist ein Objektspeicher ohne Egress-Gebühren, der es Entwicklern ermöglicht, Trainingsdaten einfach zu speichern. Vectorize übersetzt Daten in Einbettungen zum Trainieren und Verfeinern von maschinellen Lernmodellen. Und Cloudflare bietet ein globales Netzwerk von NVIDIA-GPUs für die Ausführung von Aufgaben der generativen KI. Erfahren Sie mehr über alle Lösungen von Cloudflare für die KI-Entwicklung.

FAQs

Was ist Big Data?

Big Data bezeichnet Datensammlungen, die so groß, komplex und schnell wachsend sind, dass herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sie nicht effektiv verwalten oder analysieren kann.

Wie wird Big Data üblicherweise verwendet?

Big Data wird für prädiktive Analysen, Nutzerverhaltensanalysen, das Training von KI-Modellen, die Produktentwicklung und die Verbesserung der Kundenerfahrungen verwendet.

Was sind die häufigsten Quellen für Big Data?

Zu den Big-Data-Quellen gehören Kundenumfragen, Nutzerverhalten innerhalb von Anwendungen, Sensordaten, Social-Media-Feeds, Webinhalte, Überwachungsmaterial und Audioaufnahmen.

Welche Technologien haben Big Data möglich gemacht?

Cloud-Computing, erhöhte digitale Speicherkapazität und die weit verbreitete Nutzung des Internets haben es Organisationen ermöglicht, große Datenmengen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren.

Drei Punkte, auf die es bei Big Data ankommt

Die drei V von Big Data sind drei Merkmale, die allen Big-Data-Sätzen gemeinsam sind. Die drei V sind Volumen (wie viele Daten es gibt), Geschwindigkeit (Velocity - wie schnell die Datensammlung wächst) und Vielfalt (aus wie vielen Quellen die Daten stammen).

Was sind einige der wichtigsten Herausforderungen beim Big Data-Management?

Zu den Herausforderungen gehören Informationsüberflutung, komplexe Datenanalysen, hohe Kosten für die Datenabfrage, die Sicherstellung der Datengenauigkeit und die Einhaltung von Datenschutz- oder regulatorischen Anforderungen.

Wie arbeiten KI und Big Data zusammen?

Big Data ermöglicht es, KI-Modelle zu trainieren und zu verfeinern, indem die großen Datensätze bereitgestellt werden, die für das Training benötigt werden. Umgekehrt können KI-gestützte Datenmanagementdienste dabei helfen, riesige Datensammlungen zu verwalten und zu analysieren, die manuell nicht zu verarbeiten wären.

Wie wird KI mithilfe von Big Data trainiert?

Große Sprachmodelle wie ChatGPT werden mit Millionen von Dokumenten trainiert und verwenden riesige Datensätze, um genaue und menschenähnliche Antworten zu generieren.