Entwicklung von Big-Data-Anwendungen

Trotz zahlreicher Definitionsversuche ist der Begriff Big Data noch nicht klar umschrieben und galt lange als Modeerscheinung. M鐷licherweise ist das Thema Big Data gerade deshalb so popul酺 wie nie zuvor. Zunehmend wird jedoch vergessen, dass Daten ohne einen konkreten Bezug zu einem Kontext wertlos sind. Erst die zielgerichtete Nutzung macht aus Daten eine Information, die einen Nutzen oder Mehrwert generieren kann. Jeder hat Berrungspunkte mit Big Data, ob bewusst oder unbewusst. Das macht die Auseinandersetzung mit Big Data unausweichlich, sowohl f den 鐪fentlichen Sektor, Unternehmen oder Privatpersonen. Ohne Daten von einzelnen Individuen ist aber eine Umsetzung solcher Berechnungen nicht m鐷lich. Es msen Daten aus sehr pers霵lichen Lebensbereichen jedes Einzelnen zur Verfung stehen. Hier muss zugleich ein Schutz der Daten berksichtigt werden und Regelungen f den Umgang, sowie die Verarbeitung der Daten vorliegen. Wenn diese rechtlichen Aspekte nicht berksichtigt werden, kann es schnell zu Misstrauen oder Befchtungen, sowie im schlimmsten Fall zu Datenmissbrauch kommen. Die Datenspeicherung alleine reicht nicht aus, um komplexe Probleme zu l飉en und einen Mehrwert zu generieren. Die notwendigen Werkzeuge/Anwendungen msen vorhanden sein, um aus gro en Datenmengen die jeweils gewschte Information auszulesen. Die Entwicklung und der Einsatz von Big-Data-Anwendungen nimmt somit eine zentrale Rolle beim Thema Big Data ein und wird neben den notwendigen Daten zum Hauptantrieb der Entwicklung. Es ist absehbar, dass Big Data in Zukunft immer wichtiger f die Gesellschaft und Unternehmen sein wird. Dementsprechend wird deutlich, dass Big-Data-Anwendungen gebraucht werden, um gesellschaftliche wie auch wissenschaftliche Fortschritte voranzutreiben. Angesichts der Notwendigkeit von Big-Data-Anwendungen ist es entscheidend, welche Eigenschaften eine gute Big-Data-Anwendung ausmacht und was bei der Entwicklung beachtet werden soll.