Jeden Tag, 2.5 Billionen Datenbytes werden weltweit generiert und befeuern Unternehmen wie Amazon, Google und Facebook, die auf Big Data angewiesen sind, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.

Aber warum sind Big Data so wertvoll? Weil sie der Schlüssel zu besseren Entscheidungen, KI-Fortschritten und personalisiertem Marketing sind. Tatsächlich 97.5 % der großen und wachsenden Unternehmen investieren aktiv in Big Data und KI, um das Kundenverhalten zu analysieren, Markttrends vorherzusagen und Betriebsabläufe zu optimieren.

Die Erfassung großer Datenmengen ist die Grundlage der heutigen datengesteuerten Welt, von der Verfolgung von Online-Aktivitäten, Kaufhistorie und Benutzerdemografie bis hin zur Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen.

Aber was genau sind Big Data, wie funktionieren sie und wie können Sie sie effizient erfassen? In diesem Leitfaden erfahren Sie alles Wissenswerte über die besten Methoden, Tools und Herausforderungen bei der Erfassung von Big Data.

Was ist Big Data-Erfassung?

Unter Big Data-Erfassung versteht man das Sammeln, Speichern und Messen großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Diese Daten helfen Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Geschäftsstrategien zu optimieren.

Big Data kann in drei Haupttypen eingeteilt werden:

  • Strukturierte Daten: Gut organisierte und formatierte Informationen, die in Datenbanken passen (z. B. Namen, Daten, Adressen, Kreditkartennummern und Aktienkurse).
  • Unstrukturierte Daten: Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form, wie etwa Videos, Audioaufnahmen, Bilder und Protokolldateien, die vor der Analyse verarbeitet werden müssen.
  • Halbstrukturierte Daten: Eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten, wie E-Mails, CSV-Dateien, XML- und JSON-Dokumenten.

Arten von Daten in der Big Data-Erfassung

Big Data kann auch nach seiner Art und seiner Verwendung klassifiziert werden:

  • Quantitative Daten: Messbare Daten, die „Wie viele“ oder „Was“-Fragen beantworten, oft numerisch ausgedrückt. Beispiele sind Website-Verkehr, Umsatzberichte und Umfrageergebnisse.
  • Qualitative Daten: Beschreibende Daten, die Merkmale, Meinungen oder Verhaltensweisen erfassen. Sie werden häufig durch Interviews, Umfragen und Beobachtungen gesammelt und dienen dazu, tiefere Einblicke in das Verbraucherverhalten zu gewinnen.

Gängige Big Data-Quellen

Big Data wird aus einer Vielzahl digitaler und physischer Quellen gesammelt, darunter:

  • Web-Scraping: Extrahieren von Daten von Websites mithilfe automatisierter Tools und Webcrawler. Wird häufig zur Preisüberwachung, Marktforschung und Stimmungsanalyse verwendet.
  • APIs: Viele Plattformen bieten Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), die es Unternehmen ermöglichen, Echtzeitdaten aus externen Quellen wie Finanzmärkten, sozialen Medien und Wetterberichten abzurufen.
  • IoT-Geräte: Mit dem Internet verbundene Geräte (z. B. intelligente Sensoren, Wearables und Industriemaschinen) generieren kontinuierlich Daten zu Nutzung, Leistung und Umgebungsbedingungen.
  • Datenbanken: In SQL- und NoSQL-Datenbanken gespeicherte strukturierte Datensätze bieten historische Aufzeichnungen, Transaktionsdaten und Business Intelligence-Einblicke.
  • Soziale Medien und Online-Plattformen: Daten von Twitter, Facebook, LinkedIn und anderen Online-Plattformen bieten wertvolle Einblicke in Trends, Zielgruppenengagement und Verbraucherverhalten.

Schritte zum effektiven Sammeln von Big Data

Beim Sammeln von Big Data geht es nicht nur darum, riesige Mengen an Informationen zu sammeln – es geht auch darum, die richtigen Daten effizient zu sammeln und dabei Genauigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Im Folgenden finden Sie die fünf wichtigsten Schritte zum effektiven Sammeln und Verwalten von Big Data.

Schritt 1: Definieren Sie Ihre Datenziele

Bevor Sie mit der Datenerfassung beginnen, müssen Sie Ihre Ziele definieren. Hier einige Fragen, die Sie sich stellen sollten:

  • Welches Problem löse ich? (Marktforschung, KI-Training, Betrugserkennung usw.)
  • Welche Erkenntnisse benötige ich? (Kundenverhalten, Verkaufstrends, Betriebseffizienz)
  • Welche Key Performance Indicators (KPIs) sind wichtig? (Konversionsraten, Engagement-Kennzahlen, Umsatzwachstum)

Durch die klare Definition Ihrer Ziele können Sie leichter entscheiden, welche Datenquellen Sie verwenden und wie Sie die Daten effektiv verarbeiten.

Schritt 2: Wählen Sie die richtigen Datenquellen

Big Data stammt aus verschiedenen Quellen, jede mit unterschiedlichen Eigenschaften. So wählen Sie die richtige aus:

  • Genauigkeit und Zuverlässigkeit: Sind die Daten vertrauenswürdig?
  • Datenvolumen und -häufigkeit: Benötigen Sie Echtzeit- oder Stapelverarbeitung von Daten?
  • Zugänglichkeit und Kosten: Gibt es API-Gebühren, Scraping-Herausforderungen oder Lizenzbeschränkungen?

Schritt 3: Methoden und Tools zur Datenerfassung

Je nach Quelle gibt es unterschiedliche Möglichkeiten, Big Data effizient zu erfassen.

Web Scraping (am besten zum Extrahieren öffentlicher Webdaten)

Mit Web Scraping können Sie Daten automatisch von Websites extrahieren.

Zu verwendende Tools:

  • Crawlbase Crawling API: Eine skalierbare Lösung zum Abrufen strukturierter Webdaten.
  • Scrapy: Ein Python-Framework für Web Scraping im großen Maßstab.
  • BeautifulSoup: Ein einfaches Tool zum Parsen und Extrahieren von Webdaten.

Bewährte Vorgehensweisen zur Vermeidung einer Blockierung:

  • Verwenden Sie rotierende Proxys und User-Agent-Rotation (Crawlbase Smart Proxy kann helfen).
  • Beachten Sie robots.txt und vermeiden Sie eine Überlastung der Server.
  • Implementieren Sie Headless-Browser, um menschliches Verhalten nachzuahmen.

APIs (am besten für strukturierte Echtzeitdaten)

APIs bieten strukturierten Zugriff auf Datensätze verschiedener Anbieter.

  • REST- und GraphQL-APIs: Werden zum effizienten Abrufen und Abfragen strukturierter Daten verwendet.
  • Herausforderungen: APIs unterliegen häufig Ratenbegrenzungen, Authentifizierungsanforderungen und Kosten.

Datenbanken und Cloud-Speicher (am besten zum Speichern und Verwalten strukturierter Daten)

  • SQL-Datenbanken (MySQL, PostgreSQL): Am besten für strukturierte, relationale Daten.
  • NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Firebase): Ideal für die Handhabung großer, flexibler Datensätze.
  • Cloud-Speicher: AWS S3, Google Cloud Storage und Azure Blob Storage bieten skalierbare Lösungen.

Schritt 4: Bereinigen und Vorverarbeiten der Daten

Rohdaten sind oft chaotisch, inkonsistent und unvollständig. Vor der Analyse müssen sie bereinigt und richtig strukturiert werden.

Wichtige Vorverarbeitungsschritte:

  • Entfernen Sie Duplikate: Sorgen Sie für eindeutige Datensätze, um Genauigkeit zu gewährleisten.
  • Fehlende Werte behandeln: Verwenden Sie Imputationstechniken (Mittelwert, Median oder prädiktives Auffüllen).
  • Daten normalisieren und transformieren: Konvertieren Sie Daten in ein konsistentes Format zur Analyse.
  • Daten validieren: Überprüfen Sie sie auf Richtigkeit, bevor Sie sie für die Entscheidungsfindung verwenden.

Schritt 5: Speichern und Verwalten von Big Data

Nach der Erfassung großer Datenmengen sind effiziente Speicherlösungen erforderlich, die Skalierbarkeit, Sicherheit und schnellen Abruf ermöglichen.

Datenspeicherlösungen

  • Data Lakes (AWS S3, Azure Data Lake): Speichern Sie Rohdaten, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten für eine flexible Verarbeitung.
  • Data Warehouses (Google BigQuery, Amazon Redshift): Entwickelt für strukturierte Business Intelligence und Analysen.

Cloud- vs. On-Premise-Speicher

  • Cloud-Speicher: Skalierbar, kosteneffizient, erfordert jedoch eine Internetverbindung.
  • On-Premise-Speicher: Mehr Kontrolle und Sicherheit, aber teuer in der Wartung.

Herausforderungen im Big Data-Erfassungsprozess

Es gibt verschiedene Herausforderungen, darunter technischer und organisatorischer Art, und manchmal auch Compliance-Probleme.

Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen:

  • Herausfinden und Verwalten aller Big Data, über die eine Organisation verfügt.
  • Erhalten Sie Zugriff auf alle Datensätze, die Sie benötigen, und überwinden Sie Datenbarrieren, egal ob innerhalb oder außerhalb der Organisation.
  • Sicherstellen, dass die Big Data eine gute Qualität aufweisen und diese auch beibehalten wird.
  • Auswählen und Verwenden der richtigen Tools für ETL-Jobs (Extrahieren, Transformieren, Laden).
  • Über die richtigen Fähigkeiten und genügend qualifizierte Mitarbeiter für die Arbeit zu verfügen, die zum Erreichen der Organisationsziele erforderlich ist.
  • Bewahren Sie alle erfassten Daten sicher auf, halten Sie die Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften ein und ermöglichen Sie gleichzeitig, dass die Daten für geschäftliche Zwecke nur von den richtigen Personen verwendet werden.

Sicherheits- und Datenschutzprobleme bei Big Data

Experten aus aller Welt empfehlen Unternehmensleitern die Entwicklung eines umfassenden Big Data-Governance-Programms, um die Herausforderungen – insbesondere in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz – zu bewältigen.

Ein gutes Daten-Governance-Programm sollte die Verfahren für die Erfassung, Speicherung und Verwendung von Daten festlegen. Es sollte auch sicherstellen, dass die Organisation Folgendes tut:

  • Identifiziert regulierte und vertrauliche Daten.
  • Richtet Kontrollen ein, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
  • Führt Kontrollen durch, um den Überblick darüber zu behalten, wer darauf zugreift.
  • Erstellt Systeme, um sicherzustellen, dass jeder die Regeln und Richtlinien der Governance befolgt.

6 Best Practices zum Sammeln von Big Data

Wenn es um die sichere und erfolgreiche Erfassung großer Datenmengen geht, empfehlen Experten die folgenden Top-Praktiken:

  1. Beginnen Sie mit einem soliden Rahmen: Erstellen Sie von Anfang an einen Plan zur Erfassung von Big Data, der den Schwerpunkt auf Sicherheit, Einhaltung von Regeln und ordnungsgemäßer Verwaltung der Daten legt.
  2. Kennen Sie Ihre Daten: Erstellen Sie frühzeitig einen Katalog aller Daten im Datensystem Ihres Unternehmens. So können Sie besser verstehen, was Sie haben.
  3. Lassen Sie die Geschäftsanforderungen entscheiden: Entscheiden Sie auf Grundlage der geschäftlichen Anforderungen und nicht nur dessen, was verfügbar ist, welche Daten erfasst werden sollen.
  4. Passen Sie es unterwegs an: Wenn Sie Daten verwenden und Ihr Datentarif wächst, nehmen Sie Änderungen vor, um die Erfassung und Verwaltung großer Datenmengen zu verbessern. Finden Sie heraus, welche Daten fehlen und welche Daten nicht wertvoll sind.
  5. Automatisieren Sie den Prozess: Verwenden Sie Big Data-Erfassungstools, um den Prozess so reibungslos wie möglich zu gestalten. Dadurch läuft er schneller ab und stellt sicher, dass er den vom Governance-Programm festgelegten Regeln entspricht.
  6. Probleme erkennen: Setzen Sie Tools ein, die Probleme im Datenerfassungsprozess, beispielsweise fehlende Datensätze, erkennen können.

Mithilfe dieser Vorgehensweisen stellen Sie sicher, dass Ihre Datenerfassung gut funktioniert und Ihr Unternehmen seine Ziele erreicht.

Final Verdict

Die Erfassung großer Datenmengen mag wie das Erklimmen eines Bergs erscheinen. Doch kein Unternehmen kann auf dem heutigen gesättigten Markt konkurrieren, ohne über einen guten Satz großer Datenmengen zu verfügen. Deshalb müssen Sie diese Arbeit mit allen Mitteln erledigen.

Wir haben einige der besten Methoden vorgestellt, die Unternehmen anwenden, um dies zu erreichen - und Sie können sie auch nutzen. Die beste Option ist natürlich die Verwendung eines leistungsstarken Datenerfassungstools - wie Crawlbase Crawler, sodass Ihr Unternehmen mit minimalem Aufwand in großem Umfang präzise Scraped-Daten abrufen kann.