Wie sammelt man Big Data aus beliebigen Online-Ressourcen?

Täglich werden 2.5 Trillionen Bytes an Daten generiert – und Unternehmensgiganten wie Amazon und Google wollen die Ersten sein, die diese Big Data in die Hände bekommen!

Warum ist das so? Denn diese Big Data sind die Antwort auf jede einzelne ihrer Marketinganforderungen. Über 97.5 % der großen und wachsenden Unternehmen investieren bereits in Big Data und KI … und das aus gutem Grund. Jedes Unternehmen möchte verstehen, was seine Zielkunden benötigen, und dafür benötigen sie Daten zur Online-Aktivität, zum Kaufverlauf und zur Demografie ihres idealen Benutzers. All diese Informationen können durch die Erfassung von Big Data extrahiert werden.

Aber was es ist, wie es funktioniert und vor allem, wie man Big Data sammelt, all das werden wir im heutigen Artikel besprechen. Also, ohne weitere Umschweife, fangen wir an:

Was sind Big Data?

Der Begriff „Big Data“ beschreibt eine enorme Menge organisierter und unstrukturierter Daten, die zu groß für die Verarbeitung mit herkömmlichen Datenbank- und Softwaretechniken ist.

Die 3Vs, die häufig zur Charakterisierung verwendet werden Big Data-Zusammenfassung:

1. Lautstärke:

Bei Big Data dreht sich alles um Volumen. Damit sind die Datenmengen gemeint, die potenziell neue Höhen erreichen. Facebook hat beispielsweise 2 Milliarden Nutzer, YouTube 1 Milliarde, Twitter 350 Millionen und Instagram 700 Millionen.

Diese Quellen, Mobiltelefone, Sensoren und öffentliche Veröffentlichungen erzeugen enorme Datenmengen in Form von öffentlichen Daten, Bildern und Videos. Diese Daten sind so groß, dass sie mit herkömmlichen Datenspeicher- und Analysetechniken nicht gespeichert werden können. Aus diesem Grund verwenden Unternehmen verschiedene Methoden wie Cloud-Speicher um große Datensammlungen zu speichern.

2. Geschwindigkeit:

Niemand mag es, wenn Daten langsam verarbeitet werden. Geschwindigkeit ist daher entscheidend. Die Geschwindigkeit von Daten ist die Rate, mit der sie erfasst, gespeichert und verarbeitet werden.

Big-Data-Technologien ermöglichen es uns heute, Daten zu untersuchen, ohne sie in herkömmlichen Datenbanken zu speichern. Sie unterstützen Unternehmen dabei, die eingehende Datenflut zu bewältigen und gleichzeitig schnell zu verarbeiten.

3. Sorte:

Die enormen Datenmengen können in verschiedenen Formen vorliegen, beispielsweise als Video, Text, PDF und Grafik. Wir kennen heute unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Datentypen.

Texte, Tweets, Fotos und Videos sind die am häufigsten hinzugefügten Datentypen. Unstrukturierte Daten wie E-Mails, Voicemails, handschriftliche Texte und Audioaufnahmen sind ebenfalls wichtige Bestandteile der Vielfalt.

Was ist Big Data Collection?

Die Big-Data-Branche hat in kurzer Zeit stark expandiert. Ihr Wert stieg von 169 Milliarden Dollar im Jahr 2018 auf 274 Milliarden Dollar im Jahr 2022, was einem beachtlichen Wachstum von 62 % entspricht. Für die Zukunft wird erwartet, dass der weltweite Big-Data-Markt einen Umsatz von rund 103 Milliarden US-Dollar bis zum Jahr 2027.

Bei der Big Data-Erfassung handelt es sich um eine Strategie zum Erfassen und Messen großer Datenmengen aus vielen Quellen.

Bei der Erfassung von Big Data handelt es sich um strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten, die von Menschen und Computern generiert werden.

Sie können Big Data in den folgenden Formen erfassen:

• Strukturierte Daten sind gut organisiert und liegen in Standardformaten vor, beispielsweise Namen, Daten, Adressen, Kreditkartennummern und Aktieninformationen.
• Unstrukturierte Daten liegen in ihrer ursprünglichen Form als Video-, Audio-, Bild- und Protokolldateien vor.
• Halbstrukturierte Daten kombinieren strukturierte und unstrukturierte Daten wie E-Mail-, CSV-, XML- und JSON-Dokumente.

Es gibt zwei Haupttypen von Daten:

• Quantitative Daten: Wenn ein Forscher versucht, ein Problem zu lösen oder die „Was“- oder „Wieviel“-Komponenten eines Forschungsthemas zu untersuchen, werden quantitative Daten verwendet. Dabei handelt es sich um Daten, die auf einer numerischen Skala gezählt oder verglichen werden können.
• Qualitative Daten: Qualitative Daten beschreiben Merkmale oder Eigenschaften. Sie werden durch Fragebögen, Interviews oder Beobachtungen gesammelt und typischerweise in narrativer Form präsentiert.

Wie sammeln Unternehmen Big Data?

Unternehmen können unser Leben heute in immer umfangreichere Datensätze einbinden, von Online-Aktivitäten und Apps bis hin zu Kreditkarten und Satellitenbildern durch umfangreiche Datenprogramme. Nun stellt sich die Frage, wie man Big Data sammelt. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die Erfassung von Big Data:

1. Internet der Dinge

Streaming-Daten werden vom Internet der Dinge (IoT) und anderen verbundenen Geräten generiert und gelangen über Wearables, intelligente Autos, medizinische Geräte, Industrieanlagen und andere Geräte in IT-Systeme.

Unternehmen prüfen diese umfangreichen Daten, sobald sie eingehen, und entscheiden, welche Daten sie behalten oder verwerfen.

2. Soziale Medien

Interaktionen auf Facebook, YouTube, Instagram und anderen Social-Media-Plattformen generieren Social-Media-Daten. Diese Plattformen enthalten riesige Mengen an Big Data in Form von Fotos, Videos, Sprache, Text und Ton, die für Marketing, Vertrieb und Support verwendet werden können. Unternehmen können die von diesen Websites gesammelten Informationen nutzen. Für Unternehmen, die Zielgruppen in Großbritannien ansprechen, Britisches Englisch Text-to-Speech Lösungen bieten eine lokalisierte Note, die das Engagement steigert und hilft, effektiver mit dem Publikum in Kontakt zu treten.

3. Blackbox-Daten

Stimmen der Flugbesatzung, Mikrofonaufzeichnungen und Leistungsdaten der Flugzeuge sind alle in den Blackbox-Daten enthalten, die von Unternehmen zum Sammeln von Big Data verwendet werden.

4. Börsendaten

Unternehmen sammeln an den Börsen Big Data über die Kauf- und Verkaufsentscheidungen ihrer Kunden für Aktien.

5. Sendungsverfolgung per E-Mail

Eine weitere Technik ist das Verfolgen von E-Mails. Unternehmen können nicht nur erfahren, dass ein Empfänger eine E-Mail geöffnet hat, kalte E-Mail sondern auch, wo sie geöffnet wurde und auf welchen Geräten. Über 40 % der weltweit versendeten E-Mails werden verfolgt.

6. Datenerfassungstool

Beim Web Scraping werden Daten aus Webseiten extrahiert und anschließend in Dateiformate wie XLS, CSV oder JSON übertragen. Die effiziente Datenextraktion, die Unterscheidung der wichtigen Informationen und die Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen erfordern jedoch Fachwissen und Fähigkeiten, deren Erwerb Zeit in Anspruch nimmt. Um den Prozess zu rationalisieren und Kosten zu senken, ist die Verwendung eines Datenerfassungstools oft die beste Wahl.

Es ist eine der am häufigsten verwendeten Methoden zur Datenerfassung. Durch die Verwendung Crawlbase Crawler, beispielsweise kann Ihr Unternehmen Webdaten in großem Umfang extrahieren und gleichzeitig Datenpipelines verwalten, Proxies und Warteschlangen. Dies ist besonders nützlich, um Crawling in großem Maßstab durchzuführen, wenn das Unternehmen auch eine detaillierte Überwachung erfordert.

7. Cookies und Web-Beacons

Cookies und Web Beacons sind zwei häufig verwendete Methoden, um große Datenmengen über Benutzer zu sammeln, beispielsweise welche Webseiten sie wann besuchen. Sie bieten einfache Statistiken darüber, wie Benutzer eine Website nutzen. Es ist wichtig zu beachten, dass Cookies und Web Beacons Ihre Privatsphäre in keiner Weise verletzen. Sie zielen lediglich darauf ab, Ihre Erfahrung mit einer bestimmten Website oder Online-Quelle anzupassen.

8 Gameplay

Gamification ist eine beliebte Methode, um Menschen zu engagieren, und wird häufig in Verbindung mit Treueprogrammen eingesetzt. Die Idee besteht darin, Benutzer durch das Spielen kleiner Spiele dazu zu bringen, mit einer Marke zu interagieren, und im Gegenzug erhalten sie möglicherweise eine Belohnung. Da Spiele oft ziemlich süchtig machen, ist dies eine gute Möglichkeit für Unternehmen, beim Spielen große Datenmengen über Benutzer zu sammeln. Das Potenzial von Gamification ist groß. Derzeit gibt es mehr als 1.1 Milliarden Spieler in der Welt. Diese große Benutzergruppe generiert eine riesige Menge an Daten, die Unternehmen zur Entwicklung erfolgreicher Marketingstrategien verwenden können.

9. Satellitenbilder

Unter den verschiedenen Methoden zur Erfassung großer Datenmengen ragen Satellitenbilder hervor, da sie in nur 30 Minuten Informationen aus der ganzen Welt erfassen können. Insbesondere Google Maps und Google Earth aktualisieren ihre Daten 50 bis 70 Mal täglich. Der Einsatz von Satelliten als eine der Strategien zur Erfassung großer Datenmengen ermöglicht es Unternehmen, ihre Informationen auf dem neuesten Stand zu halten, insbesondere für große Gebiete und lange Entfernungen.

Wie sammeln E-Commerce-Sites (wie Amazon) Big Data?

Immer mehr führende E-Commerce-Unternehmen sind sich einig, dass Big Data das Geheimnis der großen Zukunft der E-Commerce-Branche ist. Die Erfassung großer Datenmengen hilft E-Commerce-Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, Wettbewerbsvorteile zu erlangen und ihre Leistung zu verbessern.

E-Commerce-Websites sammeln Big Data über Verbraucher, darunter prädiktive Analysen, Verbraucherstammdaten und Produktverkäufe von Drittanbietern. Big Data ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen, täglich Millionen von Besuchern zu bedienen, ohne Datenverlust befürchten zu müssen.

Amazon sammelt Kundendaten über seine eigene Suchmaschine. Der E-Commerce-Riese sammelt individuelle Daten, indem er die Einkäufe, Lieferadressen und Kaufbewertungen jedes Kunden verfolgt.

Big Data hat E-Commerce-Unternehmen in vielerlei Hinsicht geholfen; beispielsweise konnten sie ihre strategischen Entscheidungen verbessern (69 %), ihre Betriebsabläufe optimieren (54 %), ihre Kunden besser verstehen (52 %) und Kosten senken (47 %)!

Durch den Einsatz von Tools zur Erfassung großer Datenmengen optimieren Amazon und andere E-Commerce-Unternehmen nicht alle Betriebsphasen – vom Kundenverhalten über die Effizienz der Lieferkette bis hin zu Social-Media-Trends.

Wie sammelt Google Big Data?

Google ist höchstwahrscheinlich dafür verantwortlich, uns die Vorteile der Analyse und Interpretation der Funktionsweise von Big Data-Erfassungsmethoden in unserem täglichen Leben näherzubringen.

Google hat Big-Data-Lösungen nicht nur zugänglicher, sondern auch verfügbarer und nutzbarer gemacht. Dieser Online-Tycoon nutzt Strategien und Technologien zur Erfassung von Big Data, um unsere Bedürfnisse anhand von Faktoren wie Suchverlauf, Geografie, Trends und Interessen zu verstehen.

Google verwendet Cookies hauptsächlich zum Verfolgen und Sammeln von Benutzerdaten. Mithilfe von Cookies kann Google Besucher im Internet überwachen. Google kann Benutzerdaten wie Vorlieben, Interessen, Lieblingsdinge und Anforderungen. Wenn ein Benutzer bei Google nach etwas sucht, werden all diese Informationen berücksichtigt, bevor die Ergebnisse angezeigt werden.

Google-Produkte haben außerdem für verschiedene Zwecke Zugriff auf Ihre GPS-, IP-Adresse- und Sensordaten. Egal, ob Sie Verwendung von Google Maps oder mit einer in Firebase integrierten App interagieren, sammelt das Unternehmen Big Data.

Schritte im Big Data-Erfassungsprozess

Das Finden nützlicher Datenquellen ist nur der Anfang des Big-Data-Erfassungsprozesses. Danach muss eine Organisation ein System erstellen, das Daten von ihrem Entstehungsort an Orte verschiebt, an denen die Organisation sie speichern und verwenden kann. Dieser Prozess umfasst normalerweise drei Hauptschritte, die als „Extrahieren, Transformieren und Laden“ oder ETL bezeichnet werden:

• Extraktion: Dabei werden große Datenmengen von ihrem ursprünglichen Speicherort entfernt.
• Transformation: Hier werden Big Data bereinigt und organisiert, sodass sie für geschäftliche Zwecke nutzbar sind.
• Loading: Dabei werden die Big Data in eine Datenbank, ein Data Warehouse oder einen Data Lake verschoben, wo sie abgerufen und verwendet werden können.

Bei jedem dieser Schritte müssen die Datenverwaltungsteams wichtige Dinge bedenken, beispielsweise die Zuverlässigkeit der Daten, die sie verwenden möchten, und diese für den Einsatz vorbereiten.

Herausforderungen im Big Data-Erfassungsprozess

Es ist keine Überraschung, dass sich viele Unternehmen mit einer Menge Fragen herumschlagen müssen. Es gibt verschiedene Herausforderungen, darunter technische, organisatorische 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.

Diese Herausforderungen im Big Data-Erfassungsprozess ähneln den Herausforderungen, die Führungskräfte daran hindern, ihre Big Data-Erfassungs- und Ausführungspläne erfolgreich umzusetzen. Zum Beispiel: eine Studie von NewVantage ergab, dass 91.9 % der Befragten angaben, die größte Herausforderung bei der Umstellung auf ein datengesteuertes Unternehmen sei eine Frage der Kultur – also der Menschen, der Art und Weise, wie das Geschäft funktioniert, und des Veränderungsmanagements.

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.

Diese Schritte sind unerlässlich, um die Datensicherheit zu gewährleisten und sicherzustellen, dass das Unternehmen die Regeln einhält. Darüber hinaus meinen Experten, dass diese Maßnahmen dem Unternehmen helfen, seinen Daten zu vertrauen, was ein wesentlicher Bestandteil der Entwicklung zu einem Unternehmen ist, das auf Daten angewiesen ist.

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.