Jeden Tag erzeugt die Welt ein atemberaubendes Volumen an Daten, und die Unternehmen, die vorankommen, sind jene, die diese Flut in etwas verwandeln, das sie abfragen, modellieren und darauf handeln können. Big-Data-Sammlung ist die Arbeit, große Informationsmengen aus vielen Online-Quellen zu sammeln, zu bereinigen und zu speichern, damit sie Entscheidungen antreiben statt als Haufen zu liegen. Richtig durchgeführt, treibt sie Preisüberwachung, Marktforschung, KI-Training und Kundenerkenntnisse an. Nachlässig durchgeführt, erzeugt sie Rauschen, dem niemand vertraut.
Dieser Leitfaden erklärt, was Big-Data-Sammlung tatsächlich beinhaltet, welche öffentlichen Quellen es wert sind, sie zu nutzen, die Methoden, die im großen Maßstab funktionieren, wie man das Gesammelte strukturiert und speichert, und die Fallstricke, über die Teams stolpern. Am Ende sollten Sie verstehen, wie ein vages Ziel wie "Kundendaten sammeln" zu einer wiederholbaren Pipeline wird, die saubere, nutzbare Datensätze liefert.
Was ist Big-Data-Sammlung?
Big-Data-Sammlung ist der Prozess, vast Informationsmengen aus mehreren Quellen zu sammeln, zu messen und zu speichern, damit eine Organisation datengetriebene Entscheidungen treffen, Kundenerfahrungen verbessern und ihre Strategie schärfen kann. Das "Big" betrifft nicht nur das Volumen. Es umfasst auch die Vielfalt der Formate und die Geschwindigkeit, mit der neue Daten ankommen, weshalb deren Sammlung mehr Überlegung erfordert als ein einmaliger Export.
Die meisten Big Data fallen in drei strukturelle Kategorien, und zu wissen, mit welcher man es zu tun hat, prägt jede spätere Entscheidung über Parsen und Speicherung:
- Strukturierte Daten. Gut organisierte Informationen, die sauber in Zeilen und Spalten passen, wie Namen, Daten, Adressen, Transaktionsdatensätze und Aktienkurse. Sie passen direkt in eine relationale Datenbank.
- Unstrukturierte Daten. Rohinhalte in ihrer ursprünglichen Form, wie Videos, Audio, Bilder und Log-Dateien, die vor der Analyse verarbeitet werden müssen.
- Semi-strukturierte Daten. Eine Mischung aus beiden, wie E-Mails, CSV-Dateien, XML und JSON-Dokumente, die durch Tags oder Keys eine gewisse Organisation tragen, ohne in eine starre Tabelle zu passen.
Daten werden auch nach ihrer Natur klassifiziert. Quantitative Daten sind messbar und numerisch und beantworten "wie viele" oder "wie viel"-Fragen: Website-Traffic, Umsatz, Umfrageergebnisse. Qualitative Daten sind beschreibend und erfassen Meinungen und Verhaltensweisen durch Bewertungen, Interviews und Beobachtungen und neigen dazu, tiefere Einblicke darin zu liefern, warum Kunden tun, was sie tun. Die meisten ernsthaften Projekte sammeln eine Mischung aus beidem.
Öffentliche Quellen, von denen es sich lohnt zu sammeln
Big Data kommt aus einer breiten Palette digitaler Quellen, und die richtige Mischung hängt von den Fragen ab, die man zu beantworten versucht. Das sind die Kanäle, die konsistent nützliche Informationen im großen Maßstab liefern.
Websites und Web Scraping
Das offene Web ist die größte öffentliche Datenquelle, die es gibt. Web Scraping verwendet automatisierte Tools und Crawler, um Informationen direkt aus Seiten zu extrahieren, und ist die bevorzugte Methode für Preisüberwachung, Marktforschung, Wettbewerbsverfolgung und Sentiment-Analyse. Alles, was ein Mensch in einem Browser sehen kann, von Produktkatalogen bis hin zu Stellenanzeigen bis hin zu öffentlichen Bewertungen, kann grundsätzlich gesammelt und strukturiert werden. Für eine ausführlichere Behandlung der Disziplin behandelt unser umfassender Leitfaden zum Web Scraping die Techniken eingehend.
Öffentliche APIs
Viele Plattformen stellen Application Programming Interfaces bereit, die Daten in einer sauberen, strukturierten Form liefern. Finanzmärkte, Wetterdienste, Kartierungsanbieter und Social-Plattformen bieten alle APIs für den Abruf von Echtzeit- oder historischen Daten. Wenn eine offizielle API existiert und das abdeckt, was man benötigt, ist das fast immer der zuverlässigste Weg, da die Daten bereits strukturiert ankommen und man innerhalb der beabsichtigten Bedingungen des Anbieters arbeitet.
IoT-Geräte und Sensoren
Mit dem Internet verbundene Geräte wie Smart-Sensoren, Wearables und Industriemaschinen emittieren kontinuierlich Daten über Nutzung, Performance und Umgebungsbedingungen. Dieser Strom ist eine wichtige Quelle operativer Echtzeit-Daten für Logistik, Fertigung und Connected-Product-Unternehmen.
Datenbanken und bestehende Datensätze
Viele wertvolle Daten leben bereits in strukturierten Stores. SQL- und NoSQL-Datenbanken enthalten historische Datensätze, Transaktionslogs und Business-Intelligence, die man möglicherweise einfach konsolidieren statt frisch erheben muss. Öffentliche und offene Datensätze fallen auch hierunter: Regierungsportale, Forschungsrepositorien und Open-Data-Initiativen veröffentlichen große strukturierte Datensätze, die direkt verwendet werden können.
Social Media und Online-Plattformen
Öffentliche Aktivitäten in sozialen Netzwerken und auf Bewertungsseiten bieten ein Fenster in Trends, Zielgruppen-Engagement und Verbraucher-Sentiment. Verantwortungsvoll aggregiert und analysiert, hilft es Teams zu verstehen, wie Menschen über ein Produkt, eine Marke oder eine Kategorie sprechen. Behandeln Sie individuelle Posts und Profile als persönliche Daten, stützen Sie sich auf offizielle Plattform-APIs, wo sie existieren, und aggregieren Sie, statt Einzelpersonen zu profilieren.
Methoden zur Datenerhebung im großen Maßstab
Ein paar Tausend Datensätze von Hand zu sammeln ist trivial. Millionen zu sammeln, wiederholt und zuverlässig, ist ein technisches Problem. Die gewählte Methode sollte zur Quelle, dem benötigten Volumen und der erforderlichen Frische der Daten passen.
Web Scraping für öffentliche Webdaten
Scraping ist die flexibelste Methode, weil sie bei jeder Site funktioniert, ob sie eine API anbietet oder nicht. Ein typisches Setup sendet Anfragen an Zielseiten, lädt das HTML herunter und parst die interessierenden Felder heraus. Etablierte Tools machen das praktikabel: Python-Frameworks wie Scrapy bewältigen groß angelegte Crawls, während leichtere Bibliotheken wie BeautifulSoup beim Parsen und Extrahieren aus einzelnen Seiten glänzen. Der Haken ist, dass Scraping im großen Maßstab auf Blocks, Rate-Limits und JavaScript-gerenderte Inhalte stößt, wo ein dedizierter Erhebungsdienst seinen Wert beweist.
APIs für strukturierte Echtzeit-Daten
Wenn eine Quelle eine REST- oder GraphQL-API anbietet, ist deren Abfrage in der Regel schneller und stabiler als das Scraping derselben Daten von der gerenderten Seite. Die Daten kommen strukturiert zurück, sodass man den Parsing-Schritt vollständig überspringt. Die zu planenden Kompromisse sind Rate-Limits, Authentifizierungsanforderungen und Kosten, die alle einschränken können, wie viel und wie oft man abruft.
Batch- vs. Streaming-Erhebung
Nicht alle Daten müssen in dem Moment ankommen, in dem sie erzeugt werden. Batch-Erhebung sammelt Daten nach einem Zeitplan, was für Marktforschung, historische Analysen und jeden Fall geeignet ist, wo ein täglicher oder stündlicher Snapshot ausreicht. Streaming-Erhebung nimmt Daten kontinuierlich auf, während sie produziert werden, was für Live-Dashboards, Betrugserkennung und IoT-Telemetrie wichtig ist. Die Entscheidung zwischen beiden früh zu treffen, prägt die gesamte Architektur, da Echtzeit-Pipelines mehr zu bauen und zu betreiben kosten als periodische Batch-Jobs.
Bevor man eine Methode wählt, drei Dinge über jede Quelle abwägen: Genauigkeit und Zuverlässigkeit (sind die Daten vertrauenswürdig?), Volumen und Häufigkeit (braucht man Echtzeit oder Batch?) und Zugänglichkeit und Kosten (gibt es API-Gebühren, Lizenzbedingungen oder Scraping-Herausforderungen?). Die Antworten wählen meist die Methode von selbst.
Blockierungen beim Scraping im großen Maßstab vermeiden
Große Scraping-Jobs werden bemerkt. Sites setzen Rate-Limits, Bot-Erkennung und CAPTCHAs ein, um ihre Server zu schützen, und ein naiver Scraper, der eine Site von einer IP aus bombardiert, wird schnell abgeschnitten. Die standardmäßigen Gegenmaßnahmen sind rotierende Proxies und User-Agent-Rotation, damit Anfragen variiert aussehen, das Respektieren von robots.txt und das Dosieren von Anfragen, damit Server nicht überlastet werden, sowie der Einsatz von Headless-Browsern, um Seiten zu rendern, die ihren Inhalt mit JavaScript aufbauen. All das selbst zu warten ist echter Aufwand, weshalb viele Teams die Abruf-Schicht einem verwalteten Dienst überlassen. Unser Leitfaden zum Scraping ohne Blockierungen geht auf jede Technik tiefer ein.
Öffentliche Webdaten im großen Maßstab zu sammeln bedeutet, täglich, über jede Site hinweg, Blocks zu bekämpfen, IPs zu rotieren, CAPTCHAs zu lösen und JavaScript zu rendern. Die Crawlbase Crawling API übernimmt all das hinter einem Endpunkt mit integrierter IP-Rotation und CAPTCHA-Behandlung, und Sie zahlen nur für erfolgreiche Anfragen. Für hochvolumige Jobs stellt der async Crawler große Batches in die Warteschlange und liefert Ergebnisse an einen Webhook, damit man Millionen von Seiten sammeln kann, ohne die Pipeline zu betreuen. Start mit bis zu 20.000 kostenlosen Anfragen.
Wie man Big Data effektiv sammelt
Big Data zu sammeln bedeutet nicht nur, so viel wie möglich zu sammeln. Es geht darum, die richtigen Daten effizient zu sammeln und dabei genau, skalierbar und sicher zu bleiben. Die Arbeit gliedert sich in fünf wiederholbare Schritte.
Schritt 1: Datenziele definieren
Bevor man irgendetwas sammelt, entscheiden, was man lernen möchte. Fragen, welches Problem man löst (Marktforschung, KI-Training, Betrugserkennung), welche Erkenntnisse man tatsächlich benötigt (Kundenverhalten, Verkaufstrends, operative Effizienz) und welche Key-Performance-Indikatoren wichtig sind (Konversionsraten, Engagement, Umsatzwachstum). Klare Ziele sagen, welche Quellen man nutzen soll, wie man die Daten verarbeitet und wie man sie später in Dashboards und Reports präsentiert. Diesen Schritt zu überspringen ist der Grund, warum Teams mit Terabytes an Daten und keinen Antworten enden.
Schritt 2: Die richtigen Quellen wählen
Mit gesetzten Zielen Quellen auswählen, die tatsächlich die Fragen beantworten können. Jede nach Zuverlässigkeit, dem Volumen und der Frische, die sie liefern kann, und der Zugänglichkeit angesichts etwaiger Gebühren, Lizenzierungen oder technischer Hürden beurteilen. Oft entsteht der beste Datensatz aus der Kombination weniger Quellen, zum Beispiel eine offizielle API für Kerndatensätze plus gescrapte Daten für die Lücken, die die API nicht abdeckt.
Schritt 3: Mit der richtigen Methode und den richtigen Tools sammeln
Die Methode zur jeweiligen Quelle anpassen: Scraping für öffentliche Webseiten, API-Aufrufe für strukturierte Feeds und direkte Abfragen für Daten, die bereits in Datenbanken liegen. Für Webdaten speziell Tools wählen, die zum eigenen Maßstab passen. Ein kleiner Job benötigt möglicherweise nur eine Parsing-Bibliothek, während ein großer, regelmäßiger Crawl von einem Framework oder einer verwalteten Erhebungs-API profitiert, die Rotation und Rendering übernimmt. Das ist der Schritt, in dem die obigen Methoden zu einer laufenden Pipeline werden.
Schritt 4: Daten bereinigen und vorverarbeiten
Rohdaten sind fast immer unordentlich, inkonsistent und unvollständig, und sie müssen bereinigt werden, bevor sie es wert sind, analysiert zu werden. Die zentralen Vorverarbeitungsschritte sind das Entfernen von Duplikaten, damit jeder Datensatz eindeutig ist, das Behandeln fehlender Werte durch Imputation oder Entfernung, das Normalisieren und Transformieren von Daten in ein konsistentes Format und das Validieren gegenüber erwarteten Bereichen und Typen, bevor sie eine Entscheidung informieren. Diese Phase ist unspektakulär, aber entscheidend: Die Qualität jeder nachgelagerten Erkenntnis ist durch die Güte der Datenbereinigung gedeckelt.
Schritt 5: Das Gesammelte speichern und verwalten
Einmal gesammelt und bereinigt, brauchen Big Data Speicher, der Maßstab, Sicherheit und schnellen Abruf bewältigt. Der nächste Abschnitt behandelt die Optionen im Detail, aber das Prinzip ist einfach: einen Store wählen, der zur Form Ihrer Daten und der Art ihrer beabsichtigten Abfrage passt, und von Anfang an für Wachstum planen statt Kapazität später anzubauen.
Wie man Big Data strukturiert und speichert
Struktur ist das, was einen nutzbaren Datensatz von einem Haufen Dateien trennt. Seinen Daten eine definierte Form zu geben und dann Speicher zu wählen, der zu dieser Form passt, ist das, was sie Monate später abfragbar macht. Wenn man tiefer in das Thema einsteigen möchte, wie rohe Extrakte ein Zielschema erhalten, erklärt unser Leitfaden zum Strukturieren und Bereinigen von web-gescrapten Daten den Prozess.
Datenbanken für strukturierte Daten
Für Daten, die in Zeilen und Spalten passen, ist eine Datenbank der natürliche Heimathafen. Relationale SQL-Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL eignen sich für strukturierte, verknüpfte Datensätze, bei denen Konsistenz wichtig ist. NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Firebase bewältigen große, flexible Datensätze, deren Form variiert oder sich entwickelt, was bei gescrapten Inhalten häufig vorkommt, da Felder von Site zu Site unterschiedlich sind.
Data Lakes und Data Warehouses
Im Big-Data-Maßstab dominieren zwei Muster. Ein Data Lake (auf Object Stores wie Amazon S3 oder Azure Data Lake) hält rohe, unstrukturierte und semi-strukturierte Daten für flexible Verarbeitung und lässt einen alles jetzt behalten und später entscheiden, wie man es nutzt. Ein Data Warehouse (Google BigQuery, Amazon Redshift) organisiert strukturierte Daten für Business Intelligence und Analysen, optimiert für schnelle Abfragen und Reporting. Viele Teams nutzen beide: der Lake fängt alles auf, das Warehouse hält den bereinigten, modellierten Teilbereich, den Analysten tatsächlich abfragen.
Cloud- vs. On-Premise-Speicher
Cloud Storage ist skalierbar und kosteneffizient und passt sich nach oben oder unten an die Nachfrage an, hängt aber von der Internetverbindung und laufenden Servicekosten ab. On-Premise-Speicher gibt mehr direkte Kontrolle und kann bei sensiblen Daten vorzuziehen sein, ist aber teuer in der Bereitstellung und Wartung. Die richtige Antwort hängt von Maßstab, Budget und Compliance-Anforderungen ab, und viele Organisationen betreiben eine Mischung aus beiden. Für einen näheren Vergleich, siehe unseren Artikel zu Cloud Storage vs. lokalem Speicher.
Fallstricke bei der Big-Data-Sammlung
Die Sammlung von Big Data trifft auf wiederkehrende Hindernisse, einige technische, einige organisatorische, einige compliance-bezogene. Sie im Voraus zu kennen ist die halbe Miete.
- Wissen, was man hat. Große Organisationen verlieren oft den Überblick über die Daten, die sie bereits besitzen, weshalb ein klarer Katalog bestehender Datensätze das Erste ist, was zu erstellen ist.
- Silos aufbrechen. Zugang zu jedem benötigten Datensatz zu erhalten, über Teams und manchmal über Unternehmen hinweg, bedeutet, Barrieren zu überwinden, die Daten in isolierten Systemen gefangen halten.
- Qualität aufrechterhalten. Sicherzustellen, dass Daten genau und vollständig sind und es über die Zeit bleiben, ist eine fortlaufende Aufgabe statt einer einmaligen Bereinigung.
- Die richtigen Tools wählen. Die richtigen Tools für die Extract-, Transform- und Load-Arbeit (ETL) auszuwählen und zu betreiben, ist eine wiederkehrende Herausforderung, wenn Daten und Anforderungen wachsen.
- Die richtigen Fähigkeiten haben. Die Arbeit braucht genug Menschen mit den richtigen Data-Engineering-Fähigkeiten, um die Ziele der Organisation zu erfüllen, und dieses Talent ist gefragt.
- Daten sicher halten. Gesammelte Daten zu sichern und Datenschutz- und Sicherheitsregeln einzuhalten, während die richtigen Personen sie weiterhin nutzen können, ist ein ständiger Balanceakt.
Sicherheit, Datenschutz und Governance
Der folgenreichste Fallstrick ist der Umgang mit Sicherheit und Datenschutz. Die Standardantwort ist ein starkes Data-Governance-Programm, das klare Verfahren dafür setzt, wie Daten gesammelt, gespeichert und verwendet werden. Ein gutes Programm identifiziert regulierte und sensible Daten, setzt Kontrollen, um unbefugten Zugriff zu verhindern, verfolgt, wer worauf zugreift, und baut Checks ein, damit alle die Regeln befolgen. Wenn die Daten irgendetwas Personenbezogenes beinhalten, gelten Vorschriften wie DSGVO und CCPA, und Governance ist das, was die Sammlung auf der richtigen Seite von ihnen hält.
Best Practices für die Sammlung von Big Data
Eine Handvoll Gewohnheiten trennt ein nachhaltiges Erhebungsprogramm von einem fragilen. Diese tauchen in echten Projekten wiederholt auf.
- Mit einem soliden Framework beginnen. Vom ersten Tag an einen Erhebungsplan aufbauen, der Sicherheit, Compliance und ordentliche Data Governance einbettet statt sie später nachzurüsten.
- Seine Daten kennen. Alles im Daten-Ökosystem früh katalogisieren, damit man versteht, was man bereits hat, bevor man mehr sammelt.
- Geschäftsbedürfnisse entscheiden lassen. Daten sammeln, weil das Unternehmen sie braucht, nicht nur weil sie zufällig verfügbar sind.
- Während man voranschreitet anpassen. Wenn die Nutzung wächst, den Plan verfeinern: die fehlenden Daten finden und die Daten bereinigen, die keinen Wert hinzufügen.
- Den Prozess automatisieren. Erhebungstools nutzen, um die Pipeline so reibungslos und schnell wie möglich zu machen, während sie innerhalb der Governance-Regeln bleibt.
- Probleme früh erkennen. Monitoring einrichten, um Probleme wie fehlende Datensätze oder Qualitätseinbrüche zu erkennen, bevor sie die Analyse erreichen.
Verantwortungsvolles Scraping
Wenn die Erhebung das Scraping öffentlicher Websites beinhaltet, tun Sie es mit Sorgfalt. Respektieren Sie die Nutzungsbedingungen und robots.txt jeder Site, sammeln Sie nur öffentliche Daten und halten Sie Ihre Anfragerate vernünftig, damit Sie einen Server nie überlasten. Stützen Sie sich auf offizielle APIs, wo sie existieren, da das der anerkannte Weg zu den Daten eines Anbieters ist. Wenn die Daten irgendetwas Personenbezogenes beinhalten, behandeln Sie es als personenbezogene Daten: Aggregieren Sie statt Einzelpersonen zu profilieren, speichern Sie nur, was Sie benötigen, und bleiben Sie im Einklang mit Vorschriften wie DSGVO und CCPA. Verantwortungsvolle Erhebung ist nicht nur eine ethische Haltung, sie hält Ihre Pipeline dauerhaft, weil sie den rechtlichen und technischen Gegendruck vermeidet, der unachtsame Scraper blockt.
Wichtigste Erkenntnisse
- Big-Data-Sammlung ist Sammeln plus Strukturieren. Das Ziel ist nicht rohes Volumen, sondern die richtigen Daten, bereinigt und gespeichert, damit sie Entscheidungen antreiben statt ungenutzt zu liegen.
- Quellen sind überall. Websites, öffentliche APIs, IoT-Geräte, bestehende Datenbanken und Social-Plattformen liefern jeweils unterschiedliche Daten, und die besten Projekte kombinieren mehrere.
- Methode folgt der Quelle und dem Maßstab. Öffentliche Webseiten scrapen, APIs für strukturierte Feeds abfragen und Batch oder Streaming basierend auf der erforderlichen Frische der Daten wählen.
- Struktur bestimmt Nutzbarkeit. Speicher zur Form der Daten anpassen, Datenbanken für strukturierte Datensätze, Lakes für rohe Erfassung, Warehouses für Analysen, und für Wachstum planen.
- Verantwortlich steuern und scrapen. Starke Governance, Qualitätschecks und Respekt vor Nutzungsbedingungen, robots.txt und Datenschutzrecht halten die Erhebung sowohl compliant als auch dauerhaft.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Big-Data-Sammlung in einfachen Worten?
Big-Data-Sammlung ist der Prozess, große Informationsmengen aus vielen Online-Quellen zu sammeln, zu bereinigen und zu speichern, damit sie analysiert werden können. Sie umfasst alles vom Scraping öffentlicher Websites und dem Aufrufen von APIs bis hin zum Abziehen von Sensordaten und dem Konsolidieren bestehender Datenbanken, mit dem übergeordneten Ziel, eine Flut roher Informationen in saubere, abfragbare Datensätze zu verwandeln, die Entscheidungen unterstützen.
Was sind die wichtigsten Quellen für Big Data?
Die häufigsten Quellen sind Websites (gesammelt durch Web Scraping), öffentliche APIs von Plattformen wie Finanz-, Wetter- und Social-Diensten, IoT-Geräte und Sensoren, bestehende SQL- und NoSQL-Datenbanken sowie öffentliche Aktivitäten in Social Media und auf Bewertungsseiten. Offene und staatliche Datensätze sind ebenfalls wertvolle Quellen. Die meisten echten Projekte mischen mehrere, damit jede Quelle die Lücken der anderen abdeckt.
Wie sammelt man Big Data im großen Maßstab?
Im großen Maßstab automatisiert man. Für Webdaten bedeutet das Scraping-Frameworks oder eine verwaltete Erhebungs-API, die IP-Rotation, CAPTCHAs und JavaScript-Rendering übernimmt, kombiniert mit rotierenden Proxies und vernünftigen Rate-Limits zur Vermeidung von Blockierungen. Für strukturierte Feeds fragt man APIs direkt ab. Man entscheidet auch zwischen Batch-Erhebung nach einem Zeitplan und kontinuierlichem Streaming basierend darauf, wie frisch die Daten sein müssen.
Wie sollten Big Data gespeichert werden?
Den Speicher zur Form und Nutzung der Daten anpassen. Strukturierte Datensätze passen in SQL-Datenbanken; flexible, variierende Daten passen in NoSQL. Bei größerem Maßstab erfasst ein Data Lake rohe und semi-strukturierte Daten günstig, während ein Data Warehouse bereinigte, strukturierte Daten für Analysen optimiert hält. Viele Teams betreiben beide, neben der Wahl zwischen skalierbarem Cloud Storage und stärker kontrolliertem On-Premise- oder Hybrid-Setup.
Ist das Sammeln von Big Data von Websites legal?
Das Sammeln öffentlicher Daten ist grundsätzlich akzeptabel, wenn es verantwortungsvoll durchgeführt wird, hängt aber von der Site und den Daten ab. Die Nutzungsbedingungen und robots.txt jeder Site respektieren, bei öffentlichen Informationen bleiben und Anfageraten vernünftig halten. Wenn die Daten irgendetwas Personenbezogenes beinhalten, gelten Datenschutzvorschriften wie DSGVO und CCPA, also aggregieren statt Einzelpersonen zu profilieren und offizielle APIs als anerkannten Weg nutzen, wo sie existieren.
Was ist die größte Herausforderung bei der Big-Data-Sammlung?
Die schwierigsten Teile sind in der Regel die Aufrechterhaltung der Datenqualität über die Zeit und der korrekte Umgang mit Sicherheit und Datenschutz. Viele Organisationen kämpfen auch damit, die Daten zu katalogisieren, die sie bereits besitzen, und Silos aufzubrechen, die Datensätze isoliert halten. Ein starkes Data-Governance-Programm, das definiert, wie Daten gesammelt, gesichert und abgerufen werden, ist die Standardmethode, um diese Herausforderungen gemeinsam anzugehen.
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