Big Data: de uitleg en betekenis

Big Data: in dit artikel wordt Big Data praktisch uitgelegd. Dit artikel begint met een algemene definitie en uitleg van het begrip Big Data. Daarna wordt het verband ervan uitgelegd met Internet of Things (IoT) en worden praktische voorbeelden gedeeld van situaties waarin Big Data een verschil kan maken in moderne organisaties. Veel leesplezier!

Wat is Big Data?

De betekenis van Big Data

Big Data (BD) is een term die gebruikt wordt om de grote hoeveelheden gegevens te beschrijven die verkregen en verwerkt worden in bijvoorbeeld het bedrijfsleven. Pakketten gegevens, zowel gestructureerd als ongestructureerd, zijn vaak zo groot dat het moeilijk is om deze te verwerken en te analyseren.

Het bedrijfsleven heeft echter veel baat bij het analyseren van BD, en dus gaat de term in deze context vooral over de vraag hoe de data gebruikt kan worden om te komen tot betere beslissingen, betere inzichten en strategische zakelijke bewegingen.

Overal waar enorm veel informatie gewonnen wordt is sprake van BD. Op het internet laten gebruikers veel informatie achter die verkocht kan worden aan retailers om gedragstrends te identificeren. Dit wordt vervolgens gebruikt om campagnes beter af te stemmen op de markt, prijzen aan te passen of de voorraad op aan te passen.

Slimme energiemeters sturen gebruiksgegevens naar de energieleveranciers om uitval te voorspellen of een efficiënt energiegebruik te stimuleren. Oliebedrijven houden soms duizenden sensoren in hun apparatuur in de gaten en wordt de output opgeslagen. Het product hiervan zijn gigantische datasets, dus Big Data.

BD is zo groot en complex dat conventionele technologieën, vaardigheden en gegevensanalysetechnieken niet meer toereikend zijn. In plaats daarvan gebruikt Big Data technologieën en initiatieven die dit wel aankunnen. Het moet voldoen aan een aantal eisen, te onthouden aan de 4V’s.

Internet of Things (IoT) en Big Data

De term Big Data is in gebruik sinds de jaren negentig van de vorige eeuw. Sommigen schrijven de eer toe aan John Mashey, hij populariseerde de term. De oorsprong hiervan ligt echter al veel eerder, in de jaren zestig en zeventig. Toen ontstonden de eerste datacenters en werd het concept van databases verder ontwikkeld.

Nadat het internet zijn intrede deed kwamen er grote hoeveelheden nieuwe informatie vrij, waarvan men niet wist hoe ze het precies moesten behandelen. Zeker toen sociale mediaplatforms zoals Facebook uit de grond schoten begonnen mensen te beseffen hoeveel data gebruikers achterlaten, los van bewust geüploade foto’s en video’s.

Al snel volgden slimme apparaten, die via het Internet of Things (IoT) verbonden zijn met het wereldwijde web, en waarbij gegevens over gebruiksgewoontes en productprestaties worden verzameld.

Hoewel deze BD is vaak ongestructureerd is en lastig te herleiden naar een specifiek persoon, de data is vaak wel vertrouwensgevoelig. Om deze reden wordt het onderwerp vaak bekritiseerd en zou het de privacy van mensen schaden.

Karakteristieken Big Data

Een definiërende factor van Big Data is dus het volume, de omvang. Voor deze constant variërende factor worden voortdurend nieuwe tools ontwikkeld om de hoeveelheden te verwerken. Om de overweldigende hoeveelheid informatie te kunnen beschrijven zijn er daarom vier V’s ontwikkeld:

Figuur 1 – De 4V’s van Big Data

Velocity (snelheid)

Kliks op het internet en advertentievertoningen leggen het gebruikersgedrag vast met miljoenen activiteiten per seconden. Op de aandelenbeurs worden algoritmen ontwikkeld die marktveranderingen weerspiegelen binnen microseconden, en machinale processen wisselen gegevens uit tussen miljoenen apparaten.

Deze datastromen vormen zich met een ongekende snelheid en zijn vaak real-time beschikbaar. Deze informatie wordt niet alleen geanalyseerd, maar geeft ook real-time toegang tot bepaalde websites of maakt creditcardverificatie mogelijk.

Dankzij Big Data-technologie worden deze gegevens geanalyseerd, zonder dat ze opgeslagen hoeven worden in een database, iets wat niet wenselijk is als het gaat om bijvoorbeeld gevoelige creditcardinformatie.

Volume

De V van volume verwijst hier naar de immense hoeveelheden data die iedere seconde worden gegenereerd via sociale media, video, foto’s, sensoren, auto’s en andere slimme apparaten. De hoeveelheden zijn nu zo groot dat ze niet langer allemaal gecentraliseerd opgeslagen kunnen worden.

In plaats daarvan worden gedistribueerde systemen gebruikt. Hierin worden gedeeltes van de informatie op verschillende locaties opgeslagen en door software weer samengebracht op verzoek.

In 2000 had een doorsnee PC ongeveer 10GB aan opslagruimte. Een Boeing 737 genereert tegenwoordig al 240 Terabyte aan vluchtgegevens tijdens een enkele vlucht van een aantal uren. Dit geeft de toename in volume van data door de jaren heen goed weer.

Variëteit

Big Data kan vele vormen aannemen en bestaat dus lang niet altijd uit getallen of cijfers. De verschillende soorten gegevens die gebruikt kunnen worden tegenwoordig zijn verschillend van gegevens uit het verleden. De gegevens uit de 21^e eeuw zijn vaak ongestructureerd, ongeveer 80% van de Big Data. Deze data is lastig te verwerken.

Traditionele databasesystemen zijn ontworpen uit het oogpunt om makkelijk kleine hoeveelheden gestructureerde informatiepakketten te managen, minder updates te moeten doorvoeren en een voorspelbare consistentie structuur van gegevens te garanderen.

Naarmate technologieën ontwikkeld werden waarbij grote hoeveelheden gebruikersdata vrijkomt werd dat complexer. Hierom gingen bedrijven vaker gebruik maken van de relationele database. Deze database maakt het mogelijk om ongestructureerde informatie te structureren en zo waardevol te maken.

Veracity (waarde en waarheidsgetrouwheid)

Veracity is de laatste V van Big Data. Waarachtigheid in deze context gaat over de kwaliteit en de kwaliteit van de gegevens en hoe nauwkeurig deze zijn.

Het verzamelen van zoveel informatie heeft weinig zin als de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid niet vastgesteld kan worden. Hoe betrouwbaarder en nauwkeuriger de informatie, hoe waardevoller voor het bedrijf en hoe nauwkeuriger de analyse.

Toepassing en voorbeelden van Big Data

Big Data beïnvloedt organisaties in bijna elke branche. Bedrijven kunnen bij goed gebruik geld besparen, inkomsten generen en andere doelstellingen halen. Big Data wordt onder anderen gebruikt voor:

Research & Development

Slimme organisaties gebruiken de gegenereerde data om te anticiperen op de vragen en wensen van de consument. Netflix bouwt bijvoorbeeld voorspellende modellen om suggesties te doen aan gebruikers, zoals een nieuwe film of serie.

Proctor & Gamble gebruikt data en de analyses hierop om nieuwe producten te plannen, produceren en lanceren. Ook in de productiewereld wordt Big Data graag gebruikt. Fabrikanten verhogen de kwaliteit en de output en minimaliseren tegelijkertijd verspillen (Lean). In de competitieve markt is dit van zeer groot belang.

Onderhoud

Technologische bedrijven kunnen factoren afleiden uit Big Data die mechanische storingen kunnen voorspellen.

Op die manier kunnen ze diep graven in gestructureerde gegevens en kunnen ze potentiële problemen oplossen voordat de problemen zich voordoen door bijvoorbeeld onderhoud beter in te zetten en de inzetbaarheid van onderdelen en apparatuur maximaliseren.

Klantervaring

Een duidelijk beeld van de klant en zijn wensen verhoogt de kans op een loyale klant. Met grote hoeveelheden gegevens kan dat beeld nu duidelijker geschetst worden dan ooit te voren.

Consumenten laten gegevens achter op sociale media, websites, logboeken en andere bronnen die bedrijven kunnen gebruiken om de ervaring te verbeteren en waarde te maximaliseren. Concrete voorbeelden hiervan zijn gepersonaliseerde aanbiedingen of actief klantcontact.

Innovatie

Big Data kan bedrijven helpen om te innoveren door onderlinge afhankelijkheden tussen instellingen, individuen, entiteiten en processen te bestuderen en vervolgens inzichtelijk te maken. Deze gegevensinzichten worden gebruikt om beslissingen op te baseren.

Ook stimuleert BD de ontwikkeling van nieuwe applicaties. Bedrijven verzamelen real-time miljarden stukjes gegevens en gebruiken die onmiddellijk om de klantervaring te optimaliseren. Een grote Amerikaanse stad gebruikt bijvoorbeeld Big Data met MongoDB, een opensource-database, om criminaliteit te verminderen en gemeentelijke diensten te verbeteren.

Nu is het jouw beurt

Wat denk jij? Herken jij de uitleg over Big Data? Gebruik jij weleens Big Data gebruikt in jouw organisatie of in jouw werkomgeving? Wat is jouw standpunt over BD met betrekking tot privacy en gevoeligheid? Heb jij tips of aanvullingen?

Deel jouw kennis en ervaring via het commentaar veld onderaan dit artikel.

Meer informatie

1. Zikopoulos, P. C., Eaton, C., DeRoos, D., Deutsch, T., & Lapis, G. (2012). Understanding big data: Analytics for enterprise class hadoop and streaming data (p. 176). New York: Mcgraw-hill.
2. Labrinidis, A., & Jagadish, H. V. (2012). Challenges and opportunities with big data. Proceedings of the VLDB Endowment, 5(12), 2032-2033.
3. Madden, S. (2012). From databases to big data. IEEE Internet Computing, 16(3), 4-6.

Citatie voor dit artikel:
Janse, B. (2019). Big data. Retrieved [insert date] from Toolshero: https://www.toolshero.nl/innovatie/big-data/

Oorspronkelijke publicatiedatum: 09/04/2019 | Laatste update: 28/02/2024

Wilt u linken naar dit artikel, dat kan!
<a href=”https://www.toolshero.nl/innovatie/big-data/”>Toolshero: Big data</a>

Article by:

Ben Janse

Ben Janse is een young professional en werkzaam als Content Manager bij Toolshero. Daarnaast houdt hij zich binnen zijn studie International Business aan de Hogeschool Rotterdam bezig met het analyseren en ontwikkelen van managementmodellen. Dankzij zijn theoretische en praktische kennis weet hij hoofd- en bijzaken goed te onderscheiden waardoor de essentie van elk artikel goed naar voren komt.