Big Data bezieht sich im Zusammenhang mit PCs auf riesige Mengen an unstrukturierten und strukturierten Daten, die von Computern erzeugt, gespeichert und verarbeitet werden können. Es umfasst Informationen, die aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, mobilen Geräten, Anwendungen und anderen Datenquellen stammen.
Diese Daten sind oft in hoher Geschwindigkeit, Vielfalt und Volumen verfügbar und können herkömmliche Datenverarbeitungstechniken überfordern. Big Data wird oft durch die sogenannten "3Vs" charakterisiert: 1. Volumen: Es bezieht sich auf die große Menge an Daten, die in großen Datenbanken, Servern und verteilten Systemen gespeichert sind. 2. Vielfalt: Es bezieht sich auf die verschiedenen Arten von Daten, die in unterschiedlichen Formaten und Strukturen vorliegen, z. B. Text, Bild, Audio, Video usw. 3. Geschwindigkeit: Es bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert, erfasst, gespeichert und analysiert werden können.
Der Umgang mit Big Data erfordert spezielle Technologien und Werkzeuge, um diese Daten effektiv zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Dies umfasst Datenbanktechnologien, Skriptsprachen, Programmierschnittstellen, Datenanalysetechniken, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Durch das Auswerten von Big Data können Unternehmen Muster, Trends und Erkenntnisse gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.