Big Data bezeichnet große Datenmengen, die zu umfangreich, zu komplex, zu schwach strukturiert und/oder zu schnellebig sind, um mit herkömmlichen bzw. manuellen Methoden verarbeitet und ausgewertet zu werden.
Der Duden definiert Big Data erstens als „riesige Datenmengen“ und zweitens als „Technologien zur Verarbeitung und Auswertung riesiger Datenmengen“. Dabei wird „Big Data“ oft als Sammelbegriff für sogenannte Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) verwendet, die ein neues Zeitalter der digitalen Kommunikation und der gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Interaktion einleiten.
Die Datenmenge steigt exponentiell an.
Das gesamte Datenvolumen, das bis zum Jahr 2000 weltweit erfasst wurde (zwei Exabyte = zwei Trillionen Byte = 2x10^18 Byte), wird heute an einem einzigen Tag generiert. Bis zum Jahr 2025 sollen die weltweiten Datenbestände laut Statista 180 Zettabyte (10^21 Byte) erreichen. Doch das Erfassen und Speichern als solches bringt noch keinen Mehrwert. Erst wenn die Daten intelligent zusammengeführt und ausgewertet werden, lassen sich zielführende Schlussfolgerungen ziehen, die Leistungsverbesserungen, Kostenreduzierung, höhere Ressourceneffizienz und stärkere Systemsicherheit ermöglichen.
Finanzunternehmen und -dienstleister erheben und sammeln seit Jahren gigantische Datenmengen.
Die Menge, Tiefe und Komplexität der aus der zunehmenden Vernetzung resultierenden Datenflut steigt rasant an. Allerdings liegen die dabei anfallenden Daten zumeist unstrukturiert und stark verstreut vor. Einer der Hauptgründe dafür ist neben der Compliance (u.a. DSGVO und MiFID II) vor allem, dass die Daten unmöglich manuell von Menschen aufgenommen und analysiert werden können. Aus diesen Rohdaten ein effektives und vernetztes Zusammenspiel nutzbarer Daten zu orchestrieren (Informationen also schnell und umfassend verstehen, katalogisieren und aufrufen zu können) wird zur Kernherausforderung für Finanzdienstleister.
Erst Big Data, Data Analytics und Künstliche Intelligenz erlauben es in diesem Zusammenhang, Muster zu erkennen, Kundenbedürfnisse zu verstehen, neue Erkenntnisse für das Tagesgeschäft zu erschließen und innovative Produkte zu entwickeln.
