Big Data

bezeichnet Datenmengen, die zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu unstrukturiert sind, um sie mit manuellen sowie herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung zu verarbeiten. Dabei können drei Dimensionen beschrieben werden: Variety (Vielfalt der Datenquellen und –typen), Volume (Umfang und Datenvolumen) und Velocity (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden). Im Sprachgebrauch bezeichnet „Big Data“ ebenfalls Technologien, die das Sammeln und Auswerten dieser Daten ermöglicht.  Die Nutzung von Big Data stellt in der BI-Branche einen nachhaltigen Trend dar. Mit Hilfe von neuen Methoden und Prozessen, die sich der Rechenleistung von tausenden Prozessoren bedienen, setzten Branchen wie Telekommunikation, Finanzmärkte, der Energiesektor, und Wissenschaft, Big Data ein. Big Data findet zum Beispiel Einsatz bei dem Erfassen und Auswerten von Kommunikation über Unternehmen und Produkte in den Social Networks, um so zeitnah und proaktiv auf Kritik und Wünsche der Konsumenten reagieren zu können.

Big Data Mining 

bezeichnet die systematische Anwendung computergestützter Methoden auf Datenbestände mit dem Ziel, neue Zusammenhänge, Auffälligkeiten, Muster und Trends zu erkennen. Dabei werden Erkenntnisse aus den Bereichen der Informatik, Mathematik und Statistik zur rechnergestützten Analyse von Datenbeständen genutzt. Für die Datenanalyse kommen Algorithmen und Verfahren der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. So lassen sich beispielsweise Zusammenhänge des Einkaufsverhaltens für ausgewählte Produkte in Bezug zu einer bestimmten Klientel oder Krankheitsfälle in einer bestimmten Abteilung zu einer gewissen Zeit ermitteln.

Big Data Analytics

umfasst somit die gesamte Erstellung von nützlichen Modellen für große Datenaufkommen. Durch die Beschreibung umfangreicher BI-Prozesse, stellt Big Data Analytics einen Überbegriff für die Datengewinnung dar, die neben der Big Data Analysis auch das Data Mining und die Daten Transformation umfasst. Außerdem bezieht es alle entsprechenden Software-Tools, welche eigens für die Verarbeitung von Big Data entwickelt wurden mit ein.

Big Data Analysis

beschreibt aktive Untersuchung und Auswertung, also den Prozess der Data Analyse an sich. Durch die Anwendung statistischer Methoden werden die durch Big-Data-Software gewonnen Daten analysiert und visualisiert, um sie für die Unternehmen in einer sinnvoll bearbeitbaren Form zu präsentieren. Somit stellt Big Data Analysis eine Komponente der Methode Big Data Analytics dar.  Die Daten, die durch die Big Data Analysis aggregiert wurden, können Erkenntnisse für die Business Optimierung liefern und vereinfachen Entscheidungsprozesse. Big Data Analytics beschreibt die gesamte Technologie, welche im Voraus zur Datengewinnung und auch im Nachhinein zur Auswertung der Daten eingesetzt wird.