Big Data Grundlagen und Einführung

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Big Data-Technologien zu verstehen und in ihren Unternehmen anzuwenden. Sie lernen, große Datenmengen effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, um wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.

Inhalt

• Einführung in Big Data und seine Bedeutung
  • Grundlagen und Konzepte von Big Data
    • Überblick: Big Data bezieht sich auf die Analyse, Verwaltung und Verarbeitung extrem großer und komplexer Datensätze, die herkömmliche Datenverarbeitungssysteme überfordern.
    • Die 5 V's von Big Data: Erklärung der fünf zentralen Merkmale von Big Data: Volume (Menge), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Veracity (Wahrhaftigkeit) und Value (Wert).
    • Anwendungsbereiche von Big Data: Diskussion der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Big Data in verschiedenen Branchen wie Gesundheit, Finanzen, Marketing, Logistik und öffentlicher Sektor.
• Big Data-Ökosystem und -Architekturen
  • Einführung in das Big Data-Ökosystem
    • Hadoop und das Hadoop Distributed File System (HDFS): Grundlagen von Hadoop als Framework zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen sowie eine Einführung in HDFS.
    • MapReduce und Parallelverarbeitung: Vorstellung des MapReduce-Programmiermodells zur verteilten Verarbeitung großer Datenmengen und dessen Implementierung in Hadoop.
    • NoSQL-Datenbanken: Überblick über NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und HBase, die speziell für die Speicherung und Abfrage unstrukturierter Daten entwickelt wurden.
• Datenverarbeitungstechniken und -tools
  • Grundlagen der Datenverarbeitung in Big Data
    • Datenaufbereitung und -integration: Techniken zur Sammlung, Aufbereitung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen für die nachfolgende Analyse.
    • Datenanalyse und -visualisierung: Einführung in grundlegende Analysetechniken und Visualisierungsmethoden zur Interpretation großer Datensätze.
    • Big Data-Tools: Vorstellung wichtiger Tools und Plattformen wie Apache Spark, Hive und Pig, die zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet werden.
• Praxisübung 1: Einrichtung eines Hadoop-Clusters und Datenanalyse
  • Ziel der Übung: Die Teilnehmer richten ein Hadoop-Cluster ein und führen eine grundlegende Datenanalyse durch.
    • Projektbeschreibung: Installation und Konfiguration eines Hadoop-Clusters, Import und Analyse eines Datensatzes mit Hadoop-Tools wie Hive und Pig.
    • Anforderungen: Einrichtung des Hadoop-Clusters, Durchführung einer Datenaufbereitung und Analyse mit den bereitgestellten Tools.
  • Tools: Hadoop , Hive , Pig , Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Power BI).
  • Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren die Ergebnisse ihrer Datenanalyse und diskutieren die Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen.
• Fortgeschrittene Big Data-Technologien
  • Echtzeit-Datenverarbeitung und Streaming
    • Einführung in Echtzeit-Datenverarbeitung: Überblick über die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit mit Technologien wie Apache Kafka und Apache Flink.
    • Batch vs. Stream Processing: Vergleich der Batch-Verarbeitung (Verarbeitung von Datenblöcken) mit der Stream-Verarbeitung (kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen) und deren jeweilige Einsatzszenarien.
    • Anwendungsfälle der Echtzeitverarbeitung: Beispiele für Echtzeit-Anwendungen wie Fraud Detection, Echtzeit-Marketing und IoT-Datenverarbeitung.
• Machine Learning und Big Data
  • Grundlagen des Machine Learning in Big Data
    • Überwachtes und unüberwachtes Lernen: Einführung in maschinelle Lernmethoden und deren Anwendung auf große Datensätze, einschließlich Anomalieerkennung und Mustererkennung.
    • Skalierbare Machine Learning-Algorithmen: Übersicht über Algorithmen und Tools wie Apache Mahout und MLlib, die für das maschinelle Lernen in Big Data-Umgebungen optimiert sind.
    • Anwendungen in der Praxis: Diskussion der Integration von Machine Learning in Big Data-Prozesse zur Erstellung von Vorhersagemodellen, Clustering und Klassifikation.
• Datenmanagement und Governance in Big Data
  • Herausforderungen im Datenmanagement
    • Datenqualität und -integrität: Strategien zur Sicherstellung der Datenqualität und -integrität in Big Data-Projekten, um verlässliche Analyseergebnisse zu gewährleisten.
    • Datenschutz und Sicherheit: Überblick über Datenschutzbestimmungen (z.B. DSGVO) und Sicherheitsanforderungen bei der Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen.
    • Governance und Compliance: Entwicklung von Richtlinien und Prozessen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und zur Steuerung der Datennutzung in Unternehmen.
• Praxisübung 2: Echtzeit-Datenverarbeitung und Machine Learning
  • Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine einfache Echtzeit-Datenverarbeitungspipeline und integrieren Machine Learning zur Analyse der Daten.
    • Projektbeschreibung: Einrichtung einer Echtzeit-Verarbeitungspipeline mit Apache Kafka oder Flink und Anwendung eines Machine Learning-Modells zur Analyse der gestreamten Daten.
    • Anforderungen: Aufbau der Pipeline, Anwendung von Machine Learning auf die Echtzeitdaten und Visualisierung der Ergebnisse.
  • Tools: Apache Kafka , Apache Flink , MLlib , Apache Mahout .
  • Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre Echtzeit-Datenverarbeitungslösung und die Machine Learning-Ergebnisse.
• Anwendung von Big Data in der Praxis und Best Practices
  • Big Data in der Praxis
    • Branchenübergreifende Anwendungsfälle: Vorstellung und Analyse von erfolgreichen Big Data-Anwendungsbeispielen aus verschiedenen Branchen, wie Gesundheitswesen, Finanzen und E-Commerce.
    • Integration von Big Data in bestehende IT-Infrastrukturen: Strategien zur nahtlosen Integration von Big Data-Technologien in bestehende Unternehmensinfrastrukturen und -prozesse.
    • Herausforderungen und Lösungsansätze: Diskussion der typischen Herausforderungen bei der Implementierung von Big Data-Projekten und bewährte Lösungsansätze zur Bewältigung dieser Herausforderungen.
• Zukunftstrends in Big Data
  • Technologische Entwicklungen und Innovationen
    • Neue Technologien im Big Data-Ökosystem: Überblick über neue und aufkommende Technologien im Bereich Big Data, wie z.B. Edge Computing, KI-gestützte Datenanalyse und Quantencomputing.
    • Trends und Prognosen: Diskussion der aktuellen Trends und zukünftigen Entwicklungen in der Big Data-Landschaft, einschließlich der Rolle von Cloud-basierten Big Data-Lösungen.
    • Potenzielle Auswirkungen: Analyse der potenziellen Auswirkungen dieser Entwicklungen auf Unternehmen und die Gesellschaft insgesamt.
• Praxisübung 3: Entwicklung einer Big Data-Strategie
  • Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine Big Data-Strategie für ein fiktives Unternehmen, die alle Aspekte von der Datenverarbeitung bis hin zur Analyse und Governance abdeckt.
    • Projektbeschreibung: Erstellung einer umfassenden Strategie, die die Implementierung von Big Data-Technologien, die Integration von Machine Learning und die Sicherstellung von Datenqualität und Compliance umfasst.
    • Anforderungen: Analyse der Geschäftsanforderungen, Entwicklung der Strategie und Präsentation eines Umsetzungsplans.
  • Tools: Strategieentwicklungs-Frameworks , Datenanalyse- und Visualisierungstools .
  • Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre Big Data-Strategie und diskutieren die geplanten Umsetzungen und erwarteten Herausforderungen.