Die Beschleunigung des technologischen Fortschritts basierend auf innovativen digitalen Technologien hat in den letzten Jahren zu einem exponentiellen Wachstum des Datenvolumens geführt. Diese Entwicklung wird sich weiter verstärken. Dabei sind Daten aus dem Internet und aus sozialen Netzwerken nur eine Quelle dieses gestiegenen Datenvolumens. Haupttreiber für die Datenexplosion sind mobile Apps, Cloud Computing, vor allem aber die zunehmende sensorgestützte Vernetzung von Konsumgütern und Investitionsgütern bzw. Maschinen im Rahmen von Embedded Systems sowie des Internet of Things (IoT).[1] Einer Schätzung von IDC zufolge wird dies zu einem weltweit generierten Datenvolumen von 163 Zettabyte bis 2025 führen. Eine durchschnittlich digital vernetzte Person wird zu diesem Zeitpunkt – bewusst oder unbewusst – voraussichtlich 4.800 Mal pro Tag mit entsprechenden Geräten und Systemen interagieren, dies entspricht einer Interaktion alle 18 Sekunden.[2]
Big Data wird somit zunehmend alle Lebensbereiche des Menschen und damit auch den Leistungsbereich und sämtliche Funktionsbereiche eines Unternehmens erfassen. Waren es bislang hauptsächlich interne und strukturierte Daten, die mithilfe von Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP) und Business-Intelligence-Systemen (BI) verarbeitet und analysiert wurden, so wird es künftig erforderlich sein, auch semi- und unstrukturierte Daten aus unterschiedlichen internen und externen Datenquellen miteinzubeziehen. Hierzu bedarf es einer kostengünstigen, ortsunabhängigen, performanten und zeitnahen Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung dieser Daten.[3]
Herkömmliche Technologien wie relationale Datenbanken und etablierte Systemarchitekturen mit ihrer Trennung in transaktionale (ERP) und analytische (BI) Systeme stoßen hier jedoch rasch an ihre Grenzen. An dieser Stelle setzt das Konzept von Big Data an, indem es Technologien und Werkzeuge zur Verfügung stellt, mit deren Hilfe das Erfassen, Speichern und Analysieren von großen unstrukturierten, semi-strukturierten (gemischten) und strukturierten Datenmengen technisch möglich und auch ökonomisch interessant wird.[4]
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