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Big Data ist ein populäres Schlagwort, bei dem es eigentlich darum geht, dass Data Mining Verfahren (=Analytics) in geschickter Weise auf besonders große Datenmengen (=Big Data) angewendet werden. Die Kunst dabei liegt aber nicht nur in der Handhabung von großen Datenmengen sondern vielmehr in der Auswahl der richtigen Daten bzgl. Menge und Inhalt, sodass es im Idealfall gar nicht mehr zu übergroßen und unnötig teuren Datenbeständen kommt, trotzdem aber noch der volle Nutzen der daten- und beispielbasierten Vorgehensweise realisiert werden kann. ANDATA setzt dabei auf einen integralen Ansatz, bei welchem die Themenpunkte "Daten" und "Analyse" nicht sequentiell nacheinander angegangen werden, sondern in einem integralen, iterativen Ansatz, bei welchem die Data Mining Methodik auch schon frühzeitig für die Spezifikation und kontrollierte Erweiterung der Datenbasis eingesetzt wird. Dadurch ist sichergestellt, dass man keine unnützen und überdimensionierten, kostenintensiven Datengräber erzeugt, sondern genau jene Daten in Menge und Inhalt bekommt, welche für eine valide Modellbildung und Entscheidungsunterstützung benötigt werden. Bei Wahl der "richtigen Daten" benötigt man idealerweise gar nicht mehr unbedingt "Big Data"...