Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, Universit t Paderborn, Sprache: Deutsch, Abstract: Big Data beschreibt ein verh ltnism ig junges Themengebiet, welches seit einiger Zeit fl chendeckendes Interesse ausl st. So befand sich die Technologie im Jahr 2013 auf dem H hepunkt des Gartner Hype Cycle. Es handelt es sich jedoch um mehr als nur einen Hype, da sich Big Data l ngst in zahlreichen Bereichen des Lebens manifestiert hat, von der allt glichen Nutzung sozialer Plattformen bis hin zur Forschung an Zukunftstechnologien. Die dementsprechend gro e Spannweite des Themas l sst eine genaue Eingrenzung des Einflussbereichs kaum noch zu. Aus eben diesem Grund wurde Big Data trotz seiner Neuheit seit 2015 nicht weiter als aufkommende Technologie im Gartner Hype Cycle aufgef hrt. Die wachsende Bedeutung der Thematik wurde vor allem durch Faktoren wie steigende Prozessorleistung und sinkende Kosten von Speicherkapazit t, welche durch Moore's Gesetz beschrieben werden, beg nstigt. Ebenso gilt die Durchdringung nahezu aller Bev lkerungsschichten von Ger ten wie Smartphones, Smartwatches oder digitaler Assistenten, welche als Sensoren vieler Arten fungieren, als Katalysator von Big Data. Sowohl Unternehmen, private Institutionen als auch Regierungen sehen gleicherma en ein enormes Potential in der Nutzung dieser Technologie als Werkzeug zur Datensammlung und -analyse. Die jeweiligen Ziele und die damit verbundenen Auswirkungen unterscheiden sich hingegen deutlich. Trotz des hohen Bekanntheitsgrads dieser Technologie variiert das Verst ndnis des Terminus Big Data innerhalb der Bev lkerung teilweise stark. Aus diesem Grund werden im folgenden Kapitel drei unterschiedliche Begriffsdefinitionen erl utert.