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<title>Big Data – Wikipedia</title>
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# Big Data

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie

[![](https://thumb.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/69/Viegas-UserActivityonWikipedia.gif/250px-Viegas-UserActivityonWikipedia.gif?utm_source=de.wikipedia.org&utm_campaign=parser&utm_content=thumbnail)](https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Viegas-UserActivityonWikipedia.gif)

Farbliche Darstellung der Aktivität eines Wikipedia-[Bots](https://de.wikipedia.org/wiki/Bot "Bot") über einen längeren Zeitraum: typisches Beispiel der Veranschaulichung von Big Data mit einer [Visualisierung](https://de.wikipedia.org/wiki/Visualisierung "Visualisierung")

Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff **Big Data** [] (von [englisch](https://de.wikipedia.org/wiki/Englische_Sprache "Englische Sprache") big ‚groß‘ und *data* ‚Daten‘, deutsch auch **Massendaten**) steht in engem Zusammenhang mit dem umfassenden Prozess der [Datafizierung](https://de.wikipedia.org/wiki/Datafizierung "Datafizierung") und bezeichnet [Datenmengen](https://de.wikipedia.org/wiki/Daten "Daten"), welche zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach [strukturiert](https://de.wikipedia.org/wiki/Datenstruktur "Datenstruktur") sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der [Datenverarbeitung](https://de.wikipedia.org/wiki/Datenverarbeitung "Datenverarbeitung") auszuwerten.[[1]](#cite_note-1)

Big Data wird häufig als [Sammelbegriff](https://de.wikipedia.org/wiki/Sammelbegriff "Sammelbegriff") für digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht für eine neue Ära [digitaler Kommunikation und Verarbeitung](https://de.wikipedia.org/wiki/Informationsgesellschaft "Informationsgesellschaft") und in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden.[[2]](#cite_note-2) Dabei unterliegt der Begriff als [Schlagwort](https://de.wikipedia.org/wiki/Schlagwort_(Linguistik) "Schlagwort (Linguistik)") einem kontinuierlichen Wandel; so wird damit ergänzend auch oft der Komplex der [Technologien](https://de.wikipedia.org/wiki/Technologie "Technologie") beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.[[3]](#cite_note-President_BG14-3)[[4]](#cite_note-4)

## Begriff

In der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die vier Dimensionen

- *volume* (Umfang, Datenvolumen),
- *velocity* (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden),
- *variety* (Bandbreite der Datentypen und -quellen)[[5]](#cite_note-5) sowie
- veracity (Echtheit von Daten).

Erweitert wird diese Definition um die zwei Vs *value* (Wert) und *validity* (Richtigkeit), welche für einen unternehmerischen [Mehrwert](https://de.wikipedia.org/wiki/Mehrwert_(Marxismus) "Mehrwert (Marxismus)") und die Sicherstellung der [Datenqualität](https://de.wikipedia.org/wiki/Datenqualität "Datenqualität") stehen.[[6]](#cite_note-6)

### Weitere Bedeutungen

Big Data bezeichnet primär die Verarbeitung von großen, komplexen und sich schnell ändernden Datenmengen. Als [B
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title: Big Data – Wikipedia
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# Big Data

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie

[](https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Viegas-UserActivityonWikipedia.gif)

Farbliche Darstellung der Aktivität eines Wikipedia-Bots[1] über einen längeren Zeitraum: typisches Beispiel der Veranschaulichung von Big Data mit einer Visualisierung[2]

Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff **Big Data** [] (von englisch[3] big ‚groß‘ und *data* ‚Daten‘, deutsch auch **Massendaten**) steht in engem Zusammenhang mit dem umfassenden Prozess der Datafizierung[4] und bezeichnet Datenmengen[5], welche zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert[6] sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung[7] auszuwerten.[[1]](#cite_note-1)

Big Data wird häufig als Sammelbegriff[8] für digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht für eine neue Ära digitaler Kommunikation und Verarbeitung[9] und in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden.[[2]](#cite_note-2) Dabei unterliegt der Begriff als Schlagwort[10] einem kontinuierlichen Wandel; so wird damit ergänzend auch oft der Komplex der Technologien[11] beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.[[3]](#cite_note-President_BG14-3)[[4]](#cite_note-4)

## Begriff

In der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die vier Dimensionen

- *volume* (Umfang, Datenvolumen),
- *velocity* (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden),
- *variety* (Bandbreite der Datentypen und -quellen)[[5]](#cite_note-5) sowie
- veracity (Echtheit von Daten).

Erweitert wird diese Definition um die zwei Vs *value* (Wert) und *validity* (Richtigkeit), welche für einen unternehmerischen Mehrwert[12] und die Sicherstellung der Datenqualität[13] stehen.[[6]](#cite_note-6)

### Weitere Bedeutungen

Big Data bezeichnet primär die Verarbeitung von großen, komplexen und sich schnell ändernden Datenmengen. Als Buzzword[10] bezeichnet der Begriff in den Massenmedien[14] aber andere Bedeutungen:

- *Überwachung* der Menschen durch Geheimdienste auch in westlichen Staaten bspw. durch Vorratsdatenspeicherung[15]
- Verletzung von *Persönlichkeitsrechten[16]* von Kunden durch Unternehmen
- Zunehmende Intransparenz der Datenspeicherung durch Delokalisierung (*Cloud Computing[17]*)
- Wunsch der Industrie aus den vorhandenen Daten einen *Wettbewerbsvorteil[18]* erlangen zu können
- *Automatisierung[19]* von Produktionsprozessen (Industrie 4.0[20], Internet der Dinge[21])
- Intransparente *Automatisierung* von Entscheidungsprozessen[22] in Software[[7]](#cite_note-7)[[8]](#cite_note-Der_Angriff_der_Intelligenz-8)
- Einsatz *neuer Technologien statt Standardsoftware* (insbesondere in Unternehmen mit einer konservativen IT oft durch Verwendung von Software as a Service[23] um firmen
Big Data – Wikipedia › Big Dataaus Wikipedia, der freien Enzyklopädie

[](https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Viegas-UserActivityonWikipedia.gif)

Farbliche Darstellung der Aktivität eines Wikipedia-Bots über einen längeren Zeitraum: typisches Beispiel der Veranschaulichung von Big Data mit einer Visualisierung

Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff **Big Data** [] (von englisch big ‚groß‘ und *data* ‚Daten‘, deutsch auch **Massendat
Big Data – Wikipedia › Big Data › BegriffIn der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die vier Dimensionen

- *volume* (Umfang, Datenvolumen),
- *velocity* (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden),
- *variety* (Bandbreite der Datentypen und -quellen)[[5]](#cite_note-5) sowie
- veracity (Echtheit von Daten).

Erweitert wird diese Definition um die zwei Vs *value* (Wert) und *validity* (Richtigkeit), welche für
Big Data – Wikipedia › Big Data › Begriff › Weitere BedeutungenBig Data bezeichnet primär die Verarbeitung von großen, komplexen und sich schnell ändernden Datenmengen. Als Buzzword bezeichnet der Begriff in den Massenmedien aber andere Bedeutungen:

- *Überwachung* der Menschen durch Geheimdienste auch in westlichen Staaten bspw. durch Vorratsdatenspeicherung
- Verletzung von *Persönlichkeitsrechten* von Kunden durch Unternehmen
- Zunehmende Intransparenz der Datenspeicherung d

Wikipedia · CC BY-SA 4.0

Gemessen an 20 Seiten.

Im Median
98 %
weniger Tokens als rohes HTML
und
63 %
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Nein. Für strukturierte Daten und Zusammenfassungen nutzt Ragfeed auf Wunsch ein KI-Modell in der EU, Tabellen, Archive oder Preisvergleiche kommen ganz ohne KI aus. Wollen Sie mit den Inhalten chatten, genügt ein Dienst wie Claude: Ein eigenes Modell müssen Sie weder entwickeln noch betreiben. So funktioniert's

Was ist Ragfeed?

Ein Dienst, der öffentliche Webseiten und Ihre Dokumente liest und so aufbereitet, dass Software und KI damit arbeiten können: ohne Menüs und Werbung, gegliedert und mit Quelle. Wie ein Abruf abläuft

Wo bleiben unsere Daten?

Abruf und Umwandlung laufen auf unserem Server in Deutschland, eine KI-Auswertung nur auf Wunsch und in der EU. Der Weg zu uns führt verschlüsselt über das Netz von Cloudflare. Ihre Daten werden nicht zum Training von KI-Modellen verwendet. Wo welche Daten verarbeitet werden

Was kostet es?

Ab 0 € für 1.000 Seiten im Monat, Fluss kostet 49 € im Monat für 100.000 Seiten. Monatlich kündbar, und Seiten, die nicht abgerufen werden konnten, zahlen Sie nicht. Preise und Rechner

Was spart es?

Ihre KI liest im Median 98 % weniger Tokens als rohes HTML und 63 % weniger als die ganze Seite als Text. Das senkt die Kosten jeder Anfrage und hilft ihr, die richtige Stelle zu finden. Unsere Messung an 20 Seiten

Wie binden wir es ein?

Ohne Programmierung in n8n oder Make, in Chatbot-Plattformen wie Dify oder direkt in Claude. Ihr Entwicklerteam bindet die API in wenigen Zeilen ein. Die Wege im Einzelnen

Ist Web-Scraping überhaupt legal?

Öffentlich zugängliche Seiten automatisiert abzurufen, ist grundsätzlich erlaubt. Für Text- und Data-Mining gilt in Deutschland § 44b UrhG: Er erlaubt die Analyse rechtmäßig zugänglicher Inhalte, solange der Rechteinhaber nicht maschinenlesbar widersprochen hat, etwa in der robots.txt. Grenzen setzen außerdem der Datenschutz, das Urheberrecht bei der Weiterverwendung und die Bedingungen der Zielseite. Ragfeed hält bei jedem Abruf die Wartezeiten aus der robots.txt ein, ruft beim Crawlen und bei Überwachungen keine Bereiche ab, die sie ausschließt, und umgeht keine Logins, Bezahlschranken oder CAPTCHAs. Was Sie mit den Daten tun, verantworten Sie selbst; die Regeln dazu stehen in den Nutzungsregeln. Das ist keine Rechtsberatung.

Kann Ragfeed jede Website abrufen?

Nein, und das sagen wir offen. Große Plattformen wie Online-Marktplätze sperren Anfragen aus Rechenzentren oft grundsätzlich. Diese Sperren umgehen wir bewusst nicht mit verschleierten Zugängen. Für Dokumentationen, Fachartikel, Firmenwebsites und Behördenseiten liegt die Erfolgsquote in unseren Messungen bei über 90 Prozent. Fehlgeschlagene Seiten kosten Sie nichts. Testen Sie Ihre wichtigsten Quellen am besten gleich in der Live-Demo.

Werden meine Daten zum Training von KI verwendet?

Nein. Ergebnisse werden nach 24 Stunden gelöscht, und unser KI-Dienstleister speichert die Anfragen nach eigenen Angaben nicht und trainiert nicht damit (Ausnahme: technische Fehler oder Verdacht auf Missbrauch, dann bis zu zwei Wochen zur Fehlersuche).

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Nein. Abos sind jederzeit zum Monatsende kündbar, per Knopfdruck unter Verträge hier kündigen. Ihr Code nutzt offene SDKs, die auch mit anderen Anbietern funktionieren.

Ehrlich gesagt: Große Plattformen sperren Rechenzentren oft, das umgehen wir bewusst nicht. Ein SLA gibt es derzeit nicht. Details

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