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Einblicke und Ideen

Die Nutzung von Big Data beginnt mit der richtigen Grundlage

Die richtige Nutzung wertvoller Daten ist heutzutage für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Doch bevor wir die Daten zwecks Gewinnung von Erkenntnissen für unser Unternehmen auswerten können, müssen wir präzise, sicher und schnell auf diese Daten zugreifen und dabei alle relevanten Quellen verwenden. Wie? Mit einer Grundlage, in der verschiedene Datenquellen integriert sind und die eine Übertragung von Workloads über On-premise- und Cloud-Grenzen hinweg ermöglicht.

Was sind Big Data?

Big Data werden üblicherweise mithilfe der folgenden Merkmale definiert, die als die 3 Vs bekannt sind: Enorme Datenmengen (Volume), eine Vielzahl von Nichtstandardformaten (Variety) und eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit (Velocity).

Big Data – ein potenzieller Schatz

Durch die Analyse von Big Data – einschließlich der oftmals vernachlässigten Dark Data – lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen, mit deren Hilfe Sie Ihr Unternehmen optimieren können. Unternehmen können diese Erkenntnisse für Kostensenkungen, Effizienzsteigerungen und neue Möglichkeiten der Gewinnmaximierung nutzen. Die aus Big Data gewonnenen Erkenntnisse können Sie dabei unterstützen, kostspielige Probleme von vornherein zu vermeiden, anstatt wie bisher nur darauf zu reagieren. Außerdem müssen Sie Verhaltensweisen und Bedürfnisse von Kunden nicht mehr erraten, sondern können sie mithilfe von Big Data nun vorhersehen. Dies kann zu Umsatzsteigerungen beitragen.

Zahlen lügen nicht

Die Optimierung der Nutzung von Big Data ist sicherlich kein einfacher Weg. Doch da wir davon ausgehen können, dass Big Data im Laufe der Zeit immer größer werden, sollten wir uns so bald wie möglich damit beschäftigen und dabei einen soliden Plan haben.

Three ways for CIOs to handle big data, Scott Koegler, The Enterpriser's Project Artikel lesen

Use Cases zum Thema Big Data

Wie erfolgreiche Unternehmen Big Data nutzen

Big Data – eine Herausforderung für die IT

Die Auswertung von Big Data ist eine lohnenswerte, aber komplexe Aufgabe. Sind Ihre Datenquellen zuverlässig? Besitzen Sie nur eine Version der Wahrheit? Verfügen Sie über angemessene Speicherkapazitäten? Werden bei Ihrem hardwarebasierten Storage-System Daten getrennt, was dazu führt, dass sie schwer aufzufinden, abzurufen und zu verwalten sind? Lässt sich Ihre Architektur an die ständige Weiterentwicklung der Datentechnologie anpassen? Nutzen Sie die Cloud? Sind Ihre Daten geschützt?

Rethinking data integration [PDF]

Im Bereich Big Data ist die richtige Grundlage entscheidend

Das Endziel besteht darin, aus den Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Doch bevor Sie Ihre Big Data verwerten können, benötigen Sie die richtige Grundlage, die sicherstellt, dass die Daten umfassend und zuverlässig sind sowie zeitnah zur Verfügung stehen. Diese Grundlage muss es Ihnen ermöglichen,

  • herkömmliche Datenmanagementtechnologien – wie beispielsweise Data Warehouses und Datenbanken – problemlos mit neuen Technologien – wie beispielsweise Hadoop und Spark – zu integrieren.
  • sich an ein sich änderndes Wettbewerbsumfeld, neue Technologien und betriebliche Schwankungen anzupassen.
  • sich auf morgen vorzubereiten und gleichzeitig Ihre größten datenbezogenen Herausforderungen von heute zu bewältigen.
  • sich nicht von einem einzelnen Ansatz oder Anbieter abhängig zu machen, da sich die Technologien zum Umgang mit Big Data noch in einer frühen Phase befinden.

Eine ungeeignete Grundlage kann durch keine noch so hohe Investition in Analysesoftware wettgemacht werden.

5 Merkmale einer effektiven Big Data-Bereitstellung

Bausteine einer erfolgreichen Big Data-Bereitstellung

  • Platform-as-a-Service (PaaS)

    Profitieren Sie von einer schnelleren Anwendungsentwicklung, Datenverarbeitung in Echtzeit sowie einer problemlosen Systemintegration, und erstellen Sie modulare Lösungen, die das Wachstum Ihres Unternehmens unterstützen.

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  • Infrastructure-as-a-Service

    Profitieren Sie von einer konsistenten und einheitlichen Bereitstellung und Verwaltung von Service Providern, Tools und Komponenten der IT-Architektur für verschiedene Plattformen und Technologie-Stacks.

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  • Middleware, Integration und Automatisierung

    Der Informations- und Analysebedarf schafft neue Datenquellen und führt letztendlich zu einer unüberschaubaren Datenmenge – es sei denn, Sie können eine einzige, virtualisierte Datenquelle entwickeln und eine einfach zu verwaltende Möglichkeit finden, interne und externe Ressourcen miteinander zu verknüpfen. Die Datenverarbeitung und andere anspruchsvolle Workloads erfordern eine optimierte Interaktion und Integration.

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  • Storage

    Wählen Sie für jeden Workload den besten Speichertyp, und nutzen Sie dabei eine softwaredefinierte, agile Storage-Plattform, in die sich die Datei- und Objektspeicherung, Hadoop-Datenservices und In-Place-Analysen integrieren lassen.

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Wie können Sie mitmachen?

Hadoop auf OpenStack (Sahara-Projekt)

Das von Red Hat und dessen Big Data-Partnern geleitete Sahara-Projekt bietet eine einfache Möglichkeit der Bereitstellung eines datenintensiven Anwendungsclusters (Hadoop oder Spark) auf Basis von OpenStack.

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Red Hat Blog zum Thema Big Data