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Big Data

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Den Wert der Daten zu erkennen ist in der Geschäftswelt von heute das A und O. Aber bevor wir die Daten nach geschäftlichen Einblicken durchsuchen, müssen wir sicherstellen, dass akkurat, sicher und schnell von all unseren relevanten Quellen aus auf diese Informationen zugegriffen werden kann. Aber wie? Mit einer Basis, die mehrere Datenquellen integriert und Workloads über On-Premise- und Cloud-Grenzen hinaus transportieren kann.

Unter Big Data versteht man Informationen, die zu umfangreich oder zu komplex sind, um mit traditionellen Methoden verarbeitet werden zu können. Der Begriff selbst wird in der Regel mit drei spezifischen Merkmalen assoziiert: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Volumen bezieht sich auf die enorme Größe, Vielfalt auf die große Bandbreite an nicht standardmäßigen Formaten und Geschwindigkeit auf die Notwendigkeit einer schnellen und effizienten Verarbeitung.

Daten sind extrem wertvoll, aber nur wenn sie geschützt, verarbeitet und verstanden werden und darauf reagiert werden kann. Der finale Wert von Big Data sind Echtzeitinformationen, mit denen sich Ihr Geschäftsbetrieb verbessern lässt. Die Echtzeitverarbeitung von Informationen, eine wichtige Funktion des Edge Computings, ist eines der Hauptziele für diejenigen Unternehmen, die ihren Kunden Werte einheitlich und nahtlos bereitstellen möchten. Mit solchen Einblicken können Sie dann potenziell Kosten senken, effizienter arbeiten und neue Wege zur Gewinnsteigerung und Kundenakquise erkunden

Die Analyse von Big Data ist der Prozess, bei dem all Ihre Raw und Dark Data in ein für Sie verständliches und nutzbares Format umgewandelt werden. Dark Data sind im Rahmen der normalen Geschäftsaktivität erfasste Informationen, die aus Compliance-Gründen gespeichert und gesichert werden müssen. Diese Daten werden meist vernachlässigt, können aber wie andere Informationen auch wertvolle Einblicke liefern, mit denen sich die Geschäftstätigkeit verbessern lässt.

Mithilfe von Big Data-Einblicken können Sie zum Beispiel die Kosten für die Behebung von Problemen einsparen, indem Sie diese von vorneherein vermeiden. Wenn Sie Datenmuster analysieren, müssen Sie in Bezug auf Kundenverhalten und -anforderungen keine Vermutungen mehr anstellen, sondern können diese effektiv antizipieren (was wiederum gewinnsteigernd wirken kann).

Analysesoftware ist nur dann effektiv, wenn sie auf einer flexiblen, umfassenden und zuverlässigen Plattform ausgeführt wird. Und dafür ist die IT-Optimierung von entscheidender Bedeutung. Sie müssen nämlich sicherstellen, dass Sie Daten auch dann erfassen, analysieren und nutzen können, wenn sich der Technologie-Stack kontinuierlich verändert.

Data Lakes sind Repositories, die exakte oder fast exakte Kopien Ihrer Daten in einem einzelnen Verzeichnis speichern. Diese Technologie verbreitet sich zunehmend in Unternehmen, die ein großes gesamtheitliches Repository für ihre Daten benötigen. Dazu ist sie kostengünstiger als Datenbanken.

Mit Data Lakes erhalten Sie eine ursprüngliche Ansicht Ihrer Daten, damit Ihre Top-Analysten ihre Verfeinerungs- und Analysetechniken außerhalb traditioneller Datenspeicher (wie Data Warehouses) und völlig unabhängig vom Bezugssystem ausprobieren können. Wenn Sie möchten, dass diese hochqualifizierten Mitarbeiter Ihre Fertigkeiten kontinuierlich erweitern und neue Wege der Datenanalyse erkunden, kommen Sie an Data Lakes nicht vorbei.

Data Lakes erfordern eine fortlaufende Wartung sowie einen Plan dafür, wie Sie auf die Daten zugreifen und diese nutzen möchten. Ohne diese Instandhaltung riskieren Sie, dass Ihre Informationen unzugänglich, unhandlich, teuer und nutzlos, also zu Datenmüll werden. Data Lakes, die für den Nutzer nicht mehr zugänglich sind, nennt man auch „Data Swamps" oder Datensümpfe.

Große Organisationen verfügen über mehrere Geschäftsbereiche, jeder von ihnen mit seinen ganz eigenen Anforderungen. Wegen der notorischen Ressourcenknappheit befinden sich diese Geschäftsbereiche in einem ständigen Wettstreit um den Zugriff auf Daten und Infrastruktur, um ihre Analysen durchführen zu können. Mit Data Lakes können Sie dieses Problem nicht lösen. Das funktioniert nur mit einer mandantenfähigen Workload-Isolierung und gemeinsamer Datennutzung. Was bedeutet das genau?

Statt bei jedem Zugriff durch einen Geschäftsbereich Ihre Daten komplett zu vervielfältigen (inklusive Administration wie das Verfassen von Skripts zum Kopieren von Daten, damit alles funktioniert), können Sie die Zahl der Kopien mit dieser Lösung auf einige wenige reduzieren. Diese können dann durch Containerisierung oder Virtualisierung der Datenanalyse-Tools gemeinsam von allen Geschäftsbereichen verwendet werden.

Big Data stellt eine agile Integration vor echte Herausforderungen. Denn wie können Sie mehreren Geschäftsbereichen Daten zur Verfügung stellen und gleichzeitig die Einhaltung strikter SLAs gewährleisten? Wie lassen sich Ihre aktuellen Daten optimal ausschöpfen?

Big Data Mining hat seine Vorteile, ist aber auch extrem komplex. Die Aufgabe von Datenwissenschaftlern ist es, Informationen zu analysieren und ihrem Unternehmen das Ergebnis in Form von Einblicken und Empfehlungen zu präsentieren. Zu diesem Zweck wiederum werden Dateningenieure damit beauftragt, geeignete Tools zu identifizieren, zu verwalten und in einer Daten-Pipeline zu integrieren. Schlussendlich müssen die Administratoren grundlegende Services für die Nutzer in die tieferen Schichten der Infrastruktur einarbeiten.  Und ganz nebenbei sind dann da noch die Herausforderungen zu bewältigen, die Integration, Storage-Kapazität und schwindende IT-Budgets mit sich bringen.

Stellen Sie sich bei der Suche nach einer Integrationslösung folgende Fragen:

  • Sind Ihre Datenquellen zuverlässig? Haben Sie eine Single Version of Truth?

  • Haben Sie ausreichende Storage-Kapazität? Werden mit Ihrem hardwarebasierten Storage Informationen getrennt, was den Abruf, Zugriff sowie die Verwaltung von Daten erschwert?

  • Ist Ihre Architektur in der Lage, sich an die sich ständig weiterentwickelnden Datentechnologien anzupassen?

  • Nutzen Sie Cloud-Technologien?

  • Sind Ihre Daten geschützt? Wie sieht Ihr Sicherheitsplan für Big Data aus?

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