Strategien und Konzepte für erfolgreiches Daten-Management

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10. Big Data

Dabei müssen vier Hauptaufgaben gelöst werden:

• Volumen (Menge): Wachsende Datenmengen, kleinere Backupfenster bei längeren Backuplaufzeiten und häufigeren Backupzyklen sind die ständige Herausforderung für Storagemanager. Trotz sinkender Preise für Speicherplatz reicht ein bloßes Erweitern des Storagevolumens nicht aus. Hier steht die Frage nach einer Neuorganisation der Daten, ihrem Handling und nicht zuletzt dem Einsatz neuer Technologien. Wachsende Nutzerzahlen mit unterschiedlichsten Ansprüchen erhöhen die Zugriffszahlen und stellen damit neue Anforderungen an die Datenspeicherung bezüglich Verfügbarkeit und Antwortzeiten.

• Variety (Vielfalt): Die Daten selbst haben sich gewandelt. So stammen die Daten heute aus den unterschiedlichsten Quellen. Neben den herkömmlichen Quellen der Unternehmenskommunikation und –steuerung finden wir Produktionsdaten wie Sensor- oder Meßwerte, Videoüberwachung, RFID-Tags und Daten aus dem Internet (z. B. Wetterdaten, Börsentrends, Dokumente …) oder aus sozialen Netzwerken. Für diese strukturieren und auch unstrukturierten Daten müssen Storagetechnologien weiter entwickelt werden.

• Velocity (Geschwindigkeit): Die Daten fallen heute wesentlich schneller an und müssen schneller verarbeitet werden. Analysewerkzeuge ermöglichen beispielsweise den Abgleich von Kreditkartendaten, die Auswertung von Börsendaten oder die Überprüfung von Triebwerksmessdaten in Echtzeit. Im Online-Marketing werden einem Kunden personalisierte Angebote gemacht, sobald er eine Website besucht.

• Value (Wert): Eine weitere Herausforderung stellt die Differenzierung der Datenflut dar. Wobei das Ziel ist, nur die Daten zu speichern, aus denen wichtige Informationen für das Unternehmen gewonnen werden können. Die Herausforderung besteht also darin, wertvolle Daten aus Sicht des Unternehmens zu erkennen. Flüchtige Daten oder Daten, die jederzeit neu gewonnen werden, sollten nicht erst den Weg auf Storagesysteme finden. So ändern sich beispielweise der Freundeskreis und die Interessen in sozialen Netzwerken so schnell, dass bei der nächsten Werbekampagne eine neue Abfrage der Informationen erforderlich wird. Im Online-Handel sind aktuelle Verkaufszahlen die Grundlage für weitere Angebote zum angezeigten Artikel.

Der „Knackpunkt" der Big Data-Analysen

Ziel der Big Data-Analysen ist es, zusätzlichen Wert aus den Datenanalysen für das Unternehmen zu generieren. Knackpunkt ist häufig, die entscheidenden Fragen und Anforderungen zu formulieren. Das Ergebnis der Datenanalyse kann jedoch nur so gut sein, wie die Anforderungen, die daran gestellt werden.

Der Markt der Analysetools wächst rasant und ihre Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. Nicht nur Geschäftszahlen, Prouktionsmesswerte und Kreditkartendaten werden ohne Verzögerung analysiert. Auch im öffentlichen Bereich könnten intelligente Programme dafür sorgen, dass aus Überwachungsdaten wie beim Boston Marathon die Identitäten der unverdächtigen blitzschnell von denen der verdächtigen Personen getrennt werden.

Der Markt für Big Data Tools und die Big Data Anbieter stellt sich für Investitionswillige eher unübersichtlich dar. Neben den Systemanbietern wie beispielsweise Oracle, Amazon, Microsoft, IBM, SAP oder Google, die von sich behaupten, Komplettanbieter zu sein, existiert eine Vielzahl kleiner Anbieter, die spezielle Anwendungsfälle und Bereiche innerhalb von Big Data abdecken.

Im Bereich der Business Intelligence wären da beispielsweise Cognos, Business Objects, Hyperion, Micro Strategy oder QlikView zu nennen. Analyse und Visualisierung werden beispielsweise vertreten durch Firmen wie parstream, alteryx, experton, exasol oder Teradata. Infrastruktur-Services werden angeboten von Firmen wie Microsoft, amazon, Google, cloudera, Dell, HP oder Hadapt.

Als wichtigste Technologieanbieter sind zu nennen Apache Hadoop mit mahout, Hbase, Hive und Cassandra (NoSQL) sowie Google MapReduce.

Hadoop wird von der Apache Foundation als Open-Souce-Lösung bereitgestellt.

IT-Trends und die nötige Anpassung auch in kleinen Unternehmen , Teil 1

Durch Anpassung der IT zum gewinnbringenden Daten-Management

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