IT-Beratung
Big Data: Lösungen für Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit
Viele Unternehmen analysieren externe und interne Daten schon lange und ausgiebig. Zur Bewältigung der Herausforderungen, die sich mit großen und schnell ändernden, oftmals polystrukturierten Datenmengen ergeben, muss jedoch in vielen Bereichen zusätzliche Technologie verwendet werden. Denn mit Big Data ist nicht nur eine andere Dimension von Datenmengen gemeint, sondern Big Data steht für:
- Volume (Volumen): Enorme Datenmengen erfordern skalierbare Systeme
- Variety (Vielfalt): Unterschiedliche Datenformate müssen integriert werden
- Velocity (Geschwindigkeit): Echtzeit-Analysen sind entscheidend
Volumen: Das exponentielle Wachstum der Daten
Laut Wikipedia betrug im Jahr 2020 die globale Datenmenge 60 Zettabytes (60 Billionen Gigabytes) und wächst jährlich um 25 %. Diese riesigen Datenmengen könnten einen Stapel Blu-ray Discs bilden, der das Gewicht der Gizeh-Pyramide übertrifft.
Während Social-Media-Daten wie von Facebook und Twitter oft als Beispiel für Big Data genannt werden, liegen die relevanteren Informationen meist in internen und externen Datenquellen. Detaillierung, Kombination und Historisierung dieser Daten führen jedoch oft zu schwer bewältigbaren Mengen. Die Segmentierung, Partitionierung und Priorisierung von Datenbeständen ist daher entscheidend.
Industrie 4.0 und das Internet der Dinge (IoT) verstärken das Datenwachstum weiter und stellen Unternehmen vor große Herausforderungen.
Herausforderungen für Unternehmen:
- Bewältigung großer Datenmengen
- Effiziente Datenorganisation
- Integration neuer Technologien
Vielfalt: Dynamik und Flexibilität in der Datenverarbeitung
Die Vielzahl technischer Lösungen, die Globalisierung und schnelle Systemveränderungen führen zu ständig wechselnden Informationsquellen. Relationale Datenbanken erwarten vorstrukturierte Daten, während Big Data-Lösungen flexibel sind und Daten erst bei der Analyse strukturieren (ELT statt ETL). Moderne Datenbanken verarbeiten Formate wie JSON mithilfe von NoSQL-Modi, oft ohne neue Technologien einzuführen.
Herausforderungen für Unternehmen:
- Integration und Anpassung an wechselnde Datenquellen und Formate
- Flexibilität bei der Strukturierung und Verarbeitung von Daten
- Effiziente Nutzung bestehender Datenbanken und Technologien
Unternehmen müssen flexibel auf dynamische Datenquellen reagieren und bestehende Systeme optimal nutzen, um die Vielfalt von Big Data effektiv zu bewältigen.
Geschwindigkeit (Velocity): Schnelle Entscheidungen durch Data Lake
Innerhalb von Sekunden liefern Analysen auf Data Lakes wertvolle Erkenntnisse, etwa zu Investitionen, Zielgruppen oder Prozessoptimierungen. Klassische Datawarehouse-Systeme stoßen bei der Bewältigung großer Datenmengen jedoch schnell an ihre Grenzen. Eine Kombination aus traditionellen, hauptspeicherbasierten und batchverarbeitenden Systemen kann diese Herausforderung meistern. Gleichzeitig ist es entscheidend, den Fokus auf relevante Informationen zu richten, um Effizienz zu gewährleisten.
Herausforderungen für Unternehmen:
- Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen in Echtzeit.
- Integration neuer Technologien mit bestehenden Systemen.
- Fokussierung auf die wesentlichen und relevanten Informationen.
Unternehmen müssen bestehende Systeme optimieren, Echtzeitlösungen integrieren und den Fokus auf relevante Daten lenken, um Geschwindigkeit als Wettbewerbsvorteil zu nutzen.
Nutzen Sie die Potenziale von Big Data
Die Verarbeitung großer und komplexer Datenmengen ist eine der zentralen Herausforderungen der digitalen Transformation. Unternehmen stehen vor der Aufgabe, enorme Datenvolumina effizient zu managen, verschiedenste Datenformate zu integrieren und gleichzeitig Echtzeit-Analysen zu ermöglichen.
Unsere Beratung setzt genau hier an: Gerne führen wir mit Ihnen zusammen Machbarkeitsstudien und kostenlose Beratungsgespräche zum Thema Big Data und verwandte Themen durch. So stellen Sie sicher, dass der Nutzen Ihrer geplanten Lösung gewahrt bleibt.
Wir machen Methoden und Potenziale von Big Data und KI greifbar – z.B. durch Potenzialworkshops oder Proof-of-Concepts.
Wir unterstützen Sie bei der Konzeption Ihrer Vorhaben – von der Ideenfindung mittels Design Thinking, über die strukturierte Erarbeitung eines Anwendungsfalls bis zum Prototyp und dem vollständig automatisierten Prozesse.
Wir begleiten oder übernehmen Projekte von Anfang bis Ende – von Prototyping und Fachkonzeption bis zur Projektleitung – und optimieren dabei auch bestehende Systeme. Darüber hinaus verbessern wir Ihre Big Data-Systeme sowohl technisch als auch methodisch.
- Hadoop
- Impala
- Oracle Exadata
- IBM Watson
- Talend ETL
- Kafka
- Apache-Bohrer
- Bienenstock
- Apache Icberg
- Parkett
- Spark (in bestimmten Kontexten auch als Methode)
- MinIO / S3
- Agil
- Scrum
- DevOps
Entdecken Sie Ihre Potenziale!
Wir helfen Ihnen, Datenmengen effizient zu nutzen. Mit Big-Data-Technologienwie verteilten Systemen, Echtzeitanalysen und KI gewinnen Sie Einblicke, optimieren Prozesse und treffen fundierte Entscheidungen – skalierbar und zukunftssicher.
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