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:

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.

Data Lakehouse - Kostengünstige Architekturen

Data Lakehouses unterstützen Sie dabei, in Echtzeit Geschäftseinblicke zu gewinnen, sondern können auch dazu beitragen, Ihre Kosten zu senken. Reduzieren Sie Ihre Speicher-, Rechen- und Lizenzkostenkosten durch die Vermeidung der Datenduplizierung und von ETL-Prozessen im Vergleich zu typischen Data-Warehouse-Architekturen.

Data Lakehouses basieren oftmals auf offenen Formaten wie z.B. Apache Iceberg.

Unsere Beratung setzt genau hier an: Gerne führen wir mit Ihnen zusammen Machbarkeitsstudien und kostenlose Beratungsgespräche zum Thema Big Data, Data Lakehouse und verwandten Themen durch.

Potenziale erkennen

Wir machen Methoden und Potenziale von Big Data und KI greifbar – z.B. durch Potenzialworkshops oder Proof-of-Concepts.

Konzeption

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.

Umsetzung

Wir begleiten oder übernehmen Projekt 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.

Tools

Hadoop
Impala
Oracle Exadata
IBM Watson
Talend ETL
Kafka
Apache Drill
Hive
Apache Iceberg
Parquet
Spark (in bestimmten Kontexten auch als Methode)
MinIO / S3

Methoden

Agil
Scrum
DevOps

Entdecken Sie Ihre Potenziale!

Wir helfen Ihnen, Datenmengen effizient zu nutzen. Mit Big-Data-Technologien wie verteilten Systemen, Echtzeitanalysen und KI gewinnen Sie Einblicke, optimieren Prozesse und treffen fundierte Entscheidungen – skalierbar und zukunftssicher.

Kontakt

Wie können wir unterstützen?

Sie möchten weitere Informationen erhalten oder haben Interesse an einem individuellen Beratungsgespräch? Teilen Sie uns dazu einfach in einer kurzen Mitteilung mit, wie wir Ihnen weiterhelfen können, und wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen zurück.

Lassen Sie uns beginnen.