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Big Data Migration

Wir unterstützen Sie bei der Migration in eine moderne Big-Data Architektur – zeigen Wege in Cloud- und Hybride-Betriebsmodelle auf und schaffen mit Ihnen gemeinsam die Basis zur Anwendung für moderne Technologien wie Machine Learning oder Predictive Analytics. 

Herausforderungen bei einer erfolgreichen Big-Data Migration

Die systematische Integration und Nutzbarmachung großer Datenmengen erfordert im Unternehmen ein tiefgreifendes Verständnis von Big Data und DataAnalyticsMethoden. Die größten Herausforderungen sind dabei: 

  • Durch die exponentiell steigenden Datenmengen steigen auch die IT-technischen Anforderungen an die Datenverarbeitung und Datenauswertung. 
  • Die Analyse großer Echtzeit-Datenmengen wird von vielen Nutzern heute als selbstverständlich angesehen. Aus Unternehmenssicht ist es eine Herausforderung, diesem Anspruch gerecht zu werden. 
  • Der harte Wettbewerb um Daten erfordert von Unternehmen Reaktionsfähigkeit, Schnelligkeit und Know-how. 

Was ist Big Data?

Eine gängige BigDataDefinition basiert auf dem 3-V-Modell, das der Branchenanalytiker Doug Laney aufgestellt hat. Es bezieht sich auf die drei wichtigsten Charakteristiken, die Big Data auszeichnet: 

Volume

Das wichtigste Kriterium ist die Datenmenge – Unternehmen sammeln heute massenweise Daten aus Industrieanlagen, Geräten, Transaktionen und anderen Quellen.

Velocity

Die Geschwindigkeit der Datenerfassung und -verarbeitung ist bei Big-Data-Anwendungen von entscheidender Bedeutung.

Variety

Big Data zeichnet sich durch eine Vielfalt an strukturierten und unstrukturierten Daten in unterschiedlichen Formaten aus.

Datenmigration in die Cloud – dinext. ist Ihr Ansprechpartner

Ihr Data Warehouse ist in die Jahre gekommen? Sie benötigen Unterstützung bei einer Migration in die Cloud oder aber von Oracle zu Microsoft? Profitieren Sie von unserer jahrelangen Erfahrung in diesem Bereich und lassen Sie sich von uns beraten.  

Weshalb ist eine Big Data Strategie notwendig?

Daten werden auch als das Gold des 21. Jahrhunderts bezeichnet – Unternehmen können Daten für verschiedenste Anwendungen nutzen und durch Datenanalysen fundierte Entscheidungen treffen. Die Nutzung von Big Data hat weitreichende Auswirkungen auf Geschäftsprozesse: 

Data Integration

Der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten kommt durch Big Data eine ganz neue Bedeutung zu.

Data Analytics

Damit Daten für fundierte Analysen zur Verfügung stehen, ist im Unternehmen eine strukturierte Data-Analytics-Lösung erforderlich.

Data Lake & Data Warehouse

Bei der Big-Data-Nutzung ist zwischen Data Lake und Data Warehouse zu unterscheiden. Ein Data Lake bezeichnet einen unstrukturierten Ablageort für Rohdaten, während ein Data Warehouse Daten strukturiert und reglementiert zur Verfügung stellt.

Ökosystem

Big Data verändert unser Analytics-Ökosystem. Technologien wie Cloud, Container und On-demand-Rechenleistung prägen die Zukunft der Datenanalyse.

Data Integration

Der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten kommt durch Big Data eine ganz neue Bedeutung zu.

Data Analytics

Damit Daten für fundierte Analysen zur Verfügung stehen, ist im Unternehmen eine strukturierte Data-Analytics-Lösung erforderlich.

Data Lake & Data Warehouse

Bei der Big-Data-Nutzung ist zwischen Data Lake und Data Warehouse zu unterscheiden. Ein Data Lake bezeichnet einen unstrukturierten Ablageort für Rohdaten, während ein Data Warehouse Daten strukturiert und reglementiert zur Verfügung stellt.

Ökosystem

Big Data verändert unser Analytics-Ökosystem. Technologien wie Cloud, Container und On-demand-Rechenleistung prägen die Zukunft der Datenanalyse.

Die Vorteile

Wer die grenzenlosen Möglichkeiten von Big Data nutzen möchte, für den führt an einer professionellen Big Data Migration kein Weg vorbei. Die Vorteile der Big Data Migration sind: 

Data Migration Vorteil

Schritt für Schritt zur erfolgreichen Big Data Migration

Die erfolgreiche Durchführung einer Datenmigration erfordert ein systematisches, schrittweises Vorgehen. Die wichtigsten Schritte auf dem Weg zur erfolgreichen Big Data Migration sind: 

Eine Big-Data-Strategie definieren

Geeignete Quellen für Big Data identifizieren

Den Datenzugriff herstellen, Daten verwalten und Daten speichern

Daten durch effiziente Analytics-Verfahren systematisch analysieren

Handlungs-empfehlungen ableiten und datengestützte Entscheidungen treffen

Eine Big-Data-Strategie definieren

Geeignete Quellen für Big Data identifizieren

Den Datenzugriff herstellen, Daten verwalten und Daten speichern

Daten durch effiziente Analytics-Verfahren systematisch analysieren

Handlungs-
empfehlungen ableiten und datengestützte Entscheidungen treffen

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