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Die systematische Integration und Nutzbarmachung großer Datenmengen erfordert im Unternehmen ein tiefgreifendes Verständnis von Big Data und Data–Analytics–Methoden. Die größten Herausforderungen sind dabei:
Eine gängige Big–Data–Definition 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:
Das wichtigste Kriterium ist die Datenmenge – Unternehmen sammeln heute massenweise Daten aus Industrieanlagen, Geräten, Transaktionen und anderen Quellen.
Die Geschwindigkeit der Datenerfassung und -verarbeitung ist bei Big-Data-Anwendungen von entscheidender Bedeutung.
Big Data zeichnet sich durch eine Vielfalt an strukturierten und unstrukturierten Daten in unterschiedlichen Formaten aus.
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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:
Der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten kommt durch Big Data eine ganz neue Bedeutung zu.
Damit Daten für fundierte Analysen zur Verfügung stehen, ist im Unternehmen eine strukturierte Data-Analytics-Lösung erforderlich.
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.
Big Data verändert unser Analytics-Ökosystem. Technologien wie Cloud, Container und On-demand-Rechenleistung prägen die Zukunft der Datenanalyse.
Der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten kommt durch Big Data eine ganz neue Bedeutung zu.
Damit Daten für fundierte Analysen zur Verfügung stehen, ist im Unternehmen eine strukturierte Data-Analytics-Lösung erforderlich.
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.
Big Data verändert unser Analytics-Ökosystem. Technologien wie Cloud, Container und On-demand-Rechenleistung prägen die Zukunft der Datenanalyse.
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:
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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