Leichter, schneller, einfacher: Big Data Trends
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Leichter, schneller, einfacher: Big Data Trends

Unternehmen aus dem Mittelstand setzen mehr und mehr auf Big Data. Möglich machen das die immer leichter verfügbare Technologie selbst und neue Tools, die das Data Warehouse einer Firma mit der Big-Data-Welt einfach verbinden. Welche Trends die Entwicklung treiben.

Big Data ist im Mittelstand weiter auf dem Vormarsch. Waren es im Jahr 2014 erst 23 Prozent, die Big Data nutzten, setzte 2016 bereits jedes dritte Unternehmen auf die Analyse großer Informationssammlungen, hält der Digitalverband Bitkom in einer Pressemitteilung fest. Damit hat knapp ein Viertel der Mittelständler in den vergangenen zwei Jahren seine Meinung zu Big Data geändert. Nicht ohne Grund, erwarten doch zwei von drei Unternehmen für sich Wettbewerbsvorteile durch den Einsatz von Big Data, wie Acqusia berichtet.

Die Technologie selbst treibt die positive Entwicklung voran. In einem Fachbeitrag auf Big-Data-Insider hält Lars Milde vom Business-Intelligence-Spezialisten Tableau fest: „Big Data wird schneller und leichter zugänglich.“ Heißt konkret: Firmen- und Big-Data-Welt verschmelzen immer weiter. Möglich machen das etwa Abfragebeschleuniger (wie SQL-on-Hadoop Engines oder OLAP-on-Hadoop-Technologien). Darüber spielen relationale SQL-Datenbanken, in denen Unternehmen besonders häufig ihre Daten ablegen, ihre Daten in den Big-Data-Pool ein.

Daten- und quellenunabhängige Plattformen florieren

Big Data bedeutet außerdem nicht mehr länger ausschließlich Hadoop, hält Big-Data-Insider weiter fest. Hadoop, das frei in Java geschriebene Framework für skalierbare, verteilt arbeitende Software, galt lange Zeit als das Nonplusultra, um Datenseen im großen Maßstab schnell zu analysieren. Aber: „Unternehmen mit komplexen, heterogenen Umgebungen wollen keine isolierten Business-Intelligence-Zugriffspunkte für eine einzige Datenquelle mehr einführen“, schreibt www.bigdata-insider.de. Stattdessen finden die Unternehmen Antworten auf ihre Fragen nur dann, wenn sie die Vielzahl ihrer Quellen verarbeiten können – egal ob strukturierter oder unstrukturierter Datenpool sowohl aus Hadoop- als auch aus Nicht-Hadoop-Quellen. Der Trendbericht erwartet, dass daten- und quellenunabhängige Plattformen florieren werden. Maßgeschneiderte, für einen bestimmten Anwendungsfall gedachte Hadoop-Plattformen bleiben außen vor.

Auch die Bedeutung von Analysetools, die Nutzer im Self-Service zum Ziel führen, wächst. Treiber dieses Trends ist das Internet der Dinge, das aus unzähligen Quellen Daten sammelt und in der Cloud speichert. Denn: „Während Innovationen bei Speicherung und Managed Services den Erfassungsprozess beschleunigt haben“, so Milde, „sind der Zugriff auf und das Verstehen der Daten selbst immer noch die größte Herausforderung der letzten Meile.“ Darum sei eine steigende Nachfrage nach Self-Service-Analysetools zu erwarten, über die sich vielzählige Informationsspeicher in der Cloud anzapfen und auswerten lassen. Auf diese Weise setzen Unternehmen dann auch das ökonomische Potential ihrer Daten aus dem Internet of Things (IoT) frei.

Automatische Analysen führen schneller ans Ziel

Weiterer Trend: Metadatenkataloge werden wichtiger. Metadaten helfen Firmen, relevante Informationen in ihren Datenseen überhaupt zu entdecken. Katalogdateien etwa ermöglichen das Taggen von Daten. Über maschinelles Lernen lässt sich der Prozess in Hadoop sogar automatisieren. Den Nutzern liefert das Verfahren am Ende dann Vorschläge für mögliche Abfragen, um das wirtschaftliche Potential der Daten freizusetzen. Das reduziert den Zeitaufwand für Auswertungen, um wertvolle Daten für das Geschäft zu erhalten.

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