Big Data

infologistix Leistungsangebot: Big-Data

Im Gegensatz zum IT-getriebenen BI-Ansatz stehen bei Big Data Konzepten die Granulardaten der Fachbereiche im Vordergrund. Hier geht es darum, explorativ und mit Ad-Hoc Abfragen neue Fragestellungen an die Daten zu finden, um so neue Business-Ideen gewinnen zu können.

Auf Basis unserer Projekterfahrungen glauben wir, dass der reine Big Data-Ansatz eher die „Datability“ als Ziel haben sollte, also die Fähigkeit, große Datenmengen in hoher Geschwindigkeit verantwortungsvoll und nachhaltig zu nutzen.

Deshalb setzen wir auf neue Organisationsformen und neue Herangehensweisen, um Business Intelligence und Big Data vereinen zu können:

Zunächst müssen die Quelldaten in den Fachbereichen gelesen und analysiert werden können. Hierbei helfen neue Technologien, da die Daten meist in den Quellen verbleiben können und nicht mehr kopiert werden müssen. Ebenso wird hierdurch auch der direkte Zugriff der Fachseite auf die Daten ermöglicht.

Daten werden „as is“ in die Analytics-Landschaft gebracht und mit Daten aus dem Unternehmens-DWH kombiniert. Dabei werden aufwändige Konvertierungen und Umwandlungen in die strukturierte Welt vermieden. Es wird direkt und experimentell auf die Quelldaten – unter Umständen – auch mehrerer Systeme zugegriffen.

Oftmals stellt die Gesamtperformance des bestehenden DWH einen Bottleneck dar. Ebenso sind relativ hohe Administrationskosten ein Treiber, um einfachere neue Systeme einzusetzen. Durch die Verbesserung des DWH können die Aufwände sehr oft um ein Vielfaches gesenkt und die Skalierbarkeit für die zukünftige Anwendungen erreicht werden.

Das hohe Datenvolumen und die Praxis, Daten lieber „für den Fall …“ zu speichern, erfordert eine möglichst kostengünstige Daten-Speicherung. Eine Ablage im herkömmlichen Verfahren eines Data Warehouse ist dabei oft zu teuer. Stattdessen können neue, deutlich günstigere  Technologien wie z.B. Hadoop genutzt werden.

Für die Verarbeitung von Sensordaten sind klassische BI Systeme nicht gedacht. Erst wenn durch beschreibende Modelle – z.B. durch Machine Learning – Pattern und Zusammenhänge gefunden werden, kann dies zu erheblichen Mehrwerten führen (siehe Predictive Maintenance / Industrie 4.0).

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