Michael Schmahl

Big Data ist der Megatrend schlechthin, wenn es um die Analyse von Datenquellen geht. Der Begriff steht nicht nur für die stetig wachsenden Datenmassen, mit denen sich Unternehmen zunehmend konfrontiert sehen. Er bezeichnet ferner eine vollkommen neue Datenvielfalt, die es kontinuierlich und mit hoher Geschwindigkeit zu erfassen und zu verarbeiten gilt. Geraume Zeit wurde Big Data vor allem als Modewort gehandelt. Inzwischen ist der vermeintliche Hype in der Realität angekommen. So bietet Big Data den Unternehmen die Möglichkeit, mit Hilfe der eigenen Datenbestände neue, digitale Geschäftsformen zu erschließen und einen handfesten Beitrag zur Wertsteigerung zu leisten.

Explorativ zum neuen Use Case

Die meisten Big-Data-Anwendungsfälle – oder auch „Use Cases“ – erschließen sich durch explorative Analysen. Folgerichtig gehen immer mehr Unternehmen dazu über, neben der klassischen Business-Intelligence-Umgebung ein autarkes Big-Data-Experimentierfeld einzurichten. Hierzu zählen beispielsweise sogenannte Sandbox-Modelle sowie Data-Lake-Konzepte, bei denen ganz unterschiedliche Rohdaten für spätere Analysen günstig gespeichert und vorgehalten werden. Gleichzeitig hat sich das Berufsbild des Data Scientisten etabliert, der das Datenmaterial auf Basis vielfältiger Kompetenzen tiefgehend erforscht und neue Zusammenhänge aufdeckt.

Günstiger Einstieg in Big Data

Als besonders geeignet für die Integration einer Big-Data-Plattform hat sich die Hadoop-Technologie erwiesen. Sie lässt sich sehr einfach und flexibel in ganz unterschiedliche Praxisszenarien einbinden. Gleichzeitig bleiben die Investitionen gering, da Hadoop als Open-Source-Lösung lizenzfrei und bei Bedarf sogar auf einfacher Standard-Hardware betrieben werden kann. Mit der Hortonworks Data Platform (HDP) steht eine Distribution zur Verfügung, die die einzelnen Software-Komponenten zu einem leistungsstarken und leicht konfigurierbaren Gesamtpaket verknüpft. Noch leichter fällt der Einstieg in die Hadoop-Welt schließlich mit dem HDInsight-Service auf Microsofts Cloud-Computing-Plattform „Azure“. Hier können Hadoop-Ressourcen ganz ohne technisches Know-How eingerichtet und je nach aktuellem Bedarf angepasst werden. Hardware-Investitionen entfallen gänzlich.

 

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