Michael Schmahl

In nahezu allen Branchen sehen sich Unternehmen mit stetig wachsenden Datenmassen konfrontiert. In diesem Kontext hat sich der Begriff „Big Data“ etabliert. Allerdings sind nicht alle umfangreichen Datenbestände zwangsläufig Big Data. Vielmehr müssen drei Schlüsselmerkmale erfüllt sein, die auch als 3V-Modell bezeichnet werden:

  • Volume: eine große, stetig zunehmende Datenmenge
  • Variety: eine große Vielfalt an Datentypen und -quellen
  • Velocity: eine hohe Geschwindigkeit, in der die Daten erzeugt und verarbeitet werden.

Bei ORAYLIS ergänzen wir noch ein viertes „V“ für „Value“. Wir sehen es als unsere Kernaufgabe an, handfeste Werte aus Daten zu generieren. Und gerade Big Data sind für Unternehmen erst relevant, wenn sich damit digitale Geschäftsformen erschließen und eine konkrete Wertsteigerung zu erzielen lassen. Dabei gilt es, Big Data gemäß der eigenen Anforderungen möglichst effektiv im bestehenden Data-Warehouse(DWH)-Umfeld zu handhaben.

Explorativ zum neuen Use Case

Bei einer Data Analytics Platform können Big Data und Business Intelligence (BI) wahlweise vereint oder autark behandelt werden. Letztere Vorgehensweise bietet sich an, wenn neue Big-Data-Use-Cases durch explorative Analysen erschlossen werden sollen. Zu diesem Zweck richten viele Unternehmen ein eigenes Big-Data-Experimentierfeld neben der klassische DWH-Umgebung ein. Hierzu zählen beispielsweise sogenannte Sandbox-Modelle sowie Data-Lake-Konzepte, bei denen die Rohdaten für spätere Analysen günstig gespeichert und vorgehalten werden. Gleichzeitig hat sich das Berufsbild des Data Scientist etabliert, der das Datenmaterial auf Basis vielfältiger Kompetenzen tiefgehend erforscht und neue Zusammenhänge aufdeckt.

Glossar-Big-Data

(Bild: istockphoto, Eraxion)

BI & Big Data auf einer Plattform

Die Ergebnisse explorativer Analysen eignen sich zunächst nur für einmalige Entscheidungen. Ist ein wiederholbarer Prozess gewünscht, dann müssen die betreffenden Use Cases operationalisiert und Big Data homogen in die bestehende Plattform eingebunden werden. Auch diesbezüglich lässt sich die Data Analytics Platform flexibel zuschneiden und erweitern. Dabei gewinnen Themen an Relevanz, die ursprünglich eher der BI-Welt zugerechnet werden, wie etwa Datenqualität, Organisationsstrukturen oder die strategische Ausrichtung. Somit steht Big Data auch nicht in Konkurrenz zu klassischen Verfahren und Technologien. Es handelt sich um eine Ergänzung bzw. einen speziellen Ausschnitt aus dem breiten Anwendungsfeld von BI.

Wollen Sie eine Analyselösung im Kontext von BI und Big Data neu aufbauen? Unser Workshop BI & Big Data Strategy sorgt für einen strukturierten Einstieg. Wenn Sie indes Big Data in ein bestehendes System integrieren möchten, bietet Ihnen unser Workshop BI & Big Data Audit die erforderliche Unterstützung. Ebenso stehen wir Ihnen gerne für eine persönliche Beratung zur Verfügung.