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Die Fähigkeit zur effizienten Verarbeitung großer, komplexer, und sich schnell ändernder Datenmengen entwickelt sich mehr und mehr zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor in zahllosen Branchen. Viele Unternehmen haben deshalb bereits den Weg in Richtung „Big Data“ eingeschlagen, um ihre Umsätze zu steigern, die Kosten zu senken, neue Einblicke in die Wirkfaktoren ihres Geschäfts zu entdecken und ihre Marktaktivitäten zu optimieren.

Tableau möchte es allen Anwendern ermöglichen, einfach auf ihre Daten zuzugreifen, sie zu visualisieren und besser zu verstehen − auch ohne Unterstützung durch Spezialisten der IT oder Datenanalyse. Die anschauliche Darstellung von Daten − unabhängig von ihrem Umfang − ist dabei ganz entscheidend, weil sie Informationen in Einsichten verwandeln und Aktivitäten auslösen kann. Wegen der Kosten für Speicherung, Aufbereitung und Abfrage sollten Unternehmen modernste Verfahren anwenden, um ihren Mitarbeitern den direkten Zugriff auf sämtliche relevanten Datenquellen zu ermöglichen. Tableaus Vision besteht darin, jede Big-Data-Plattform zu unterstützen, die für ihre Anwender relevant ist, und ihnen jederzeit die Echtzeit-Auswertung aller ihrer Daten zu ermöglichen.

1.) Big Data geht in die Cloud


Die Datenspeicherung in der Cloud ist inzwischen weit verbreitet und wird auch in Zukunft weiter zunehmen. Big Data trägt deutlich zum Wachstum von Cloud-Anwendungen bei. Die Umsätze der großen öffentlichen Cloud-Provider wie Amazon Redshift oder Google Big Query wachsen kontinuierlich. Und auch Größen im Bereich Datenbanken wie Teradata mischen mit.

2.) ETL wird effizienter


Schätzungen zufolge benötigen Analytiker etwa 80 % ihrer Zeit für die Vorbereitung und lediglich 20 % für die Auswertung von Daten. Für die Ausschöpfung des Potenzials moderner Business Analytics ist die Umkehrung dieses Verhältnisses ein wichtiges Ziel. Neue Tools wie Trifacta, Alteryx, Paxata oder Informatica Rev erleichtern die Datenvorbereitung, indem sie den Technologie- und Infrastrukturaufwand  deutlich verringern.

3.) NoSQL verdrängt SQL


NoSQL wurde entwickelt, um eine höhere Flexibilität und neue Möglichkeiten zur rascheren Nutzung großer Datensätze zu schaffen. Diese neue Technologie setzt sich in der Branche durch. Unternehmen wie MarkLogic, Casandra, Couchbase und MongoDB mischen mit ihren Innovationen den Markt der SQL-Datenbanken kräftig auf.

4.) Hadoop wird neuer Standard


In zahlreichen Unternehmen ist Hadoop inzwischen Bestandteil der Big-Data-Architektur. Einige klassische Datenbankanbieter haben die Versionen von Hadoop-Marktführern wie Teradata, SAP oder HP übernommen. Andere wie IBM haben ihre eigene Hadoop-Variante entwickelt. Spark und Impala werden noch weiterentwickelt und setzen traditionelle Strukturen stärker unter Druck. Anscheinend entwickelt sich Hadoop zu einer dauerhaften Lösung und wird immer stärker zum Synonym für Big-Data-Architekturen.

5.) ‚Datensee‘ in der Entwicklung


Das Konzept eines großen Datensees (Data Lake), also einer großen Masse an Rohdaten oder Daten im ursprünglichen Format, steckt noch in einer frühen Entwicklungsphase. Allerdings lassen sich damit einige grundlegende Fragen zur effektiven Speicherung, Verwaltung und Nutzung großer Mengen eingehender Daten beantworten. Die Spitzenunternehmen Google und Facebook haben auch bereits nützliche Möglichkeiten entwickelt, um den Datensee effektiv zu nutzen. Allerdings ist der Datensee nach gegenwärtigem Stand noch im Entstehen. Wir dürfen jedoch in Kürze mit Fortschritten bei der Verwaltung und Sicherung von Big Data rechnen.

6.) Big-Data-Ökosystem im Wandel


Mit der Entwicklung neuer Vorgehensweisen entstehen rund herum neue Ökosysteme. Auch Big Data bringt neue Möglichkeiten, um Daten zu speichern, zu bereinigen, um Inhalte zu ergänzen, in soziale Medien einzubringen, tiefgreifend zu analysieren und natürlich zu visualisieren. Zukünftig wird das MPP (Massively Parallel Processing) von Datenbanken voraussichtlich eine andere und nachrangige Rolle spielen.

7.) Internet der Dinge (Internet of Things, IOT) bringt neue Datenlösungen


Ihr Auto sendet 250 GB Daten an den Hersteller, damit der sie rechtzeitig auf eventuelle Fehlfunktionen hinweisen kann. Auch wenn dies heute noch nach Fiktion klingt, so setzen Hardware- und Halbleiter-Hersteller voll auf dieses Szenario. Unternehmen wie Ford, GE und Rolls Royce sind nur einige Beispiele für Unternehmen, die in das Internet der Dinge investieren. Technologiekonzerne wie Cisco werden Lösungen entwickeln, um die riesigen Datenmengen besser zu verwalten.

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