5 Möglichkeiten, um Ihre Big Data zu optimieren

Das IoT-Versprechen wird zunehmend Realität. Mit 9,7 Milliarden vernetzten Geräten, die Schätzungen zufolge bis 2020 im Einsatz sein werden, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um Big Data in Ihrem Unternehmen zu optimieren. Diese Geräte – einschließlich tragbarer Gesundheitsmessgeräte, Stromzählern in Städten, intelligenten Retail-Signage-Anwendungen usw. – sind stark auf optimierte Big Data angewiesen.

Unorganisierte Daten führen zu unzuverlässigen Datensätzen, Erkenntnissen und Geräten und das wiederum zu schlechten Geschäftsentscheidungen. Letzten Endes leiden die Verbraucher darunter.

Beispielsweise machen sich moderne Arztpraxen das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) zunutze, um die Pflege in den eigenen vier Wänden auszubauen. Um eine ideale Versorgung sicherzustellen, müssen aber die Überwachungsgeräte, die bei den Patienten zum Einsatz kommen, zu 100 Prozent zuverlässig sein. Genauso benötigen Smart-City-IoT-Messgeräte komplett verlässliche Daten, um den Stromverbrauch zu melden und Ressourcen korrekt bereitzustellen.

Die Optimierung von Big Data – für Smart-City-Anwendungen oder Ihre täglichen Geschäftsentscheidungen – ist genauso schwierig wie notwendig. Einige Herausforderungen bei der Verwaltung von Big Data sind dabei die komplexen Technologien, ein begrenzter Zugriff auf Data Lakes, die Generierung eines schnellen Mehrwerts und die schnelle Bereitstellung von Informationen.

In unserem On-Demand-Webinar „Powering Smart Cities with IoT, Real-Time, and an Agile Data Platform“ (So treiben Echtzeitdaten, IoT und agile Datenplattformen Smart Citys voran) geht es unter anderem um fünf Methoden, wie Städte ihre Big Data optimieren – wobei die erzielten Erkenntnisse für alle Branchen relevant sind.

1. Vermeiden Sie Latenz bei der Verarbeitung

Bei traditionellen Speichermodellen können Daten nur langsam abgerufen werden, sodass es häufig zu hohen Latenzzeiten bei der Verarbeitung kommt. Um die Verarbeitungszeit zu verkürzen, müssen Unternehmen von langsamen Festplatten und relationalen Datenbanken auf In-Memory-Computing-Software umsteigen. Ein gutes Beispiel für ein In-Memory-Speichermodell ist Apache Spark.

2. Nutzen Sie Daten in Echtzeit

Das Ziel von Echtzeitdaten ist es, die Zeit zwischen einem Ereignis und einer daraus resultierenden nützlichen Erkenntnis zu reduzieren. Um informiertere Entscheidungen zu treffen, sollten Organisationen versuchen, die Zeit zwischen Erkenntnis und Nutzen so weit wie möglich zu verkürzen. Mit Apache Spark Streaming können Unternehmen Datenanalysen in Echtzeit ausführen.

3. Analysieren Sie Ihre Daten, bevor Sie Entscheidungen treffen

Es ist immer besser, Daten zu analysieren (zum Beispiel mit einer Kombination aus Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung), bevor man Entscheidungen trifft bzw. konkrete Maßnahmen ergreift. Früher nutzte man jahrelang historische Daten, um Trends zu analysieren, doch mit der Verfügbarkeit aktueller Daten – sowohl Batch- als auch Streaming-Daten – können Organisationen jetzt Trendverschiebungen in Echtzeit erkennen. In jedem Fall bieten große Mengen topaktueller Daten Unternehmen eine viel bessere Möglichkeit, genaue, umfassende Einblicke zu generieren.

4. Nutzen Sie Daten für fundierte Entscheidungen

Durch das maschinelle Lernen entwickeln sich ständig neue Methoden der datengestützten Vorhersage.

Fakt ist, dass Organisationen die riesigen Mengen an Big Data ohne Big-Data-Software und Serviceplattformen unmöglich verwalten könnten. Machine-Learning-Algorithmen können aus den massiven Datenmengen Trends herausfiltern, die anschließend analysiert und für hochwertige Entscheidungen genutzt werden können. Unternehmen sollten diese Technologie flächendeckend einsetzen, um möglichst viel aus ihren Big Data herauszuholen.

5. Nutzen Sie die neuesten Technologien

Big-Data-Technologien entwickeln sich ständig weiter. Um in einem technologisch derart dynamischen Umfeld weiterhin möglichst viel aus ihren Daten herauszuholen, müssen Organisationen mit diesem schnellen Wandel Schritt halten.

Um ganz flexibel zwischen verschiedenen Plattformen zu wechseln, muss man zunächst mögliche Probleme auf ein Minimum reduzieren. Auf diese Weise lassen sich die Flexibilität von Daten sowie ihre Anpassungsfähigkeit für künftige Technologien verbessern. Die Data Fabric-Plattform von Talend eignet sich ideal, um potenzielle Probleme zu lösen.

Mit der Talend Data Fabric-Plattform können Unternehmen Software, Serviceplattformen und vieles mehr an einem zentralen Ort zusammenführen.