Die Zukunft von Big Data – Definition und Anwendung

Der Begriff „Big Data“ wurde im Juli 2013 in das Oxford English Dictionary aufgenommen. Doch schon lange zuvor, im zweiten Weltkrieg, kursierte der Terminus als Umschreibung für die Arbeit mit massiven Daten. Durch das Aufkommen von relationalen Datenbanken, dem Internet sowie Wireless- und anderen -Technologien stieg die Herausforderung umfangreiche Datensätze zu analysieren und zu verwalten. Big Data rückte in den Vordergrund.

Was ist Big Data? 

Big Data bezieht sich auf Datensätze, die zu groß und komplex für traditionelle Datenverarbeitungs- und Datenverwaltungsanwendungen sind. Diese wachsende Anzahl an Daten kam vor allem mit den Mobil- und IoT-Technologien auf. Denn durch Geolocation, soziale Apps und Ähnlichem generieren Menschen immer mehr Daten und rufen diese digital ab.

Inzwischen gilt Big Data als Sammelbegriff für alles, was mit der Erfassung, Analyse und Nutzung riesiger Mengen digitaler Informationen sowie mit Prozessoptimierung zu tun hat. Da Datensätze immer größer werden und Anwendungen immer häufiger echtzeitfähig sind, verlagert sich Big Data zunehmend in die Cloud.

Warum ist Big Data so wichtig? 

IIn unserer digitalen Welt möchten Verbraucher ihre Wünsche am liebsten sofort erfüllt bekommen. Daher verlaufen sämtliche Online-Geschäftsprozesse in einem sehr hohen Tempo, von Vertriebstransaktionen bis hin zu Marketing Feedback und -Optimierung. In derselben Geschwindigkeit generieren und sammeln sich Daten. Diese sogenannte Big Data sind für Unternehmen enorm wichtig. Sie ermöglichen ihnen eine 360-Grad-Sicht auf ihre Zielgruppen, die sie zu ihrem Vorteil einsetzen können. 

In fast allen Branchen setzen Unternehmen auf Big Data, um Trends zu erkennen und Innovationen auf den Weg zu bringen. Versandunternehmen zum Beispiel berechnen damit Transitzeiten und legen Tarife fest. Big Data bildet die Grundlage für bahnbrechende wissenschaftliche und medizinische Forschungsprojekte und ermöglicht Analysen und Studien so schnell wie nie zuvor. Außerdem wirkt sich Big Data auf unser tägliches Leben aus. 

Die Chancen (und potenziellen Herausforderungen) bei der Verwaltung und Nutzung von Datenoperationen sind schier endlos. Im Folgenden erfahren Sie, in welchen Bereichen Big Data Anwendung findet und inwiefern Unternehmen davon profitieren können.

Business Intelligence: Die Anwendung von Big Data

Business Intelligence ist der Prozess, mit dem sich Big Data aufnehmen, analysieren und anwenden lässt, um Vorteile für eine Organisation zu generieren. Damit ist er ein wichtiges Instrument im Kampf um Marktanteile. Durch die Darstellung und Vorhersage von Chancen und Herausforderungen können Organisationen mit Business Intelligence ihre Big Data optimal für ihren Erfolg nutzen.  

Innovation mit Big Data: Beispiel 

Mithilfe von Big-Data-Analysen lassen sich Unternehmensprozesse innovieren. Sie werden eingesetzt, um die Interaktionen, Muster und Anomalien innerhalb einer Branche und eines Markts präzise zu analysieren – und so neue, kreative Produkte und Tools auf den Markt zu bringen.

Beispiel: Nehmen wir an, das Unternehmen Mustermann Corp. analysiert seine Big Data. Es stellt dabei fest, dass sich bei warmem Wetter das Produkt B im mittleren Westen fast doppelt so häufig verkauft wie das Produkt A. Der Umsatz an der Westküste und im Süden bleibt gleich. Die Mustermann Corp. könnte daraufhin ein Marketing-Tool entwickeln, das Kampagnen in den sozialen Medien für die Märkte im mittleren Westen lanciert. Es soll dabei die Beliebtheit und sofortige Verfügbarkeit von Produkt B hervorheben. So könnte die Firma ihre Big Data optimal nutzen, um neue oder individuell angepasste Produkte und Anzeigen zu unterstützen. Auf diese Weise steigert sie ihr Gewinnpotenzial.

Ressourcenplanung: geringere Betriebskosten dank Big Data

Big Data hat das Potenzial Kosten in Unternehmen zu senken. Für IT-Experten setzen sich betriebliche Prozesse und deren Kosten aus einer Reihe von Faktoren zusammen, wie Jahresverträge, Lizensierungen oder Personalaufwand. Mithilfe von Big Data lässt sich exakt bestimmen, wo Ressourcen hinfließen. So erkennen Unternehmen sofort, …  

• … wo Ressourcen zu wenig ausgelastet sind. 
• … welche Bereiche mehr Aufmerksamkeit benötigen. 

Anhand von Big Data können Führungskräfte demnach Budgets besser gestalten und steuern. Mithilfe der Echtzeitdaten können sie flexibel auf Veränderungen reagieren und Ressourcen bei Bedarf rechtzeitig umplanen.

Die fünf Vs von Big Data + eine weiteres

Branchenexperten bearbeiten Big Data häufig mit den sogenannten „5 Vs“. Betrachten Sie jedes dieser fünf Elemente für sich, ohne aber die Interaktionen untereinander aus dem Blick zu verlieren.

• Volume – Entwickeln Sie einen Plan für die vorgesehene Datenmenge. Überlegen Sie sich, wie und wo diese Daten untergebracht werden sollen. 
• Variety – Identifizieren Sie alle unterschiedlichen Datenquellen in einem Ökosystem und erwerben Sie die richtigen Tools für die Datenaufnahme. 
• Velocity – Recherchieren und implementieren Sie die passenden Technologien, damit Sie ein klares Bild Ihrer Big Data erhalten. Dadurch kommen Sie so nah wie möglich an Echtzeit heran. 
• Veracity – Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten genau und sauber sind. 
• Value – Nicht alle gesammelten Informationen sind gleich wichtig. Erstellen Sie eine Big-Data-Umgebung, die aussagekräftige BI-Erkenntnisse auf verständliche Weise präsentiert.

Und wir möchten noch ein weiteres V hinzufügen:

• Virtue – Die Ethik der Big Data-Nutzung darf angesichts der zahlreichen Datenschutz- und Compliance-Verordnungen nicht vergessen werden.

Big Data speichern und analysieren: Data Warehouses vs. Data Lakes

Bei Big Data geht es vor allem um neue Use Cases und neue Erkenntnisse, gar nicht so sehr um die Daten selbst. Mit Big-Data-Analysen  werden sehr große, granulare Datensätze überprüft auf: 

• verborgene Muster 
• unbekannte Korrelationen 
• Markttrends 
• Kundenpräferenzen 
• neue, geschäftlich relevante Erkenntnisse 

Um Big Data für Analysen zu speichern, gibt es zwei beliebte Lösungen: Data Warehouses und Data Lakes. 

Traditionelle Data Warehouses 

In einem Data Warehouse lassen sich große Informationsmengen abspeichern und für eine weitere Auswertung bereitstellen. Anders als bei einem Data Lake führt das Data Warehouse verschiedene Daten in einheitlichen Formaten und Strukturen zusammen. Diese richten sich danach, was für eine Analyse durchgeführt werden soll. Das bedeutet, in einem Data Warehouse befinden sich ausschließlich aggregierte Daten wie Kennzahlen oder Transaktionsdaten. Es lassen sich nur Daten abspeichern, die bereits verarbeitet wurden und einem vorab bestimmten Zweck dienen. Es ist schwer, die darin abgelegten Informationen zu verändern.

Data Lakes als Speicherort für Big Data 

Bei Data Lakes handelt es sich um ein zentrales Speicherrepository, das Big Data aus vielen Quellen in einem rohen, granularen Format enthält. Es kann strukturierte, semistrukturierte oder unstrukturierte Daten speichern. D. h. die Daten können in einem flexibleren Format zur späteren Nutzung aufbewahrt werden. 

Ein Data Lake verbindet Daten beim Speichern mit Identifiern und Metadaten-Tags für einen schnelleren Zugriff. Data Scientists können mit Data Lakes schneller und mit einer höheren Genauigkeit Daten abrufen, vorbereiten und analysieren. Analyse-Experten können aus diesem Datenpool nach Bedarf Daten für verschiedenen Use Cases wie Sentimentanalysen oder zur Betrugserkennung abrufen. 

So können Sie Big Data nutzen: grundlegende Tools

UUm Unterstützung zu erhalten und Big Data sinnvoll einzusetzen, können Unternehmen auf einige grundlegende Tools zurückgreifen. Dies beinhaltet normalerweise Hadoop, MapReduce und Spark, drei Angebote aus den Apache Software Projects. Mit diesen sowie weiteren Softwarelösungen können Sie Big Data in Ihrem Unternehmen einsetzen.

Hadoop

Hadoop ist eine Open-Source-Softwarelösung für Big Data. Die Tools in Hadoop helfen bei der Verteilung der Prozesslast. So lassen sich die massiven Datensätze auf einigen – oder hunderttausenden – separaten Computing-Knoten ausführen. Anstatt ein Petabyte an Daten an einen kleinen Verarbeitungsort zu übertragen, macht Hadoop das Gegenteil. Es sorgt so für eine erheblich schnellere Verarbeitung von Informationen.

MapReduce

MapReduce unterstützt die Ausführung zweier Funktionen: 

1. Das Kompilieren und Organisieren (Mapping) von Datensätzen. 
2. Die anschließende Verfeinerung zu kleineren, organisierten Datensätze, um auf Aufgaben oder Abfragen zu reagieren. 

Spark

Spark ist ebenfalls ein Open-Source-Projekt der Apache Foundation. Es ist ein ultraschnelles, verteiltes Framework für die Verarbeitung großer Datenmengen und maschinelles Lernen. Die Verarbeitungs-Engine von Spark lässt sich folgendermaßen nutzen:

• als eigenständige Installation 
• als Cloud-Service 
• in allen gängigen verteilten IT-Systemen wie Kubernetes oder Sparks‘ Vorgänger, Apache Hadoop

Quellen für Big Data

Cloud-Technologien entwickeln sich stetig weiter und führen zu immer größeren Datenfluten. Um zukunftsweisende digitale Lösungen aufbauen zu können, müssen diese Informationen verarbeitet werden. Für virtuelle Transaktionen, Inventare und IT-Infrastrukturen ist daher ein durchdachter Big-Data-Ansatz mit Daten aus zahlreichen Quellen erforderlich. Nur so ermöglicht Big Data einen ganzheitlichen Überblick. Als Quellen können dienen: 

• Virtuelle Netzwerkprotokolle 
• Sicherheitsrelevante Ereignisse und Muster 
• Globale Netzwerkverkehrsmuster 
• Erkennung von Anomalien und Lösung 
• Compliance-Informationen 
• Kundenverhalten und Präferenztracking 
• Geolocation-Daten 
• Daten aus sozialen Kanälen für Marken-Sentiment-Tracking 
• Lagerbestände und Sendungsverfolgung 
• Andere spezifische Daten, die wichtig für Ihre Organisation sind .

Die Zukunft von Big Data

Selbst vorsichtige Big-Data-Trendanalysen gehen von einer kontinuierlichen Reduzierung lokaler, physischer Infrastrukturen und einer Zunahme virtueller Technologien aus. Dadurch entsteht eine wachsende Abhängigkeit von verschiedenen Tools und Partnern.

Die Nutzung von Big Data nimmt in Zukunft eher zu als ab. Die Art und Weise, wie Unternehmen, Organisationen und deren IT-Experten Aufgaben lösen, orientiert sich an den Entwicklungen der Daten- und IT-Technologie. Das bedeutet, es wird immer wieder neue Lösungen geben, mit denen sich Big Data speichern, analysieren und bearbeiten lässt.

Big Data, die Cloud und serverloses Computing 

Bevor es Cloud-Plattformen gab, verarbeiteten und verwalteten Unternehmen sämtliche Geschäftsdaten lokal. Erst mit dem Aufkommen von Microsoft Azure, Amazon AWS, oder Google Cloud, nutzen Organisationen Big Data Managed Cluster. 

Allerdings entstanden dadurch neue Herausforderungen. So nutzten Personen Big Data Managed Cluster beispielsweise auf unangemessene Art oder zu oft oder zu selten in bestimmten Zeiträumen. Eine serverlose Architektur ist deal, um Probleme mit Managed Clustern in den Griff zu bekommen und von folgenden Vorteilen zu profitieren:

• Geringe Kosten: Sie zahlen nur, solange sich Ihre Daten auf der Speicherebene befinden und die erforderliche Verarbeitung andauert. Die Speicher- und Rechenebenen sind voneinander getrennt. 
• Kürzere Implementierungszeit: Im Gegensatz zur Implementierung eines verwalteten Clusters benötigt die serverlose Big-Data-Anwendung dafür nur wenige Minuten. 
• Fehlertoleranz und Verfügbarkeit:  Von einem Cloud-Service-Provider verwaltete serverlose Architekturen bieten standardmäßig Fehlertoleranz und Verfügbarkeit basierend auf einem Service-Level-Agreement (SLA). Ein Administrator ist nicht nötig. 
• Einfache (Auto-)Skalierung: Dank definierter Autoskalierungsregeln lassen sich die Kapazitäten für Ihre Anwendung je nach Workload aufstocken oder reduzieren. So können Sie Ihre Verarbeitungskosten erheblich senken. 

Worauf sollten Sie bei einem Big-Data-Integrationstool achten?

Big-Data-Integrationstools können Integrationsprozesse erheblich vereinfachen. Ihr Tool sollte dabei idealerweise folgende Features bieten:

• Viele Konnektoren: Es gibt viele unterschiedliche Systeme und Anwendungen weltweit. Je mehr vorgefertigte Konnektoren Ihr Big-Data-Integrationstool mitbringt, desto mehr Zeit spart Ihr Team. 
• Open Source: Open-Source-Architekturen bieten meist mehr Flexibilität und binden Sie in der Regel nicht an einen Anbieter; außerdem besteht das Big-Data-Ökosystem aus Open-Source-Technologien. 
• Portabilität: Damit können Unternehmen auf hybride Cloud-Modelle setzen. Sie erstellen Big-Data-Integrationen nur einmal und führen sie dann von überall aus – in lokalen, hybriden oder cloudbasierten Umgebungen. 
• Benutzerfreundlichkeit: Big-Data-Integrationstools sollten einfach zu benutzen sein und eine grafische Benutzeroberfläche bieten, mit der Sie ganz einfach Ihre Big Data Pipelines visualisieren können. 
• Ein transparentes Preismodell: Ihr Anbieter sollte auf keinen Fall einen Aufpreis verlangen, wenn Sie die Anzahl Ihrer Konnektoren oder das Datenvolumen erhöhen. 
• Cloud-Kompatibilität: Ihr Big-Data-Integrationstool sollte nativ in einer Single-Cloud-, Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Umgebung funktionieren. Idealerweise läuft es in Containern und kann zudem serverloses Computing nutzen. Das minimiert die Kosten Ihrer Big-Data-Verarbeitung, sodass Sie nur für genutzte Ressourcen zahlen. 
• Integrierte Datenqualität und Data Governance: Big-Data-Datensätze stammen meist von externen Quellen. Aus Sicherheitsgründen sollten sie durch integrierte Datenqualität- und Data-Governance-Funktionen kuratiert werden, bevor Business-Benutzern sie nutzen.

Big Data mit Talend 

Talend bietet robuste Tools für die Integration und Verarbeitung von Big Data. Mit unseren Lösungen können Dateningenieure Integrationsjobs zehn Mal schneller durchführen als mit Handcodierung – und das zu einem Bruchteil der Kosten unserer Mitbewerber.

• Nativ: Talend generiert nativen Code, der direkt in einer Cloud, serverlos oder auf einer Big-Data-Plattform laufen kann. So müssen Sie keine proprietäre Software auf jedem Knoten und in jedem Cluster installieren und warten – und reduzieren Ihre Verwaltungskosten erheblich. 
• Open: Talend basiert auf Open-Source-Technologien und offenen Standards. Das heißt, wir setzen die neuesten Innovationen aus den Cloud- und Big-Data-Ökosystemen ein und lassen unsere Kunden davon profitieren. 
• Einheitlich: Talend bietet eine zentrale Plattform und ein integriertes Portfolio für die Datenintegration (mit Datenqualität, MDM, Anwendungsintegration und Data Catalog) sowie Interoperabilität mit komplementären Technologien. 
• Preis: Die Talend-Plattform wird über eine Subskriptionslizenz bereitgestellt. Diese basiert auf der Anzahl der Entwickler, die auf der Plattform arbeiten – nicht auf dem Datenvolumen, der Anzahl der Konnektoren, CPUs, Kerne, Cluster oder Knoten. Die Kosten pro User sind planbarer und beinhalten keine „Datensteuer“, um das Produkt zu nutzen

Weitere praktische Funktionen der Talend Big Data Platform

Freuen Sie sich bei der Talend Big Data Platform auf zusätzliche Features wie: 

• Verwaltungs- und Überwachungsfunktionen  
• direkt in der Plattform integrierte Datenqualität 
• zusätzliche Unterstützung im Web sowie per E-Mail und Telefon 
• native Multi-Cloud-Funktionalität 
• Skalierbarkeit für Projekte jeder Art 
• 900 integrierte Konnektoren

Mit der Talend Real-Time Big Data Platform profitieren Sie außerdem von turboschnellem Echtzeit-Spark-Streaming für Ihre Big-Data-Projekte. 

Erste Schritte mit Big Data

Probieren Sie die Talend Big Data Platform noch heute aus. Sie vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Ihr Unternehmen Spark, Hadoop, NoSQL und die Cloud effizient nutzen und schneller Erkenntnisse aus deren Daten ziehen kann. In unserem Leitfaden „Erste Schritte mit Big Data“ erfahren Sie, wie Sie Ihre kostenlose Testversion optimal nutzen können.