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Big Data - so beherrschen Sie die Datenflut

Im Rausch der Geschwindigkeit: Big Data und Echtzeitanalysen revolutionieren Business Intelligence

Mehr Daten schneller und besser auswerten und verfügbar machen – so lautet die Herausforderung durch Big Data. Zweck der Übung sind schnelle, fundierte Entscheidungen und dynamische Geschäftsabläufe. Um dieses Ziel zu erreichen und im raschen Auf und Ab der Marktentwicklungen wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen Unternehmen eine moderne, hochleistungsfähige IT-Infrastruktur.

Die Selbstverständlichkeit, mit der Big Data als Begriff bereits benutzt wird, steht in krassem Gegensatz zu der Tatsache, dass es ein einheitliches Verständnis seiner Bedeutung bislang nicht gibt. Angesichts des rasanten Wachstums der verfügbaren Datenmengen einerseits und der Datenverarbeitungskapazitäten von IT-Systemen andererseits erscheint eine Festlegung auf bestimmte Datenmengen auch wenig sinnvoll. Eingeführt wurde der Begriff, um Datenmengen zu bezeichnen, die zu groß sind, um mit Hilfe konventioneller Technologie sinnvoll, das heißt, mit vertretbarem Aufwand, analysiert zu werden. Schnell war sich die Fachwelt einig, dass die Größe der Datenbestände nicht das alleinige Kriterium für die Einstufung als Big Data sein könne. Vielmehr spielen auch die Komplexität der Daten und die Geschwindigkeit ihrer Verarbeitung eine wesentliche Rolle. Die Experten von Gartner und Forrester sprechen daher auch schon von „Extreme Information Management“ oder „Extreme Data“. Gleichzeitig taucht Big Data immer öfter als Bezeichnung für Systeme und Tools auf, die das gleichnamige Phänomen beherrschbar machen sollen.

Was also ist Big Data?

Noch schwieriger als den Begriff ist es, den richtigen Umgang mit Big Data in der IT klar zu beschreiben. Der Grund: Die beteiligten Faktoren verändern sich häufig und verstärken einander so, dass die Anforderungen an die IT überproportional steigen: Immer mehr Nutzer erwarten immer häufiger Analysen von immer größeren Datenmengen in Echtzeit oder Nahezu-Echtzeit. Dabei stammen die immer heterogeneren Daten aus immer unterschiedlicheren Quellen. Zwar lassen sich Nutzeranzahl und Abfragegeschwindigkeit prinzipiell regeln, doch das Wachstum der Datenmengen als solche hat sich in vielen Bereichen verselbstständigt. Das gilt insbesondere für die sozialen Medien, den Online-Handel und das mobile Internet.

 - Während Predictive Analytics auf der Basis herkömmlicher BI-Lösungen bereits unmittelbar an der Schwelle zum Mainstream stehen, dauert die allgemeine Verbreitung bei Big Data nach Einschätzung von Gartner noch zwei bis fünf Jahre, in denen Unternehmen ihre Infrastruktur für die neuen Anforderungen aufbauen können. Quelle: Gartner

Während Predictive Analytics auf der Basis herkömmlicher BI-Lösungen bereits unmittelbar an der Schwelle zum Mainstream stehen, dauert die allgemeine Verbreitung bei Big Data nach Einschätzung von Gartner noch zwei bis fünf Jahre, in denen Unternehmen ihre Infrastruktur für die neuen Anforderungen aufbauen können. Quelle: Gartner

Facebook etwa setzt mit seinen derzeit mehr als 900 Millionen Nutzern und deren Daten ständig neue Maßstäbe. Um diese Daten in Echtzeit zu nutzen, sind äußerst leistungsfähige Werkzeuge erforderlich. Die Popularität des Phänomens Big Data wuchs daher mit dem Erfolg der großen Plattformen im Web 2.0 wie Google, Amazon, eBay oder XING. Betroffen sind jedoch nicht nur die IT-Abteilungen dieser Unternehmen, sondern alle Entscheider, die wissen möchten, was über ihr Unternehmen in der Facebook-Gemeinde aktuell gesagt wird, welches Online-Zielgruppen-Potenzial sie besitzen und wie ihre Kommunikationsmaßnahmen im Internet wirken.

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