Kommentar von Stefan Müller, IT-Novum

5 Big Data Trends 2017

| Autor / Redakteur: Stefan Müller / Nico Litzel

Der Autor: Stefan Müller ist Director Business Intelligence & Big Data bei IT-Novum
Der Autor: Stefan Müller ist Director Business Intelligence & Big Data bei IT-Novum (Bild: IT-Novum)

Dieses Jahr werden zunehmend mehr Unternehmen die mit Big-Data-Lösungen gewonnenen und analysierten Daten als Basis für reguläre Geschäftsprozesse und -entscheidungen nutzen. Fünf Trends werden den Bereich Big Data daher vornehmlich prägen.

1. Die Nutzung von Hadoop wird zunehmen

2016 hat sich die Nutzerzahl des Big-Data-Frameworks Hadoop in Europa verdoppelt. 2017 wird die Zahl jener Unternehmen, die auf Hadoop oder ähnliche Lösungen setzen, weiter steigen. Hadoop ist ein offenes Framework, das sich für die Verarbeitung großer, polystrukturierter Datenmengen bestens eignet und übergreifende Analysemöglichkeiten bietet. Mit Hadoop lassen sich die großen Datenmengen einfacher und kostengünstiger speichern, verwalten und nutzen. Eingesetzt werden kann Hadoop unter anderem für die Analyse von Kundenerfahrungen und die Vorhersage von Kundenverhalten.

2. Predictive Analytics

Nur reaktiv zu agieren, das können sich immer weniger Unternehmen leisten – sei es in der Produktion, im Kundenservice oder in der Systemüberwachung. Zum Prinzip informationsbasierter Unternehmensführung gehört 2017 daher auch, valide Vorhersagen treffen zu können, etwa über den Bedarf an Waren, das Kundenverhalten oder über die Intensität saisonaler Effekte. So können Ressourcen und Kapazitäten gezielter eingesetzt, die Produktivität und Effizienz erhöht, Risiken minimiert und Betrugsfällen vorgebeugt werden.

3. Fokussierung auf Cloud-basierende Datenanalysen

Datenanalysen müssen schnell, einfach und kosteneffizient möglich sein. Ihre aussagekräftigen Ergebnisse werden Geschäftsentscheidungen zugrunde gelegt; sie sollen Geschäftsprozesse gewinnbringender machen. Da Cloud-basierende Datenanalysen Auswertungen in Echtzeit ermöglichen, werden sie dieses Jahr weiter an Bedeutung gewinnen.

4. Konvergenz von IoT, Cloud, Big Data und Cybersecurity

Die Themen IoT, Cloud, Big Data und Cybersecurity müssen 2017 besser ineinandergreifen. Das Datenvolumen und die Komplexität der Systeme nehmen zu, gesetzliche Vorgaben sind zu beachten und Risiken wie Datenverluste und -Diebstähle oder auch Compliance-Probleme zu vermeiden. Viele Unternehmen werden in diesem Jahr daher ihre Strategien analysieren, bewerten und verändern müssen, um diesen Herausforderungen gewachsen zu sein. Das abgestimmte und kontrollierte Zusammenrücken der einzelnen Bereiche ist unvermeidlich, wollen IT-Abteilungen flexibel auf Veränderungen reagieren und so zur Konkurrenzfähigkeit des Unternehmens beitragen.

5. Self-Service-Datenaufbereitung und -Analyse zur Effizienzsteigerung

Zunehmend viele Unternehmen trachten danach, die Dauer und den Aufwand für individuelle Datenanalysen für die Anwender zu verringern und Analysen und Reports möglichst ohne IT-Unterstützung zu ermöglichen. Angestrebt werden Performanceverbesserungen und eine höhere Unabhängigkeit von der IT, um bei steigendem Zeit- und Kostendruck effiziente Auswertungen zu erreichen. In diesem Bereich gilt es, einen Rahmen zu schaffen, innerhalb dessen die notwendigen Funktionen unter Berücksichtigung eines Governance Frameworks in den Fachbereich verlagert werden können.

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