Kommentar von Fabian Wilckens, MapR

Big Data 2.0

| Autor / Redakteur: Fabian Wilckens / Nico Litzel

Der Autor: Fabian Wilckens ist Regional Director of Solutions Engineering DACH & EE bei MapR
Der Autor: Fabian Wilckens ist Regional Director of Solutions Engineering DACH & EE bei MapR (Bild: MapR)

Daten sammeln und auswerten – das sollten Unternehmen längst können. Doch die neuen Big-Data-Systeme sind oft nicht integriert, ihre Leistung verpufft. Mit einem neuen Ansatz können nun auch Mittelständler international produktiv mitmischen.

„Daten, meine Herren, sind das Öl des 21. Jahrhunderts“, sagt der Mann mit Mikrofon. Silicon Valley, Anfang der 2000er: Ein Bus hält vor der silbernen Google-Zentrale am Amphiteater Parkway. Ein Dutzend Technikvorstände aus Deutschland, Frankreich und einer Handvoll weiterer europäischer Staaten sitzen darin. Sie haben ein Ziel – das Allerheiligste zu sehen. Und davon wird ihnen einiges gezeigt. Von der Kaffeefahrt durch das Silicon Valley zurückgekehrt, berichten sie mit leuchtenden Augen von den neuen Big-Data-Technologien, von Datenanalyse und der Macht durch Information.

Heute, im Jahr 2016, zieht Ernüchterung in die deutschen Chefetagen ein. Vom Großkonzern bis zum schwäbischen Mittelständler haben Unternehmen nun Big-Data-Systeme eingekauft. Doch was ist daraus geworden? Oft handelt es sich um losgelöste Systeme, die für sich genommen gut funktionieren. Was aber die Lagerverwaltung davon hat und wie das gesamte Unternehmen von dieser kraftvollen Maschine profitieren kann, das ist dagegen schmerzhaft unklar.

Diese „Datenplattform 1.0“ ist eine Software, die für Google und Facebook konzipiert wurde – für unvorstellbare Datenflüsse, die durch massive Zylinder gurgeln. Big Data 1.0 ist ein Bugatti Veyron mit 1001 PS. Schön anzusehen, doch für einen deutschen Mittelständler, der mit dem Firmenwagen Sprit sparen und noch drei Partner mitnehmen will, nicht zu gebrauchen.

Unternehmen unter Druck

Zur gleichen Zeit nimmt der Druck auf eben diesen Mittelständler zu. Er muss sich auf einem Markt durchsetzen, der zunehmend von Konkurrenz bevölkert wird, gegen die er selbst mit seiner spezifischen Expertise wenig ausrichtet. Unternehmen wie Tesla bauen nun Autos, ohne dafür jahrelang Erfahrung gesammelt zu haben. Uber und AirBnB erfinden neue Geschäftsmodelle in traditionellen Branchen, weil sie von digitalisierte Applikationen und der Macht der Daten profitieren.

Mit Abwarten ist es also nicht getan. Doch wie sollen deutsche Unternehmen nun den Rennwagen aus dem Silicon Valley in die Nürnberger Innenstadt bringen? Die Antwort lautet Big Data 2.0. Dieser Ansatz integriert die neue Technik in alte Unternehmens-IT. Die Herausforderung dabei ist jedoch, dieser Technik zunächst deutsche Gepflogenheiten wie Datenschutz und Mandantentrennung beizubringen.

Google und Facebook scherten sich bei der Entwicklung ihrer Datenmaschinerie wenig um deutsche Auditier-Auflagen, ebenso wenig wie um Hochverfügbarkeit. Daten können im Silicon Valley immer wieder neu eingeholt werden – für den deutschen Mittelständler ist eine Plattform nutzlos, wenn er sich nicht auf sie verlassen kann.

Die ideale Datenplattform

Big Data 2.0 nimmt sich daher dieser Probleme an. Der neue Ansatz von Anbietern wie MapR erlaubt die Koexistenz von traditioneller IT und neuen Workloads. Es geht dabei nicht darum, einen losgelösten Technologie-Stack, sondern eine Plattform zu bieten. Wie bei einem Smartphone, das die Grundlage für verschiedenste Apps bietet, funktioniert Big Data 2.0 wie ein Baukasten. Die Module, die je nach Anforderungen des Unternehmens zusammengesetzt werden können, umfassen dabei Tools aus dem Open-Source-Umfeld wie Apache Drill und Apache Spark, ebenso wie eigene Module des jeweiligen Anbieters.

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Die Grundlage von modernen Datenplattformen der Generation Big Data 2.0 sind dabei offene Standards und Schnittstellen, die moderne und Legacy-Anwendungen miteinander verbinden. Das System verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten gleichermaßen. Die Datenströme werden dazu homogenisiert. Die verarbeiteten Daten schiebt die moderne Lösung dann in die alten Systeme.

Der Trick dieser neuen Datenplattformen liegt in der Integration und im Fokus auf die Bestandsumgebung. Hinzu kommen bei Anbietern wie MapR die Hochverfügbarkeit der Daten, eine Mandantentrennung und Sicherheitsfunktionen, um die Datenlösung auch in Compliance mit Standards wie PCI-DSS einsetzen zu können. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Einsatzform der Big-Data-Plattform. Obwohl viele deutsche Unternehmen mittlerweile die Cloud adoptiert haben und immer mehr Prozesse auslagern, so ist die Realität in den meisten Fällen doch hybrid. Big Data 2.0 setzt daher auch darauf, den Kunden die Konfiguration wählen zu lassen. So sollte die Datenplattform ebenso On-Premise, in der Cloud oder als Hybrid genutzt werden können, etwa mit der Datenverarbeitung vor Ort und einem Backup in der Cloud.

Neue Geschäftsmodelle blühen auf

Mit der neuen Generation der Big-Data-Ansätze und modalen, integrierten Plattformen können auch deutsche Mittelständler es schaffen, im globalen Konkurrenzkampf erfolgreich zu sein. Dies zeigt etwa ein Beispiel eines Maschinenherstellers aus Deutschland. Das Unternehmen produziert Anlagen zur Herstellung von Papier. Die Maschinen sind groß, hochqualitativ und natürlich teuer. Ein Konkurrent in China sah seine Chance und produzierte ähnliche Maschinen, die wesentlich reparaturanfälliger waren, dafür aber nur ein Viertel kosteten. Der deutsche Unternehmer musste sich etwas einfallen lassen.

Er könnte sich Inspiration bei einem anderen Mittelständler geholt haben: Das Familienunternehmen Kaeser aus dem Taunus verkaufte jahrzehntelang Kompressoren. Doch die Konkurrenz wurde immer günstiger und heute lohnt sich das alte Geschäft nicht mehr, also verkauft Kaeser etwas anderes – Luft. Kaeser vermietet Kompressoren und misst, wie viel Luft der Kunde verbraucht. So kann er leistungsbezogen abrechnen. Sensoren im Kompressor schicken Daten, die Kaeser dank Big Data 2.0 integriert erfasst und auswertet.

Der Papiermaschinenhersteller wählte einen ähnlichen Weg: Er bietet seinen Kunden nun eine garantierte Menge Papier. So profitiert er von der Hochwertigkeit seiner Maschinen und der Kunde mietet statt zu kaufen. Die Output- und Leistungsdaten erfasst und nutzt der Hersteller ebenfalls mit einer modernen Datenplattform. So kann er vom Standort Deutschland aus international konkurrieren.

Big Data 2.0: der Straßenporsche

Big Data ist heute essenziell für Unternehmen. Doch um von den glänzenden Rennwägen der Big Data 1.0, die sich auf dem Nürburgring und im Showroom gut machen auf die tatsächlich nützlichen Systeme zu kommen, bedarf es dem Sprung auf Big Data 2.0. Moderne Datenplattformen erfüllen diese Anforderung. Sie integrieren die Macht der Datenauswertung mit der Bestandsumgebung und bringen die Leistung auch tatsächlich auf die Straße, ohne große Einbußen in Kauf zu nehmen. So können Mittelstand und Großkonzern Big Data endlich produktiv nutzen – und trotzdem gut aussehen.

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