Interview mit Ales Zeman, Dell Software

Big Data ermöglicht Wettbewerbsvorteile

| Redakteur: Nico Litzel

Ales Zeman, Manager Pre-Sales bei Dell Software in Frankfurt am Main
Ales Zeman, Manager Pre-Sales bei Dell Software in Frankfurt am Main (Bild: Dell)

Warum semi- und unstrukturierte Daten aus Dokumenten und Social-Media-Kanälen immer wichtiger werden, erklärt Ales Zeman, Manager Pre-Sales bei Dell Software, im Gespräch mit BigData-Insider.

BigData-Insider sprach mit Ales Zeman, Manager Pre-Sales bei Dell Software, über Lösungskomponenten und Anwendungsfelder für Big Data.

BigData-Insider: Wie definiert Dell das Thema Big Data?

Zeman: Big Data bezeichnet eine Ansammlung großer Mengen unterschiedlicher Datenquellen, aus denen Unternehmen zeitnah aussagekräftige Informationen gewinnen können. Als Datenquellen stehen sowohl strukturierte Daten, etwa aus relationalen Datenbanken, als auch unstrukturierte Daten, beispielsweise Office-Dokumente, Bilder oder Videos bereit. Entscheidend ist es, dass Unternehmen über die technischen Fähigkeiten und IT-Werkzeuge verfügen, um aus den großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten möglichst schnell geschäftsrelevante Analysen zu erzeugen.

Warum sollten Unternehmen sich jetzt mit Big Data befassen?

Zeman: Big Data erweitert die herkömmlichen Einsatzgebiete von Business Intelligence. Während sich Data Warehouses auf Analysen strukturierter Daten – beispielsweise aus ERP-Systemen – beschränken, werden heute semi- und unstrukturierte Daten aus Dokumenten oder das Kundenfeedback aus Callcentern und Social-Media-Kanälen immer wichtiger. Diese Informationen können mit klassischen Methoden aufgrund der fehlenden Struktur, hoher Komplexität und der großen Menge nicht analysiert werden. Wollen Unternehmen mehr über das Kundenverhalten erfahren, die Kundenbindung verbessern oder die Kundenzufriedenheit stärken, sollten sie Big-Data-Methoden evaluieren und etablieren, um sich so Wettbewerbsvorteile verschaffen zu können.

Welche typischen Anwendungsfelder sehen Sie für Big Data?

Zeman: Geht es um sehr große Datenmengen und den Einsatz von Big-Data-Methoden, sind aus Sicht von Dell Branchen wie die IT mit ihren Suchmaschinen und anderen Portalen sowie Finanzdienstleistungen und der Einzelhandel führend. Stehen die unstrukturierten Daten im Vordergrund, entstehen in der Pharmaindustrie, in Krankenhäusern oder der medizinischen Forschung und allgemein in Universitäten immer neue Möglichkeiten. Im Umfeld der Erkundung und Analyse des Kundenverhaltens werden frei verfügbare Social-Media-Daten ausgewertet, aber auch Sprache und Videos analysiert. Wenn es um die Schnelligkeit der Auswertung geht, brauchen die Online-Anbieter – nicht nur der Handel, sondern zum Beispiel auch Online-Spiele-Portale – eine Big-Data-Lösung, die es ermöglicht, Daten in Echtzeit auszuwerten, um neue Angebote zeitnah auf die aktuellen Bedürfnisse der Benutzer abzustimmen. Ein interessantes Anwendungsszenario ist die frühzeitige Betrugserkennung, auch als Fraud Detection bekannt. Auf Grundlage früherer Betrugsfälle werden Muster für auffälliges Verhalten ermittelt und diese Muster dann auf aktuelle Datenbestände beziehungsweise das Kundenverhalten angewandt, um mögliche Betrugsfälle etwa bei Banken, Versicherungen oder im Onlinehandel frühzeitig zu ermitteln.

Welche Lösungskomponenten werden für Big Data benötigt?

Zeman: Eine zentrale Technologie zur Erfassung sehr großer Datenmengen stellt das Hadoop Distributed File System HDFS bereit. Hadoop ermöglicht es, strukturierte Daten nahtlos mit unstrukturierten Daten zu verknüpfen, um geschäftsrelevante Einblicke in große Datenmengen zu gewinnen. Die Erfassung der Daten reicht natürlich nicht aus. Des Weiteren geht es darum, Algorithmen zur Analyse der Daten zu entwickeln. Dazu werden vielfach IT-Fachleute mit einem ausgeprägten mathematisch-statistischen Know-how und den entsprechenden Erfahrungen benö-tigt. Diese Datenwissenschaftler nutzen eine breite Palette spezieller Tools und Programmierumgebungen, um beispielsweise flankierend zu Hadoop Bestände aus weiteren Datenquellen oder auch den im Unternehmen vorhandenen Data Warehouses in ihren Analysen berücksichtigen zu können.

Wie adressiert Dell das Thema Big Data?

Zeman: Zusätzlich zur Basisausstattung wie Servern, Storage und Netzkomponenten, die zur Speicherung, Verarbeitung und den Zugriff auf Big-Data-Bestände benötigt werden, bietet Dell Lösungen für die Bereiche Applikationsentwicklung, Datenreplikation, Datenintegration und Datenanalyse. Dazu kommt eine Lösung für Prescriptive Analytics, die nächste Stufe der Informationsaufbereitung nach den prognostischen Analysen. Prescriptive Analytics liefert Antworten auf folgende Fragen: Wie soll ich warum vorgehen? Welche Alternativen gibt es? Welche Kosten entstehen dabei? Für ein erfolgreiches Big-Data-Projekt ist zudem die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen ein wichtiger Faktor. Mit der Dell Toad Data Point und Intelligence Central behält die IT-Abteilung die Kontrolle über die Daten, steuert über eine zentrale Konsole den Zugriff und die Fachabteilung profitiert gleichzeitig von einer hohen Flexibilität. Das verhindert die Entstehung einer sogenannten Schatten-IT.

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