Die Sammlung und Analyse von Daten aller Art kann ähnelt fast einem modernen Goldrausch: Datengetriebene Erkenntnisse und Entscheidungen sorgen nicht nur für Wettbewerbsvorteile, sondern können auch zu völlig neuen Geschäftsmodellen führen. Umso wichtiger ist es, möglichst effiziente Big Data Management & System Tools zu nutzen.
Ein zielorientierter Umgang mit großen Datenmengen erfordert durchdachte Strategien – und die richtigen Lösungen für das Big Data Management sowie die Infrastruktur- und Systemverwaltung.
Peter Sondergaard, ehemaliger Executive Vice President für Research and Advisory des Marktforschungsinstitutes Gartner, brachte es schon während eines Symposiums im Jahr 2011 treffend auf den Punkt: „Informationen sind das Öl des 21. Jahrhunderts und Analysen sind der Verbrennungsmotor.“ Er behielt recht: Die Auswertung strukturierter und unstrukturierter Daten hat sich mittlerweile in vielen Unternehmen als Alltag etabliert und gleichzeitig zu einem wichtigen Faktor für den geschäftlichen Erfolg entwickelt.
Rohdaten in Wissen und Erkenntnisse umzuwandeln, klingt einfacher als es ist. Zielorientierter Umgang mit großen Datenmengen erfordert durchdachte Strategien – und die richtigen Lösungen für das Big Data Management sowie die Infrastruktur- und Systemverwaltung. Während große Unternehmen entsprechende finanzielle und personelle Ressourcen haben, um das Thema bedarfsgerecht anzugehen, stehen kleine und mittelständischen Firmen hierbei oft noch vor Problemen. Durch die zunehmende Verbreitung von Big Data Management & System Tools in unterschiedlichsten Ausprägungen ist hierbei aber Besserung in Sicht.
Große Datenmengen bewältigen
Grundlegend ist unter dem Begriff Big Data Management die Organisation und der Umgang mit großen Datenmengen zu verstehen. Dies schließt unter anderem auch die Sicherstellung der nötigen Datenqualität, die möglichst performante Auswertung sowie den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning mit ein. Als Basis für Analysen können sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Informationen dienen, die zum Beispiel in Data Lakes oder – eher unvorteilhaft, aber immer noch weit verbreitet – in voneinander isolierten Datensilos gespeichert sind.
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Die benötigten Daten lassen sich entweder On-premises oder in der Cloud bereitstellen und miteinander vernetzen. Sie werden dann über geeignete Tools ausgewertet. Dabei ist auf ausreichende Performance der jeweiligen Speicher- und Computinglösungen zu achten, um Analysen möglichst effizient durchführen zu können. Dies schließt neben der Speicherhardware und hochverfügbarer Auslegung der Plattform unter anderem auch leistungsfähige Netzwerkanbindungen mit ein.
Zahlreiche Herausforderungen
Im Zuge der immer weiter eskalierenden Datenflut nehmen nicht nur die Anforderungen an die Big-Data-Infrastruktur, sondern auch an die entsprechenden Tools zu. Zentralisierte Ansätze werden beispielsweise durch Edge-Analytics ergänzt, wo Auswertungen direkt an der Datenquelle stattfinden. Die immer komplexere Datenvielfalt erhöht zudem den Bedarf an belastbaren Data-Sourcing- und Analyseplattformen, um aus dem vielschichtigen Input der vorhandenen Datenquellen möglichst zielführende Erkenntnisse, Entscheidungen und Innovationen abzuleiten.
Zudem sollten sowohl Daten als auch Analysen idealerweise möglichst allen Mitarbeitern in auf ihre jeweiligen Bedürfnisse abgestimmter Form zur Verfügung stehen. Dieses Konzept ist das Fundament moderner, datengetriebener Unternehmen – die früher oftmals üblichen „Bauchentscheidungen“ weichen faktenbasierten Vorgehensweisen. KI-unterstützte, automatisierte Entscheidungsfindung ist einer der nächsten Schritte in diese Richtung.
Hohe Nachfrage treibt Markt an
Wie sehr der Bedarf an Big Data Management & System Tools vorhanden ist, zeigt ein Blick in den Big-Data-Analytics-Markt: Die Experten von Fortune Business Insights beziffern das globale Marktvolumen auf voraussichtlich rund 271,83 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021. Bis 2029 erwarten die Marktforscher ein Wachstum auf 655,53 Milliarden US-Dollar. Dies würde einer jährlichen Zuwachsrate („Compound Annual Growth Rate“, CAGR) von 13,4 Prozent entsprechen.
Als Schlüsselfaktoren dieser positiven Entwicklungen wird unter anderem eine durch die COVID-19-Pandemie beschleunigte digitale Transformation genannt. Aber auch der zunehmende Einsatz von IoT-Geräten („Internet of Things“), KI und Machine Learning sowie Edge Computing spielt hierbei eine Rolle. Letztlich führt laut den Marktforschern auch die stetig steigende Datenflut zu hoher Nachfrage nach Big Data Management & System Tools, um aus den riesigen Informationsmengen qualitativ hochwertige Daten zu gewinnen.
Stand: 08.12.2025
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