Big Data-Checkliste Fünf Best Practices für einen erfolgreichen Einsatz

Progress hat in einer Checkliste die fünf wichtigsten Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Big Data – beispielsweise auf Basis von Hadoop oder NoSQL-Datenbanken – zusammengefasst.

Die Einführung von Big-Data-Umgebungen ist oft der Anlass für eine evolutionäre Weiterentwicklung der eingesetzten Applikationen.

Progress, ein Unternehmen im Bereich der Anwendungsentwicklung, stellt fünf Best Practices vor, die sich dem Unternehmen zufolge bei der Implementierung von Big-Data-Projekten bewährt haben.

Ziele und Datenquellen

Zunächst gelte es, die Ziele eines Geschäftsprozesses zu verstehen. In vielen Fällen biete die Integration von Big-Data-Technologien zusätzliche Möglichkeiten, die betriebswirtschaftlichen Ziele einer Applikation genauer, schneller und umfassender zu erreichen.

Anschließend sollten die benötigten Datenquellen ermittelt werden. Die Kenntnis der Ziele eines Geschäftsprozesses biete eine gute Grundlage für eine bessere Beurteilung der dafür benötigten Daten und der Skalierbarkeit.

Performance und Skalierbarkeit

Wichtig sei auch die Definition überprüfbarer Performancekriterien. Die Festlegung von Performancewerten ermögliche einen Soll-Ist-Vergleich und ein frühzeitiges Gegensteuern bei Abweichungen. Die Skalierbarkeit sei ebenfalls zu berücksichtigen, denn die Anforderung nach einer höheren Performance sei eng mit der Skalierbarkeit verbunden.

Und schließlich sei der Bedarf an Datenintegration zu bewerten. Eine Steigerung der Performance und Skalierbarkeit ziehe höhere Anforderungen bei der Datenintegration nach sich.

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