Herzlich willkommen, Big Data!

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Big Data ist auch ein wichtiger Innovationstreiber in Unternehmen. Die Zahl innovativer datenbasierter Produkte und Services wächst stetig. So nutzt die GfK Echtzeit-Streaming-Analysen und analytische Appliances für die Marktforschung der nächsten Generation.

Big Data ist ebenso die Basis für ganz neue Geschäftsmodelle. Der Windanlagenhersteller Vestas nutzt Analysen zur Berechnung des optimalen Standortes für Windkrafträder, um Kunden optimale Erträge und Investitionssicherheit und uns allen einen möglichst hohen Nutzen der Windenergie zu bieten. Was zunächst nach einem zusätzlichen Service klingt, ist auf den zweiten Blick ein Paradigmenwechsel. Vestas wird vom Anlagenhersteller zum Rundum-Projektpartner für Windparks und erhöht so seine Chancen in einem sehr preissensitiven Markt.

Diese Veränderungen betreffen nahezu alle Branchen. Neue Geschäftsmodelle, die durch die Nutzung von Big Data ermöglicht werden, zeigen sich zum Beispiel in der Versicherungsbranche (neue Versicherungsmodelle wie Pay-as-you-drive/Pay-how-you-drive), bei Automobilherstellern, Telekommunikations- und Technologieunternehmen. Die neuen Technologien sorgen auch für eine Verschiebung von Branchengrenzen: Mobile Payment könnte die Bankenwelt nachhaltig verändern und Telekommunikations- und Technologieunternehmen zum festen Bestandteil des Finanzsystems machen.

Neue Technologien

Ermöglicht wird diese neue Generation von Anwendungen durch neue Technologien wie Hadoop, Echtzeit-Streaming-Analysen, In-Memory und analytische Datenbanken. Es geht keineswegs nur darum, immer mehr Daten noch schneller zu analysieren. Vor allem Einfachheit, also Big Data besser nutzbar zu machen, wird immer wichtiger. Neben dem Mangel an Data Scientists sind vor allem kürzere Projektlaufzeiten (je schneller eine Lösung implementiert ist, umso eher generiert sie Nutzen) und die mit sinkenden Aufwänden ebenfalls sinkenden Projektrisiken gute Gründe für einfachere Lösungen.

Ein wesentlicher Aspekt sind intuitive, grafische Oberflächen. So erlaubt BigSheets, Daten in Hadoop ähnlich wie in einer modernen Tabellenverarbeitung vollkommen programmierfrei zu analysieren und InfoSphere Streams ermöglicht die Erstellung von Echtzeit Streaming-Analysen per Drag-and-drop. Außerdem spielen „Analysesprachen“ wie R für statistische Verfahren und SQL für einfache Abfragen eine große Rolle. Diese existieren teilweise schon mehrere Jahrzehnte, waren aber lange nicht oder nur mit großen Einschränkungen für Big Data nutzbar. Moderne Implementierungen wie BigR und BigSQL, ermöglichen deren Nutzung nun auch diesem Bereich. Gerade BigSQL baut eine Brücke zwischen der klassischen Business-Intelligence-Welt und Hadoop. Dank der integrierten Datenvirtualisierung werden Abfragen über Systemgrenzen und die Verwendung der bereits vorhandenen Analysewerkzeuge ermöglicht.

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