Big Data

In-Memory-Computing für Analyseprojekte in Unternehmen

| Autor / Redakteur: Mathias Golombek * / Nico Litzel

Neue Dimension der Datenanalyse

Die größte Herausforderung war aber der Anschluss diverser internationaler Standorte sowie von 60 Messanlagen an die Hochleistungsdatenbank. Bei der Fertigung von Leistungshalbleitermodulen und -systemen, etwa am Standort in der Slowakei, sorgen in einem ersten Schritt spezielle Eingabe-Plugins dafür, dass die ankommenden heterogenen Mess- und Prozessdaten vereinheitlicht und auf einem internationalen Server abgelegt werden.

In einem zweiten Schritt erfolgt der Transfer dieser standardisierten Daten vom internationalen Server auf einen zentralen Server in Deutschland. Dann werden die Daten entpackt und an die In-Memory-Datenbank weitergegeben: Dort stehen sie für analytische Abfragen und Reports bereit.

Die Verteilung der Daten im Cluster erfolgt automatisch, so dass bei Berechnungen sämtliche Hardware-Ressourcen optimal genutzt und alle Informationen während des Prozesses in Spalten – und nicht in Zeilen – gespeichert werden. Das Datenbanksystem ermittelt zudem selbständig, wie die ideale Systemkonfiguration aussieht. Dem Administrator bleiben damit die Analyse der Queries sowie die manuelle Erstellung der dafür benötigten Indizes erspart.

Durch den Einsatz der In-Memory-Datenbank konnte der Leistungselektronik-Hersteller ein ganzheitliches Mess- und Prozessdatenarchiv über alle Standorte hinweg etablieren. Produktions- und Qualitätskennzahlen der verkauften Leistungshalbleiterkomponenten lassen sich nun innerhalb der vorgeschriebenen Aufbewahrungsfristen vornehmen.

Zudem können die einzelnen Fachbereiche präventive Analysen (Statistical Process Control) auf Basis gewonnener Messdaten ad-hoc und ohne Informationsverlust durchführen. Prozess- und Qualitätsingenieure in der Fertigung profitieren etwa davon, dass sie nun unabhängig von anderen Abteilungen sind und ihre Standard- oder Ad hoc-Reports auf Knopfdruck erstellen können.

Darüber hinaus ist es nun möglich, alle Produktionsnachweise mit allen verfügbaren Daten zu einem einzelnen Bauteil bei Bedarf jederzeit abzurufen. Eine Realtime-Versorgung und damit auch Echtzeit-Analysen sind als nächste Schritte geplant.

Fazit: Fast Facts zu In-Memory-basierter Big-Data-Analyse

Grundsätzlich: Big Data sollte als fester Bestandteil in der Unternehmensstrategie integriert sein.

Die durchgängige Lösung von einem einzigen Anbieter gibt es nicht. Erfahrungsgemäß wählt man einen Best Practice Ansatz und überlegt genau, welche Aufgaben wer/was erfüllen sollte. Die Abhängigkeit von nur einem Anbieter kann sehr kostspielig werden und den Erfolg ausbremsen.

Datenvolumen und -anforderungen ändern sich ständig: Abteilungen müssen in die Lage versetzt werden, ihren Analyse- und Datenbedarf schnell und einfach realisieren zu können.

Compliance-Vorgaben erfüllen: Es gilt hier, Mitarbeiter zu schulen, Transparenz und Vertrauen zu schaffen sowie gut zu überlegen, welche Daten und Prozesse sinnvoll im Haus bleiben sollen beziehungsweise welche in die Cloud gelegt werden.

Data Scientists: Immer mehr Unternehmen sind datengetrieben. Mitarbeiter sind gefragt, die mit dem Thema Big Data und Datenanalyse umgehen können.

Dieser Artikel ist erstmals bei unserer Schwesterpublikation Elektronikpraxis erschienen. Verantwortlicher Redakteur: Franz Graser

* Mathias Golombek ist Chief Technology Officer des Nürnberger Datenbankspezialisten Exasol (www.exasol.com).

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