Nutzen, Einsatzgebiete und Herausforderungen von Big Data, Teil 1

5 Wege zur Wertsteigerung in und von Unternehmen

| Autor / Redakteur: Scott Harlin, Director Marketing Communications - Enterprise Solutions bei OCZ Storage Solutions / Rainer Graefen

Big Data all around the world.
Big Data all around the world. ( Rawpixel - Fotolia.com_85512084)

IT-Manager entdecken derzeit die diversen Möglichkeiten, um Flash-basierte Speichermedien im Unternehmensumfeld zu implementieren, wobei besonders das Anwendungsgebiet rund um das Thema Big Data erwähnenswert ist. Dabei handelt es sich um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die sich schnell bewegen und deren Anforderungen die Möglichkeiten traditioneller Datenbanken und Software-Techniken überschreiten

Nach Marktforschungsdaten von IDC, handelt es sich bei Big Data um einen schnell wachsenden Markt, der bereits heute mehrere Milliarden US-Dollar schwer ist. Dieser Trend wird sich in den nächsten fünf Jahren weiter fortsetzen.

Noch wichtiger ist, dass Geschäftsmodelle in Zukunft von Big Data abhängig sein werden. IDCs Definition von Big Data ist eine neue Generation Technologien und Architekturen, um Daten dahingehend zu extrahieren, dass ein wirtschaftlicher Mehrwert das Resultat ist.

Big Data-Value und -Übersicht

Daraus entstehen Wettbewerbsvorteile, indem fundierte Geschäftsentscheidungen getroffen werden können, was wiederum ein effizientes Marketing und höhere Einnahmen zur Folge hat. Einem Bericht des McKinsey Global Institute (MGI) zufolge, kann Big Data auf fünf unterschiedlichen Wegen zu Wertsteigerungen im Unternehmen führen:

  • Information wird transparent und vielseitiger nutzbar.
  • Das Sammeln von genaueren und detaillierteren Leistungsinformationen wird ermöglicht, um die Variablen zu ermitteln und die Leistung zu erhöhen.
  • Kundenstämme können detaillierter segmentiert werden, sodass Produkte exakter auf deren Bedürfnisse zugeschnitten werden können.
  • Es können differenzierte Geschäftsentscheidungen, basierend auf einem gesteigerten Verständnis gefällt werden.
  • Die Qualität von Produkten und Services der nächsten Generation wird gesteigert.

Viele Daten, ein Muster

Im Grunde genommen handelt es sich bei Big Data um umfangreiche Datenmengen, die konventioneller oder digitaler Natur sind. Erzeugt werden diese Daten unternehmensintern und -extern, wobei das Gesamtvolumen stetig wächst. Die erzeugten Terabytes oder sogar Petabytes sind typisch für diese Anwendungen.

Betrachtet man Big Data aus einer analytischen Perspektive, dann lassen sich aus diesen umfangreichen Datensätzen Datenmuster und Zusammenhänge ableiten, die auf den ersten Blick nicht sichtbar sind.

Den Angaben von IDC zur Folge setzt sich der Big Data-Markt aus den folgenden drei Primärsegmenten zusammen:

  • 1. Infrastruktur: Beinhaltet externe Speichersysteme, wie beispielsweise OCZ SSDs, Serverkomponenten (interner Speicher, Hauptspeicher, Netzwerk-Interfaces, etc.) Netzwerk-Infrastrukturen in Rechenzentren (Switches, Netzwerkcontroller, etc.) und Cloud-Service-Infrastrukturen;
  • 2. Software: Beinhaltet Informationsverwaltungssoftware, Analysesoftware und spezifische Anwendungsprogramme für Big Data;
  • 3. Services: Beinhaltet Unternehmensberatung, Integrationsservice, Speicherservice, Sicherheitsservice, Hardware- und Softwaresupport, Training, Outsourcing sowie jegliche Dienstleistungen im Zusammenhang mit Big Data-Implementierungen.

Nach Erwartungen von IDC wird der Markt mit Technologien und Servicedienstleistungen rund um Big Data von 9.8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2012 auf 32.4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2017 anwachsen, was einem durchschnittlichen Wachstum von 27 Prozent pro Jahr entspricht.

Assoziativ oder interaktiv

Definiert man den Begriff Big Data, ist es wichtig die Unterschiede zwischen unstrukturierten und multi-strukturierten Daten zu verstehen, aus denen Informationen zusammengesetzt sind:

Unstrukturierte Daten: Informationen, die nicht sortiert sind und dementsprechend nicht problemlos von herkömmlichen Datenbanken interpretiert werden können. Das sind typischerweise textintensive Metadaten, wie z.B. Twitter-Tweets oder Posts in sozialen Medien. Der Großteil unstrukturierter Daten befindet sich in Textdateien, die mindestens 80 Prozent des Datenaufkommens in einem Unternehmen verursachen. Indem diese beachtliche Datenmenge ungenutzt in Speichersystemen verbleibt, steigen die Infrastrukturkosten und Potential wird verschwendet.

Multistrukturierte Daten: Eine Vielfalt an Datenformaten und Datentypen, die üblicherweise aus der Interaktion von Personen oder Computersystemen resultieren. Darunter können sich beispielsweise Web-Anwendungen/Transaktionen oder soziale Netzwerke befinden.

Ein gutes Beispiel für solche Daten sind Web-Log-Files, die eine Kombination aus Text und Bild enthalten.

Diese Daten beinhalten variable Muster und Informationen, die in der Vergangenheit unentdeckt blieben, da der damit verbundene Zeit- und Kostenaufwand für die Analyse in keinem Verhältnis stand. In den Rechenzentren von heute ist Big Data bereits Realität.

Es gibt nun auch kosteneffiziente Ansätze, mit denen man die diversen Herausforderungen von Big Data in den Griff bekommt. Dabei handelt es sich um die folgenden drei Parameter:

  • Volume: Steht für die Datenmenge
  • Geschwindigkeit: Beschreibt wie schnell Daten verarbeitet werden können
  • Variabilität: Steht für die Unterschiedlichkeit der vorkommenden Datentypen und -quellen

Big Data-Anwendungsbeispiele

Bei Big Data kann es sich um Chats in sozialen Netzwerken, Log-Files von Webservern, Verkehrsüberwachungssensoren, Satellitenbilder, Übertragung von Streams (Audio, Video oder eine Kombination von beidem), Finanztransaktionen, Internet-Downloads, Empfang von Dokumenten, Dokumentenscans, GPS-Tracking, Telemetrie-Daten im Automobilsektor, Marktdaten oder so gut wie alle anderen Datenarten handeln, die schnell generiert werden und höchste Anforderungen an aktuelle Datenverarbeitungssysteme stellen. Im Folgenden einige Big Data-Beispiele und wie wir im Alltag damit konfrontiert werden7:

Privatsektor

  • Facebook verwaltet täglich über 50 Milliarden Bilder von seinen Benutzern
  • Walmart verarbeitet stündlich mehr als eine Million Kundentransaktionen
  • Amazon bewältigt täglich Millionen von Back-End-Operationen sowie mehr als eine halbe Million Anfragen von Dritten
  • eBay verwendet zwei „Datawarehouses“, die Datenmengen von 7,5 bis 40 Petabyte verarbeiten

Regierungssektor

  • Die Big Data-Forschungs- und Entwicklungs-Initiative, welche 2012 von der Obama-Administration ins Leben gerufen wurde, ermittelt die Verwendung von Big Data bei Problemstellungen auf Regierungsebene
  • Big-Data-Analysen spielten bei der erfolgreichen Wiederwahl von Barack Obama 2012 eine wichtige Rolle
  • Die US-Regierung besitzt sechs der weltweit zehn leistungsstärksten Supercomputer
  • Die National Security Agency (NSA) entwickelt Rechenzentren, um die umfangreichen Datenmengen zu verarbeiten, die aus dem Internet gefiltert werden

Sektor Wissenschaft und Forschung

  • Die leistungsstärksten Teilchenbeschleuniger erlauben die Überwachung von bis zu 150 Millionen Sensoren. Basierend auf der Big Data Analyse dieser Daten werden Theorien oder Vorhersagen erstellt, die im Zusammenhang mit der Teilchen- und Hochenergie-Physik stehen (als Teil des Large-Hadron-Collider-Projekts). Dabei werden Daten bis zu 40 Millionen Mal pro Sekunde übertragen.
  • Die ‚Sloan Digital Sky‘-Umfrage (SDSS) sammelt Astronomie-Daten, wobei in einer Nacht 200 Gigabyte neuer Daten erzeugt werden. Seit dem Beginn im Jahr 2000 häuften sich um die 140 Terabyte Daten an.
  • Die Dekodierung des menschlichen Erbgutsnahm 10 Jahre in Anspruch und kann mittlerweile mit Big-Data-Verarbeitung innerhalb von weniger als eine Woche durchgeführt werden.
  • Das NASA-Zentrum für Klimasimulationen (NCCS) speichert 32 Petabyte an Beobachtungs- und Simulationsdaten.

Den zweiten Teil lesen Sie am Freitag, den 17. Juli 2015

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