Vorteile durch BIG Data Lösungen: smart und integriert

BIG Data – große Datenmengen erfassen, verteilen, speichern, durchsuchen, analysieren und visualisieren 

Warum BIG Data?

Riesige Datenmengen stehen zur Nutzung zur Verfügung, deren Wachstum sich in den letzten Jahren beschleunigt hat. Grund hierfür ist sicherlich die zunehmende Vernetzung von Maschinen, Systemen, Sensoren, Endgeräte, der Menschen im Digitalen Raum.

Während im Jahre 2003 die Erzeugung von 5 Exabyte noch 1.000 Jahre dauerte, sind es im Jahre 2011 nur 2 Tage für die Erzeugung und im Jahr 2013 könnte man diese in 10 Minuten erstellen. Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts.

Verschiedenartige Datenquellen aus unterschiedlichsten Unternehmensteilen lassen sich heranziehen, um eine verknüpfte Analyse durchzuführen: Geschäftsdaten, Transaktionsdaten, Maschinendaten, Sensordaten, Bewegungsdaten und Daten aus sozialen Netzwerken.

Das Themenfeld von BIG Data umspannt folgende Felder und diese lassen sich einzeln oder kombiniert in Betracht ziehen:

BIG Data – Einführung in das Themenfeld

Datenmenge (Volume)

Anzahl von Datensätzen und Files
- Yottabytes
- Zettabytes
- Exabytes
- Petabytes
- Terabytes
  

Datenvielfalt (Variety)

Fremddaten (Web etc.)
Firmendaten
(unstrukturierte, semistrukturierte, strukturierte Daten)
Präsentationen | Texte | Video | Bilder | Tweets Blogs | Kommunikation zwischen Maschinen

Geschwindigkeit (Velocity)

- Datengenerierung in
   hoher Geschwindigkeit

- Übertragung der konstant
   erzeugten Daten

Echtzeit | Millisekunden | Sekunden | Minuten | Stunden

Analytics

Erkennen von Zusammenhängen, Bedeutungen und Mustern:
Vorhersagemodelle, Data Mining, Text Mining, Bildanalytik, Visualisierung, Realtime
  

  
Während die Datenmengen (Volumina) in Größenordnungen wachsen, an denen Relationale Datenbanken ihre Grenzen erreichen, entsteht zudem durch die spezielle angepasste Zugriffstruktur einen effizienten Zugriff auf diese Daten in nahezu Echtzeit (Geschwindigkeit). Datenverarbeitung und -speicherung von verschiedenartigen (Datenvielfalt) strukturierten und unstrukturierten Daten wie Texten, Videos, Webseiten, Streams, Social Activity Streams oder komplexen XML-Dokumenten) sind in Echtzeit möglich; auch im Hinblick auf die gewünschten Auswertungen (Analysen).

Von Messungen hin zu Analyse und Vorhersage

Der Nutzen aus BIG Data lässt sich daraus ziehen, sofern Fragestellungen reaktiver oder proaktiver Art formuliert werden:

  

Speziell aus Geschäftsprozessen lässt sich folgender Nutzen ziehen:

  • Erkennen von kritischen Zuständen, Verstehen der Ursachen von Ereignissen, Früherkennung von Ausfällen
  • Optimierung der Konfigurationen und Steuerungen
  • Mehr Agilität in den Prozessen bei Erhaltung der Stabilität
  • Neue Verfahren zum Benchmarking, zur Qualitätssicherung und zur Entwicklung adaptiver Systeme

Mit BIG Data Wettbewerbsvorteile erzielen?

Die Daten, die  aus unterschiedlichsten Unternehmensbereichen intelligent verknüpft und „gehoben“ werden, schaffen Möglichkeiten Ihren Erfolg zu verbessern.

Beispiele:

1. Management: Vorteile durch BIG Data

  • Monitoring: Mehr und aktuellere Daten im direkten Zugriff
  • Prognose: Häufigere Prognosen
  • Zunahme an automatisierten Entscheidungen

2. Marketing: Vorteile durch BIG Data

  • Ermittlung bestimmter Kaufverhalten und Kundeninteressen
  • Erfassung von Kundengruppen und Produkttrends

3. Produktion: Vorteile durch BIG Data:

  • Qualitätssicherung durch Unterstützung von Sensorik
  • Schwachstellenanalysen und Prognose von möglichen Ausfällen

Vision: Enterprise Data HUB als einheitliche und homogene Datenbasis

Der Enterprise Data HUB ist die Faktenbasis vieler unternehmerischer Daten, die sich beliebig verknüpfen lassen.

Während man meist bei klassischen Informationssystemen bei Anwendungssilos angelangt ist und alle Anwendungsfälle abhandeln musste entsteht nun durch den Enterprise Data HUB eine einheitliche und homogene Datenmanagementschicht, um diese Hürden zu überwinden und applikationsspezifisch, „die Daten zu heben“, die für jede Applikation benötigt werden. Damit entsteht mehr Agilität bei gleichzeitiger Stabilität. Die Datenfakten werden nur geschrieben und zu keinem Zeitpunkt geändert. Zugriffschichten können zeitnah auf die individuellen Bedürfnisse der Fachbereiche angepasst werden.

Trendanalysen (historische Daten) werden somit möglich und stehen somit zeitnah für jede Art der Anwendung (auch rückwirkend) zur Verfügung. Dies schafft eine neue Qualität für jeden Anwender.

Beispiel Trendanalysen ohne und mit BIG Data

Wir von SEEBURGER haben schon einige Erfahrungen mit BIG Data und deren Strategien gemacht: Während man bislang meist nur für gespeichert hat, werden heute auf einer sog. Faktenbasis, alle eingehenden Daten gesammelt und diese so weiter veredelt, wie diese für eine konkrete Applikationen benötigt werden. Sollte zu einem späteren Zeitpunkt eine Erkenntnis gewonnen werden, die weitere Daten benötigen, damit man Schlüsse daraus ziehen kann, stehen i. d. R. meist Daten nur zu diesem Zeitpunkt bereit. Wenn Sie beispielsweise Trendanalysen durchführen wollen, die allerdings historische Daten benötigen, müssen Sie eine Zeitlang warten, bis diese zur Verfügung stehen. Anders ist es, wenn Sie eine Faktenbasis haben, dann müssen Sie nur dafür sorgen, dass diese Daten für eine bestimmte Analyse einbinden.
  

Ohne BIG Data

»Trendanalyse A«

  • Anhand bestehender Daten
  • Anhand einer bestimmten Abfrage/Fragestellung

»Trendanalyse A«
in Zusammenhang mit »Trend B«

  • Bei Echtzeitdaten nur für bereits gesammelte Daten möglich
  • Das Informationssystem muss auf die neuen Anforderungen und Abfragen angepasst werden
  • Rückwirkend ab Einsatz von BIG Data

Mit BIG Data

Trendanalyse A«

  • ALLE! Daten werden schemafrei gesammelt
  • Nur die relevanten Daten für eine spezielle Applikation werden zugreifbar gemacht um eine spezielle Trendanalyse für eine bestimmte Applikation anzuzeigen

»Trendanalyse A«
in Zusammenhang mit »Trend B«

  • Es können weitere Quellen eingebunden werden, da schon alles gesammelt wurde
  • Die Trendanalyse kann unendlich und rückwirkend erweitert werden, (inkl. Echtzeitdaten etc.)
  • Rückwirkend ab Einsatz von BIG Data
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