Big Data / Data Lake.

Unternehmen stehen vor dem Hintergrund steigender Datenmengen und Komplexität, der erhöhten Geschwindigkeit und regulatorischer Anforderungen bezüglich des Datenmanagements vor großen Herausforderungen. Gleichzeitig ist es gerade der intelligente Umgang mit Big Data, der den Geschäftserfolg erhöhen kann. Unternehmen müssen relevante Zusammenhänge zwischen internen und externen Daten erkennen können, um daraus wichtige Erkenntnisse zu schließen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Oft stoßen etablierten Systeme (wie Data Warehouse) jedoch an Ihre technischen und organisatorischen Grenzen.

Abhilfe schafft ein Data Lake. Ein Data Lake ermöglicht es, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen im Rohformat sowie strukturiert als auch unstrukturiert zu speichern, weiterzuverarbeiten, zu analysieren und unternehmensweit datenschutzkonform verfügbar zu machen. Als Bestandteil einer Data-Analytics-Plattform ermöglicht er als zentralisierte Sammelstelle von internen und externen Daten anspruchsvolle Analysen (Advanced Analytics) und einen schnellen und flexiblen Zugriff.

Hierauf greifen auch Mechanismen zum Machine Learning, Big Data Processing und der Visualisierung zu. Im Ergebnis wird dem Wunsch der Fachabteilungen nach immer komplexeren Analysen in Echtzeit auf Basis verschiedener Datenquellen und -formaten nachgekommen.

Dabei zeichnet sich die Big-Data-Technologie konkret durch folgende Aspekte aus:

Bleiben Sie mit Big Data wettbewerbsfähig: Wir unterstützen Sie beim schrittweisen Aufbau und Einsatz einer Big-Data-Plattform in Form eines Data Lakes. So können Sie auch zukünftig die Echtzeit-Verarbeitung von großen Datenmengen in semi- und unstrukturierter Form effizient bewältigen. Darüber hinaus ermöglichen wir Ihnen damit zur Nutzung der klassisches Business Intelligence und Big-Data-Analysen den problemlosen Zugriff auf externe Daten, indem diese automatisiert in den Data Lake integrieret werden. Viele Daten können in der Data Science ihr volles Potential nämlich erst in Verbindung mit anderen Daten ausschöpfen.

Wir unterstützen Sie bei Bedarf dabei, Data-Warehouse-Anforderungen im Data Lake umsetzen:

1. Data Warehouse im Data Lake
2. Hybrid (Verknüpfung von Data Warehouse und Data Lake)

Big-Data-Technologien haben sich rasch weiterentwickelt, sodass ohne Data Warehouse nicht zwingend darauf zurückgegriffen werden muss. So stellt die Umsetzung zum Beispiel einer SCD2-Logik (Slowly Changing Dimension) im Data Lake keine Hürde mehr dar. Aufgrund der flexiblen und schnellen Integration von Daten, eignen sich eine Big-Data-Plattform oder ein Data Lake perfekt als Datendrehscheibe im Unternehmen. Das gilt auch für Unternehmen mit geringeren Anforderungen und kleinen Datenmengen. Auch mit verhältnismäßig kleinen Datenmengen können relevante Erkenntnisse gewonnen und konkrete Mehrwerte generiert werden.

Ob große oder kleine Datenmengen, ob Echtzeit oder Batch – beim Aufbauen einer Plattform berücksichtigen wir folgende Aspekte:

Lassen Sie sich von den bevorstehenden Herausforderungen nicht bremsen und bauen Sie mit uns Ihre gewinnsteigernde Big-Data-Plattform zur optimalen Nutzung Ihrer Daten Schritt für Schritt auf!

Wir begleiten Unternehmen auch beim Aufbau einer Big-Data-Plattform in der Cloud.

Die Cloud hilft dabei, schnell und ohne hohe Investitionskosten in eine Infrastruktur erste Machbarkeitsanalysen (Proof of Concepts) durchzuführen. Erste Erkenntnisse und Mehrwerte können so innerhalb weniger Wochen erzielt und nächste Schritte abgeleitet werden. Viele Cloud-Anbieter haben ein großes Spektrum an Services. So können Sie sich ein „fertiges“ Big Data Cluster in der Cloud mieten und in kürzester Zeit, ohne eigene Hardware, vom Nutzen profitieren. Dabei können sowohl erste Gehversuche aber auch produktive Big Data Cluster in der Cloud realisiert werden. Aspekte wie IT-Sicherheit, generische Datenintegration sowie die Skalierbarkeit spielen in der Cloud ebenso wie on-premise eine wichtige Rolle. In puncto Skalierbarkeit bietet die Cloud einen weiteren großen Vorteil. Bei Bedarf können mit nur wenigen Klicks weitere Ressourcen manuell oder dynamisch dem Cluster hinzugefügt werden, sodass die Datenintegration sowie die darauf basierenden Advanced-Analytics-Anwendungsfälle (Use Case) zu jeder Zeit den Anforderungen gerecht werden.

Nutzen Sie die Möglichkeit, sich auf die Verarbeitung sowie die Analyse der Daten zu konzentrieren und schnell erste Erfolge zu erzielen!