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Definition: Big Data

Der Begriff „Big Data“ tauchte im letzten Jahrzehnt erstmals in Wörterbüchern auf, das Konzept selbst gibt es jedoch mindestens seit dem Zweiten Weltkrieg. In jüngerer Zeit haben drahtlose Konnektivität, Internet 2.0 und andere Technologien die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen für uns alle zur Realität gemacht.

Mit „Big Data“ meinen wir Datensätze, die für herkömmliche Verarbeitungsanwendungen zu groß und komplex sind und Datenmanagement. Big Data erfreute sich mit dem Aufkommen der Mobiltechnologie und des Internets der Dinge immer größerer Beliebtheit, da die Menschen mit ihren Geräten immer mehr Daten produzierten. Denken Sie beispielsweise an Daten, die durch standortbasierte Dienste, Webbrowser-Verläufe, Social-Media-Aktivitäten oder sogar Fitness-Apps generiert werden.

Der Begriff kann sich auch auf Prozesse beziehen, bei denen riesige Mengen digitaler Informationen gesammelt und analysiert werden, um Business Intelligence zu erstellen. Da die Datensätze immer größer werden und Anwendungen mehr Daten in Echtzeit und kontinuierlich produzieren, greifen Unternehmen auf die Cloud zurück, um ihre großen Datenmengen zu speichern, zu verwalten und zu analysieren.

Was macht Big Data so wichtig?

Verbraucher leben in einer digitalen Welt, in der das Warten augenblicklich erfolgt. Von digitalen Verkaufstransaktionen bis hin zu Feedback und Marketingverbesserungen – in der heutigen cloudbasierten Geschäftswelt entwickelt sich alles rasant weiter. Alle diese schnellen Transaktionen erzeugen und kompilieren Daten mit gleich hoher Geschwindigkeit. Die Nutzung dieser Informationen in Echtzeit ist oft der Unterschied zwischen der Nutzung der Informationen für eine 360-Grad-Ansicht der Zielgruppe oder dem Verlust von Kunden an Konkurrenten, die dies tun.

Die Möglichkeiten (und potenziellen Fallstricke) bei der Verwaltung und Nutzung von Datenoperationen sind endlos. Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, wie Big Data ein Unternehmen verändern kann:

Wirtschaftsintelligenz : Business Intelligence beschreibt die Erfassung, Analyse und Anwendung wichtiger Daten zum Nutzen eines Unternehmens und ist eine wesentliche Waffe im Kampf um den modernen Markt. Durch die Abbildung und Vorhersage von Aktivitäts- und Herausforderungspunkten nutzt Business Intelligence die Big Data eines Unternehmens für sein Produkt …

Innovation : Durch die Analyse einer Periskopebene-Ansicht der unzähligen Interaktionen, Muster und Anomalien, die innerhalb einer Branche und eines Marktes auftreten, werden Big Data genutzt, um Produkte und neue und kreative Tools hervorzubringen.

Stellen Sie sich vor, dass Unternehmen „X“ seine Big Data überprüft und feststellt, dass sich Produkt B bei heißem Wetter in Südfrankreich fast doppelt so schnell verkauft wie Produkt A, während die Verkäufe im Norden oder Osten Frankreichs konstant bleiben. Unternehmen „X“ könnte ein Marketingtool entwickeln, das Social-Media-Kampagnen vorantreibt, die auf die südfranzösischen Märkte abzielen, mit einer einzigartigen Werbung, die die Beliebtheit und sofortige Verfügbarkeit von Produkt B hervorhebt. Auf diese Weise kann Unternehmen „X“ seine Big Data nutzen, um voranzutreiben neue oder personalisierte Produkte und Werbung, die das Gewinnpotenzial maximieren.

Reduzierte Betriebskosten : Wenn ein gesparter Penny ein verdienter Penny ist, dann spart Big Data eine Menge Pennys. IT-Experten messen den Betrieb nicht am Preis der Ausrüstung, sondern anhand einer Vielzahl von Faktoren, darunter Jahresverträge, Lizenzen und Gemeinkosten für das Personal.

Erkenntnisse aus Big Data können schnell dabei helfen, festzustellen, wo Ressourcen nicht ausreichend genutzt werden und welche Bereiche größere Aufmerksamkeit erfordern. Zusammengenommen ermöglichen diese Informationen Managern, ihre Budgets flexibel genug zu halten, um in einer modernen Umgebung zu agieren.

In fast allen Branchen Organisationen und Marken nutzen Big Data für Innovationen. Reedereien berechnen damit Laufzeiten und legen Tarife fest. Big Data ist das Rückgrat bahnbrechender wissenschaftlicher und medizinischer Forschung und ermöglicht Analysen und Studien in einem noch nie dagewesenen Tempo. Und sie haben Einfluss auf unseren täglichen Lebensstil.

Analytics, Rechenzentren und Data Lakes

Bei Big Data geht es eigentlich um neue Anwendungsfälle und Ideen, nicht so sehr um die Daten selbst. Bei der Big-Data-Analyse werden sehr große, granulare Datensätze untersucht, um verborgene Muster, unbekannte Zusammenhänge, Markttrends, Kundenpräferenzen und neue Geschäftsideen aufzudecken. Menschen können jetzt Fragen stellen, die zuvor mit einem herkömmlichen Data Warehouse nicht möglich waren, da es nur aggregierte Daten speichern konnte.

Stellen Sie sich für einen Moment vor, Sie betrachten ein Gemälde der Mona Lisa und sehen nur große Pixel. Dies ist die Sicht, die Sie auf die Kunden in einem Rechenzentrum haben. Um einen differenzierten Überblick über Ihre Kunden zu erhalten, müssen Sie feine, granulare Daten auf Nanoebene über diese Kunden speichern und Big-Data-Analysen wie Data Mining oder maschinelles Lernen nutzen, um ein differenziertes Bild zu erhalten.

Data Lakes sind ein zentrales Speicher-Repository, das wichtige Daten aus zahlreichen Quellen in einem rohen, granularen Format enthält. Es kann strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten speichern, was bedeutet, dass die Daten für die zukünftige Verwendung in einem flexibleren Format gehalten werden können. Beim Speichern von Daten verknüpft ein Data Lake diese mit Bezeichnern und Metadaten-Tags, um einen schnelleren Abruf zu ermöglichen. Mithilfe von Data Lakes können Wissenschaftler schneller und genauer auf Daten zugreifen, diese aufbereiten und analysieren. Für Analyseexperten bietet dieses riesige Datenreservoir – verfügbar in verschiedenen nicht-traditionellen Formaten – eine einzigartige Gelegenheit, auf Daten für verschiedene Anwendungsfälle zuzugreifen, beispielsweise zur Stimmungsanalyse oder zur Betrugserkennung.

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Gängige Tools für ungewöhnliche Daten

Um all das zu verstehen, müssen Sie mit den Grundlagen beginnen. Im Fall von Big Data sind dies in der Regel Hadoop, MapReduce und Spark, drei Angebote des Apache Software-Projekts.

Hadoop ist eine Open-Source-Softwarelösung für die Arbeit mit Big Data. Hadoop-Tools ermöglichen es, die für die Verarbeitung großer Datenmengen erforderliche Verarbeitungslast auf einige oder einige Hunderttausend separate Rechenknoten zu verteilen. Anstatt ein Petabyte an Daten an einen winzigen Verarbeitungsstandort zu verschieben, macht Hadoop das Gegenteil und beschleunigt die Geschwindigkeit, mit der Informationssätze verarbeitet werden können, erheblich.

Karte verkleinern, wie der Name schon sagt, hilft dabei, zwei Funktionen auszuführen: Datensätze zu kompilieren und zu organisieren (zuordnen) und sie dann in kleinere, organisierte Sätze zu verfeinern, die zur Beantwortung von Aufgaben oder Abfragen verwendet werden.

Funke ist ebenfalls ein Open-Source-Projekt der Apache Foundation und ein blitzschnelles verteiltes Framework für groß angelegte Verarbeitung und maschinelles Lernen. Die Verarbeitungs-Engine von Spark kann als eigenständige Installation, als Cloud-Computing-Dienst oder überall dort ausgeführt werden, wo beliebte verteilte Computersysteme wie Kubernetes oder Sparks Vorgänger Apache Hadoop bereits ausgeführt werden.

Diese und andere Tools von Apache gehören zu den zuverlässigsten Möglichkeiten, Big Data in Ihrem Unternehmen zu nutzen.

Zukünftige Nutzung von Big Data

Mit der explosionsartigen Verbreitung von Cloud-Computing-Technologien ist die Notwendigkeit, mit immer größeren Datenmengen zurechtzukommen, zu einem vorrangigen Aspekt bei der Gestaltung digitaler Architekturen geworden. In einer Welt, in der Transaktionen, Inventar und sogar die IT-Infrastruktur in einem rein virtuellen Zustand existieren können, schafft ein guter Big-Data-Ansatz eine ganzheitliche Sicht durch die Aufnahme von Daten aus vielen Quellen, darunter:

  • Virtuelle Netzwerkprotokolle
  • Sicherheitsereignisse und -muster
  • Globale Netzwerkverkehrsmuster
  • Erkennung und Lösung von Anomalien
  • Compliance-Informationen
  • Verfolgen von Kundenverhalten und -präferenzen
  • Geolocation-Daten
  • Daten sozialer Kanäle zur Verfolgung der Markenstimmung
  • Lagerbestände und Sendungsverfolgung
  • Andere spezifische Daten, die sich auf Ihr Unternehmen auswirken

Selbst die konservativste Analyse der Megadatentrends deutet auf einen anhaltenden Rückgang der physischen Infrastruktur vor Ort und eine zunehmende Abhängigkeit von virtuellen Technologien hin. Diese Entwicklung wird mit einer wachsenden Abhängigkeit von Tools und Partnern einhergehen, die in der Lage sind, eine Welt zu verwalten, in der Maschinen durch Bits und Bytes ersetzt werden, die sie emulieren.

Big Data ist nicht nur ein wichtiger Teil der Zukunft, es kann die Zukunft selbst sein. Die Art und Weise, wie Unternehmen, Organisationen und die sie unterstützenden IT-Experten ihre Aufgaben angehen, wird weiterhin von der sich weiterentwickelnden Art und Weise geprägt, wie wir Daten speichern, verschieben und verstehen.

Big Data, die Cloud und Serverless Computing

Vor der Einführung von Cloud-Plattformen erfolgte die gesamte Verarbeitung und Verwaltung großer Datenmengen vor Ort. Die Einführung cloudbasierter Plattformen wie Microsoft Azure, Amazon AWS und Google BigQuery macht es nun vorteilhaft (und vorteilhaft), Datenverwaltungsprozesse aus der Ferne durchzuführen.

Cloud Computing auf einer serverlosen Architektur bietet eine Reihe von Vorteilen für Unternehmen und Organisationen, darunter:

Effizienz – Sowohl die Speicherschicht als auch die Rechenschicht sind entkoppelt. Sie zahlen für die Zeit, die Sie für die Datenmenge in der Speicherschicht behalten, und für die Zeit, die für die Durchführung der erforderlichen Berechnungen benötigt wird.

Reduzierte Implementierungszeit – Im Gegensatz zur Bereitstellung eines verwalteten Clusters, die Stunden oder sogar Tage dauert, dauert die Anwendung serverloser Big Data nur wenige Minuten.

Fehlertoleranz und Verfügbarkeit – Standardmäßig bietet eine serverlose Architektur, die von einem Cloud-Dienstanbieter verwaltet wird, Fehlertoleranz und Verfügbarkeit basierend auf einem Service Level Agreement (SLA). Es ist daher nicht erforderlich, einen Administrator einzuschalten.

Einfache Skalierung und automatische Skalierung – Definierte Autoskalierungsregeln ermöglichen die Skalierung der Anwendung je nach Arbeitslast. Dadurch werden die Behandlungskosten deutlich gesenkt.

Auswahl eines Tools für Big Data

Großartige Datenintegrationstools können diesen Prozess erheblich vereinfachen. Zu den Funktionen, auf die Sie bei einem Big-Data-Management-Tool achten sollten, gehören:

Viele Anschlüsse : Es gibt viele Systeme und Anwendungen auf der Welt. Je mehr vorgefertigte Konnektoren Ihr Tool zur Integration großer Datenmengen hat, desto mehr Zeit spart Ihr Team.

Open Source : Open-Source-Architekturen bieten im Allgemeinen mehr Flexibilität und vermeiden gleichzeitig eine Anbieterbindung; Darüber hinaus besteht das Big-Data-Ökosystem aus Open-Source-Technologien, die Sie nutzen und übernehmen möchten.

Portabilität : Da Unternehmen zunehmend hybride Cloud-Modelle einführen, ist es wichtig, dass Sie Ihre Big-Data-Integrationen einmal erstellen und überall ausführen können: vor Ort, hybrid und in der Cloud.

Benutzerfreundlichkeit : Big-Data-Integrationstools sollten leicht zu erlernen und zu verwenden sein und über eine grafische Oberfläche verfügen, um die Visualisierung Ihrer Big-Data-Pipelines zu vereinfachen.

Preistransparenz : Der Anbieter Ihres Datenintegrationstools sollte Sie nicht dafür verantwortlich machen, dass die Anzahl der Konnektoren oder das Datenvolumen zunimmt.

Cloud-Kompatibilität : Ihr Datenintegrationstool sollte nativ in einer einzelnen Cloud-, Multi-Cloud- oder Hybridumgebung ausgeführt werden, in Containern ausgeführt werden können und serverloses Computing verwenden, um die Kosten Ihrer Big-Data-Verarbeitung zu minimieren und nur das zu zahlen, was Sie nutzen, und nicht im Leerlauf Server.

Integrierte Datenqualität und Governance : Big Data kommt in der Regel von außen und relevante Daten müssen kuratiert und verwaltet werden, bevor sie an Geschäftsanwender weitergegeben werden, andernfalls könnten sie zu einer großen Belastung für das Unternehmen werden. Stellen Sie bei der Auswahl eines Big-Data-Tools oder einer Big-Data-Plattform sicher, dass Datenqualität und Governance berücksichtigt werden.