Mit In-Memory gegen die Datenflut

Mit In-Memory gegen die Datenflut

2. September 2012 - Auswertungen riesiger Datenmengen können dauern. In-Memory-Lösungen beschleunigen Prozesse – bisher für grosse und jetzt auch für kleinere Unternehmen.
Artikel erschienen in IT Magazine 2012/09
Als Big Data werden grosse Datenmengen ab etwa einem Terabyte bezeichnet. Kontinuierlich wachsende Datenbestände bergen das Wissen eines Unternehmens und sind damit ein wertvolles und wettbewerbskritisches Kapital. Die Daten stammen allerdings oft aus unterschiedlichen Quellen und sind nach verschiedenen Philosophien abgelegt. So entstehen aus vielen Gründen und diversen Verknüpfungen Multidimensionen. Das macht den Zugriff auf diese Daten und damit auf das Unternehmenswissen zu einer komplizierten und in der Regel extrem zeitaufwendigen Herausforderung.
Effizientes Datenmanagement ist nur ein Teil der Datenbewirtschaftung und reicht nicht aus, um das vorhandene Wissen effektiv zu nutzen. Unternehmen benötigen klar definierte Verfahren und Prozesse zur Sammlung, Auswertung und Darstellung der vorhandenen Daten. Die Gesamtheit dieser Prozesse wird als Business Intelligence (BI) bezeichnet. In der Praxis versteht man darunter bisher vor allem die Automatisierung des betrieblichen Berichtswesens (Reporting), zum Beispiel aus ERP- und CRM-Tools heraus. Die dafür notwendigen Informationen werden in einer eigenen Datenbasis, dem Data Warehouse, gespeichert.

Analyse enormer Datenmengen

Alle fünf Jahre gibt es mindestens eine Verdoppelung der verfügbaren Datenmenge – Unternehmen müssen sich je nach Grösse für die Zukunft auf Begriffe wie Tera-, Peta-, Exabytes einstellen. Die technischen und analytischen Verfahren zur Wissensgenerierung aus solch riesigen Datenbeständen werden als Big Data Analytics bezeichnet. Diese werden unter anderem für Analysen über alle Bereiche des Datenbestands, die Segmentierung von Kunden, Monitoring, Mustererkennung und Innovationsmanagement eingesetzt. Big Data ist also eine Grundlage, um relevante Geschäftsinformationen aus vorhandenen Daten zu generieren. Aus unternehmerischer Sicht bietet sich damit die Chance, wettbewerbsspezifische Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und sich somit Wettbewerbsvorteile zu sichern. Die Möglichkeiten sind vielfältig – allein der Zeitaufwand für aufschlussreiche Analysen kann zermürbend bis untragbar sein. Einfach, weil die Menge der in klassischen Speichern verfügbaren Daten irrwitzig gross ist und die Zugriffszeiten auf diese Speicher entsprechend lang sind. Das Laden von Daten für Reportings aus einem Data Warehouse hat schon manchem Analysten die Laune und den Feierabend verdorben.
 
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