Alternativer Ausbau von BI- und DWH-Lösungen

Weniger ist mehr: Das Data-Analytics-Ökosystem

Daniel Liebhart ist Dozent für Informatik an der ZHAW (Züricher Hochschule für Angewandte Wissenschaften) und Solution Manager der Trivadis AG. Er ist Autor verschiedener Fachbücher.
Als wissenschaftliche Referenzarchitektur für Big Data wird ein Data-Analytics-Ökosystem auch für Unternehmen interessant. Denn es eröffnet eine Alternative zum meist aufwendigen Ausbau vorhandener Business-Intelligence- und Data-Warehouse-Systeme.

Wissenschaftliche Erkenntnisse sind ohne eine umfassende Datenanalyse undenkbar. Das ideale System dazu wurde von den zwei Wissenschaftspionieren Daniel A. Reed und Jack Dongarra skizziert. Sie schlagen eine Verbindung aus zwei Ökosystemen vor: Das "Computational Science Ecosystem" soll die Rechenleistung bereitstellen, das "Data Analytics Ecosystem" die Analyse großer Datenmengen ermöglichen. Der Nobelpreis für Chemie 2013 und vielversprechende Ergebnisse der Experimente am Teilchenbeschleuniger (LHC) des CERN sind Beispiele für den umfassenden Einsatz. Das "Data-Analytics-Ökosystem" kann auch als wissenschaftliche Big-Data-Referenzarchitektur angesehen werden - und ist damit auch für Unternehmen äußerst interessant.

Big-Data-Architekturen in Unternehmen

Unternehmen setzen Big-Data-Architekturen ein, um ihren Informationsbedarf zu decken. Sie basieren jedoch im Gegensatz zum "Data-Analytics-Ökosystem" meist auf einer Erweiterung bestehender Business-Intelligence-Infrastrukturen. Dieser Ansatz liegt auf der Hand, da es Unternehmen in erster Linie darum geht, eine bessere Basis für Entscheidungen durch die Speicherung, Verarbeitung und Aufbereitung des gesamten Fundus an intern und extern vorhandenen Daten zu schaffen.

Diese Verbesserung der Basis für eine faktenbasierte Unternehmensführung ist die zentrale Aufgabenstellung für Business Intelligence (BI). So werden bestehende BI-Infrastrukturen zu Big-Data Lösungen ausgebaut. Viele Hersteller und Beratungshäuser empfehlen dieses Vorgehen. Die Komplexität dieses Ausbaus sollte jedoch nicht unterschätzt werden, zumal die meisten BI- und Data-Warehousing-Lösungen über Jahre gewachsen und erweitert worden sind. Und genau da ist das "Data-Analytics-Ökosystem" eine interessante Alternative.

Mögliche Einsatzgebiete in Unternehmen

Wissenschaftliche Experimente liefern durch den Einsatz modernster Sensortechnologie mehr und mehr Rohdaten. Die Verarbeitung dieser zu interpretierbaren Informationen ist die wichtigste Aufgabe des "Data-Analytics-Ökosystem". Unternehmen, die zunehmend mit innovativen IoT- (Internet-der-Dinge-)Technologien arbeiten, um beispielsweise die Warenflüsse oder auch die Einsatzart und die Verschleißmechanismen von Maschinen zu überwachen, um Ausfälle vorauszusehen, sehen sich mit derselben Aufgabenstellung konfrontiert. Mehr und mehr Rohdaten aus unterschiedlichsten Quellen sollen möglichst in Echtzeit verarbeitet werden. Genau dafür ist das Herzstück des Ökosystems ausgelegt. Es umfasst beispielsweise Elemente, die für die Verarbeitung von Sensordaten, aber auch von Filmmaterial ausgelegt sind.

Whitepaper: Der Nutzen des Chief Data Officers

Der Chief Data Officer (CDO) wird immer öfter zu einer zentralen Führungkraft in Unternehmen auf der ganzen Welt. Der Grund ist die zunehmende Relevanz von Daten. Denn Daten sind überall und allgegenwärtig; sie untermauern jede Transaktion, jeden Betrieb und jegliche Interaktion innerhalb und außerhalb von Organisationen. Daten sind aber auf eine Infrastruktur angewiesen, sie müssen gespeichert, archiviert, analysiert und gesichert werden. Dafür braucht es den CDO. In dieser IBM-Studie wird die Rolle des CDO durchleuchtet und gezeigt, welche Vorteile Unternehmen konkret von ihm haben.

Viele Unternehmen analysieren das Verhalten ihrer Kunden, um das eigene Leistungsangebot laufend zu verbessern. Dies geht mit einer aufwendigen Aufbereitung von Rohdaten: Clickstreams auf Online-Plattformen, Geopositionen der Besucher oder Passanten in Einkaufszentren bis hin zu auswertbaren Informationen, die helfen Produkte besser zu platzieren. Das "Data-Analytics-Ökosystem" bietet Tools, die für die Vorverarbeitung, die Speicherung und das Nachbearbeiten dieser Daten verantwortlich sind. Für das Laden und das Verschieben von Daten sowie die Koordination von Datenströmen sind zusätzliche Instrumente definiert. Die Speicherung von sehr großen Datenmengen erfolgt durch ein verteiltes Dateisystem und eine nichtrelationale Datenbank. Für die Nachverarbeitung werden Instrumente für verteilte oder strukturierte Abfragen oder direkte Zugriffe auf Pipelines eingesetzt.

Hadoop senkt Investitionskosten

Einen Schritt weiter gehen Unternehmen, die sich durch umfassende Datenanalyse vollkommen neue Erkenntnisse für ihr Business erhoffen: Sie wollen nicht nur ausgewählte Informationen analysieren, sondern mit dem gesammelten Datenbestand experimentieren. Dies war bisher oft sehr teuer, denn Data-Science-Spezialisten werden sich hinsichtlich Struktur und Aufbau der notwendigen Instrumente schnell in der Sphäre der Wissenschaft wiederfinden. Da Dongarra und Reed die eingesetzten Tools rund um das Apache Hadoop Framework empfehlen, sind dank dem Data-Analytics-Ökosystem experimentelle Datenanalysen nun mit vertretbaren Investitionskosten möglich - selbst für kleinere Unternehmen.

Fazit: Data-Analytics-Ökosystem erleichtert wichtige IT-Entscheidungen

Das Data-Analytics-Ökosystem stellt eine unabhängige Alternative zum Ausbau bestehender Business-Intelligence- und Data-Warehousing-Lösungen dar. Die von Herstellern und Beratungshäusern bisher vorgeschlagen Architekturen bedingen eine genaue Analyse der tatsächlich vorhandenen Infrastruktur und die Definition einer realistischen Roadmap für dessen Ausbau. Das Ökosystem mit seinen Komponenten und deren klare Aufgabenteilung lassen sich dadurch sehr viel agiler einsetzen und auf ein bestimmtes Einsatzgebiet zuschneiden. Sie helfen somit jedem Unternehmen dabei, sich in der Vielzahl der Big-Data-Tools und Angebote zurechtzufinden und wichtige IT-Entscheidungen schnell - und vor allem zukunftssicher zu treffen. (wh)