Welche Produkte kauft der Konsument von morgen? Über welche Dienstleistungen und Services diskutiert die Zielgruppe? Und wie sehen die Trends der Zukunft aus? Die Antworten auf diese geschäftskritischen Fragen liefern Datensammlungen, die jeder Mensch in seinem Online-Alltag produziert. Fast unvorstellbar große Datenlawinen entstehen so weltweit. Die große Herausforderung für Unternehmen besteht darin, die Spreu vom Weizen zu trennen und relevante Daten für eine effiziente Geschäftsstrategie zu erkennen.
Weltweit generieren Personen und Prozesse neue Daten und stellen damit Rekorde auf: 350 Billionen Meter Dokumente, 5 Millionen abgeschlossene Transaktionen pro Sekunde, 500 Millionen Online-Verbindungen und mehr noch. Hinter der Datenflut stecken Massen von strukturierten und unstrukturierten Daten aus Simulationen und Modellberechnungen, Sensoren und Social Media. Dazu gehören beispielsweise Facebook-User, die mit ihren Kommentaren und "Likes" auch Markttrends diktieren, oder Konsumenten, die ihren Verbrauch über intelligente Stromsysteme regulieren. Viele IT-Systeme sind aber mit der Erfassung der schieren Menge an Informationen beziehungsweise mit der Verwertung der Daten überfordert.
Kein Buch mit sieben Siegeln
Aus diesen Gründen steht bei vielen Entscheidern und IT-Verantwortlichen, die ihre Prozesse und Angebote optimieren möchten, eine Big-Data-Lösung auf der Agenda. Laut einer TNS-Infratest-Studie im Auftrag von T-Systems, bei der mehr als 1.000 IT- und Fachentscheider befragt wurden, hat Big Data sogar Themen wie Outsourcing oder Collaboration in ihrer Relevanz überholt. Die Befragung wurde in Unternehmen mit mehr als 5.000 Mitarbeitern in insgesamt neun Ländern erhoben, darunter in Branchen wie Manufacturing, Automotive, Versorger, Handel, Telekommunikation/IT, Banken sowie Versicherungen und unternehmensbezogene Dienstleistungen wie dem öffentlichen Sektor.
Foto: TNS Infratest
Um ihre Geschäftsprozesse optimal zu unterstützen und zu steuern, müssen Unternehmen sämtliche anfallenden Informationen schnell und spontan verarbeiten können, selbst wenn diese aus verschiedenen Datenquellen stammen. Wer aus seinen Daten aber die richtigen Schlüsse zieht, gewinnt lukrative Erkenntnisse: Beispielsweise ist durch eine umfangreiche Analyse die globale Sicht auf sämtliche Vertriebsinformationen eines Unternehmens möglich. Daraus resultierend sind niedrigere Lagerhaltungskosten, schnellere Prozesse sowie eine effizientere Absatzplanung möglich.
Damit ist das Potenzial von Big Data aber noch lange nicht ausgeschöpft. Gerade mit Blick auf künftige Markttrends, Absatzmärkte oder die eigene Außenwahrnehmung sind gewaltige Steigerungspotenziale möglich. Dabei spielen vor allem Informationen, die das Web 2.0 generiert, eine bedeutende Rolle. Anbieter und Kunden begegnen sich auf Augenhöhe, und dies stellt Unternehmen ungeschönte und wertvolle Informationen ihrer Kunden zur Verfügung. Richtig extrahiert und analysiert, sind die gewonnenen Informationen aus den sozialen Medien äußerst wertvoll. So erkennen Unternehmen künftige Entwicklungen, aber auch Krisenherde frühzeitig und können entsprechende Maßnahmen vorbereiten. Wer hier vor den Wettbewerbern agiert, ist klar im Vorteil.
Licht ins Dunkel bringen
Die Informationen liegen allerdings nicht geordnet vor, sondern fließen unstrukturiert und in Massen - allein der Dienst Twitter generiert 12 Terabyte Daten pro Tag. Unternehmen benötigen also eine Big-Data-Lösung, die auch größte Datenmengen mühelos durchforstet und auswertet. Ein gutes Beispiel dafür ist ein Hadoop-Cluster, das komplementär zu anderen Big-Data-Anwendungen ist. Im Grunde wirkt das Framework wie ein Schwamm, der Informationsfluten aus vielen verschiedenen Quellen aufsaugt und strukturiert. Zusätzlich erlaubt er es, in Verbindung mit entsprechenden Analytics-Lösungen, relevante Daten nicht nur nahezu in Echtzeit und rückblickend zu analysieren, sondern auch Prognosen und Analysen über das Verhalten von Konsumenten zu erstellen. Damit vereint die Anwendung Effizienz, Flexibilität sowie Schnelligkeit und bietet Unternehmen geschäftsentscheidende Einblicke in die Zukunft - und das alles anonymisiert.
Auswertungen in Rekordzeit dank In-Memory-Technologie
Wenn es um eine rasante Auswertung von Daten geht und Millisekunden zählen, liegt mit In-Memory Computing (wie etwa SAP HANA) eine Ergänzung zu einem Hadoop-Framework vor. Durch die exakte und schnelle Verarbeitung der Daten eignet sich diese Lösung vor allem für Bereiche, in denen Anwender auf Analysen in Echtzeit angewiesen sind - beispielsweise im Investment Banking, bei der Erkennung von Betrug bei Online-Überweisungen oder an der Strombörse. Dieser Prozess hält sämtliche Daten im Hauptspeicher vor. Unternehmen profitieren von schnellen Echtzeitanalysen, optimierter Planung sowie Simulation, besserem Monitoring und neuen Geschäftsprozessen. Weitere Vorteile entstehen vor allem durch die Kombination der verschiedenen Technologieansätze, je nach Anwendungsfall.
Ein Hauptargument gegen In-Memory-Technologien ist für die meisten Unternehmen allerdings immer noch der Kostenaspekt. Gerade mittelständische Firmen schlagen diesen Weg daher gar nicht erst ein. Hinzu kommt, dass In-Memory-Lösungen häufig bei 6 bis 8 Terabyte bereits an ihre Grenzen stoßen und damit nur für einen bestimmten Datenrahmen geeignet sind. Wer auf die Analyse größerer Datenmengen und einen Langzeitspeicher angewiesen ist, greift daher auf einen Hadoop-Cluster zurück.
Die Währung der Zukunft verstehen
Ist schließlich die Entscheidung für die Verwendung einer Big-Data-Lösung gefallen, gilt es darauf zu achten, dass Wirtschaftlichkeit und Notwendigkeit Hand in Hand gehen. Daher sollten Unternehmen vor der Integration unbedingt mit dem Reifegrad der Architektur sowie den Systemen für Analyse und Betrieb vertraut sein - denn nicht jede Dienstleistung ist für jeden Anwender gleich gut geeignet.
Zur Bewertung der speziellen Bedürfnisse bietet sich die Analyse durch einen entsprechenden Anbieter an. Dazu erstellt ein Expertenteam einen Maßnahmenplan mit Empfehlungen für die Entwicklung und Umsetzung eines geeigneten Konzepts. Gleichzeitig werden Wege und Potenziale aufgezeigt, wie sich die neue Technik für den Betrieb nutzen lässt. Dabei spielt vor allem die Exaktheit der Analyse eine große Rolle, da eine Vielzahl von Möglichkeiten für die Unternehmen existieren, Big Data effizient zu analysieren. Basierend auf den Ergebnissen entwickeln die Experten schließlich das geeignete Konzept.
Sicher, schnell und flexibel in der Wolke
Foto: Deutsche Telekom
Neben der effizienten Speichermethode spielt für viele Entscheider auch die Sicherheit der Daten im Zusammenhang mit Big Data eine wichtige Rolle. Aufgrund der Fülle an Anforderungen bietet es sich für manche Unternehmen an, ihre Infrastrukturen - ob partiell oder vollständig - an externe Dienstleister mit effizienteren und vor allem besser geschützten Infrastrukturen auszulagern. Denn um Daten wirklich verfügbar, sicher und verwendbar zu halten, bedarf es umfassender Maßnahmen sowie hochmoderner Technologien. Das ist für Großkonzerne schon eine Herausforderung und für Mittelständler oft nicht zu leisten - vor allem nicht 24 Stunden am Tag. Mit höchstmöglichen Sicherheitsstandards ist hier die Cloud eine Alternative für die Verlagerung der eigenen Daten und Anwendungen.
Gerade beim Thema Sicherheit vernachlässigen viele die Tatsache, dass der Anstieg des Datenpegels auch die Gefahr des Datenmissbrauchs und des Kontrollverlustes birgt. Es ist daher elementar, dass die Datenanalyse ausschließlich anonymisiert erfolgt und einer Überprüfung durch Datenschutzbeauftrage von Bund oder Ländern jederzeit standhält: Es darf nicht möglich sein, entsprechende Daten einer Person zuzuordnen. Das Design der Lösung muss daher bereits den Datenschutz angemessen berücksichtigen. Bei Big-Data-Anwendungen aus der Wolke fängt das schon beim Standort der IT-Infrastruktur an. So gelten die strengen Regeln beim Datenschutz nicht überall. Die gesetzlichen Vorgaben variieren von Land zu Land und von Wirtschaftsregion zu Wirtschaftsregion erheblich.
Unter dem Strich benötigt ein Unternehmen also auf jeden Fall einen Dienstleister seines Vertrauens, wenn es seine Infrastrukturen aus der Wolke betreiben möchte. Der Provider muss über die entsprechende Expertise, einen geeigneten Standort und zukunftssichere Technologien verfügen, damit die flexible Infrastruktur seinem Kunden auch wirklich einen Wettbewerbsvorteil bringt - vor allem in Zeiten von Big Data.
Die Weichen rechtzeitig stellen
Social Media, Online-Business, Geschäftsdaten - die Informationsflut steigt unaufhörlich und beinhaltet wertvolle Quintessenzen, die jedoch erst entdeckt werden wollen. IT-Verantwortliche und CIOs sind nun am Zug und müssen darauf reagieren - allein um die Wettbewerbsfähigkeit ihrer Unternehmen zu gewährleisten. Nur so erhalten sie zeitnah wertvolle Einblicke in Markttrends, Serviceangebote und die eigene Leistung.
Mit Big Data gewinnen Unternehmen wertvolle Erkenntnisse und sind in der Lage, Kunden neue Services und Produkte anzubieten. Der Einsatz von Big-Data-Anwendungen bildet somit für viele eine Grundvoraussetzung dafür, die Effizienz im eigenen Betrieb zu steigern und konkurrenzfähig zu bleiben. Allerdings gilt es hier den Kosten-Nutzen-Aspekt im Auge zu behalten sowie die Sicherheitsstandards, die die Analyse solcher Daten voraussetzt. Service-Provider bieten entsprechende Lösungen an, die wirtschaftlich bleiben und in Hinblick auf die Datenschutzgesetze sämtliche Anforderungen erfüllen. So lässt sich mithilfe eines Integrationspartners die Schlagkraft erhöhen. Sicherheit, Hochverfügbarkeit und Flexibilität tragen so entscheidend zum Erfolg eines Projekts bei.
Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag der CW-Schwesterpublikation TecChannel. (mhr)