Analytics, Big Data, Cloud

Die 10 wichtigsten IT-Trends für 2012

03.01.2012
Von 


Joachim Hackmann ist Principal Consultant bei PAC – a teknowlogy Group company in München. Vorher war er viele Jahre lang als leitender Redakteur und Chefreporter bei der COMPUTERWOCHE tätig.

App Stores, Analytics, Big Data

App Stores und Marktplätze: Online-Verkaufsstände etwa von Apple und Google werden aufblühen. Gartner erwartet für das Jahr 2014 mehr als 70 Milliarden Downloads. Gelten die App-Stores derzeit noch als rein Endkunden-getriebenes Geschäft, werden sich Anwendung und Angebot in den kommenden Jahren mehr und mehr im Geschäftsumfeld etablieren. Damit verschiebt sich auch die Rolle der IT. Sie wird die Aufgabe einer zentralen Planungsstelle zugunsten eines Markt-Managers aufgeben müssen, und in der neuen Rolle Governance- und Brokerage-Services für Anwender und dem Ökosystem des Unternehmens anbieten. Damit kann sie auch den Boden für Entrepreneurs bereiten.

Analytics der nächsten Generation: Analytics wird in drei Dimensionen wachsen:

  • von der traditionellen Offline-Analytik hin zu Inline-Embedded-Analytics.

  • von der Analyse historischer Daten, die Geschehenes erklärt, hin zu einer Analyse historischer und Echtzeitdaten aus diversen Quellen, die die Zukunft simuliert und vorhersagen soll.

  • von der Analyse strukturierter und einfacher Daten hin zu einer Auswertung komplexer Informationen und Formate (Text, Video etc.) aus diversen Quellen, um gemeinschaftliche Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Letztere Analytik-Ausprägung wird laut Gartner in den kommenden drei Jahren zur Reife gelangen.

Zudem ist der Prozess erkennbar, Analytics in die Cloud zu verlagern, weil dort leistungsstarke Rechenkapazitäten und Grid Computing für die Datenauswertung bereit liegen.

In den Jahren 2011 and 2012 wird sich die Analytics-Anwendung noch auf Entscheidungsunterstützung und Collaboration konzentrieren. Im nächsten Schritt wird es mehr Angebote für die Simulation, Prognose und Optimierung geben.

Big Data: Datenmenge, Komplexität der Formate und Liefergeschwindigkeit der Datenverarbeitung überfordern künftig die traditionellen Data-Management-Verfahren; Allein um das erwartete Datenvolumen zu bewältigen, sind andere, exotische Techniken erforderlich. Zurzeit tauchen ständig neue Lösungen auf, die das Potenzial für tiefgreifende Veränderungen haben (etwa In-Memory-Datenbank-Management-Systeme). Analytics ist Triebfeder für das Data Warehousing. Eine wesentliche Implikation von Big Data ist, dass Anwender künftig nicht mehr in der Lage sind, alle sinnvollen Informationen in einem einzelnen Data Warehouse vorzuhalten. Logische Data Warehouses führen Information aus unterschiedlichen Quellen zusammen und werden herkömmliche Modelle ersetzen.

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