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Die Verarbeitung großer Datenmengen ist eine Herausforderung, der sich viele Unternehmen stellen. Kafka ist ein Tool, das Unternehmen dabei helfen kann, diese Herausforderung zu meistern. Mit diesem umfassenden Leitfaden können Sie mehr darüber erfahren, wie Kafka Ihnen helfen kann, Ihre Daten effizienter und effektiver zu verarbeiten. Wir besprechen die verschiedenen Anwendungsfälle und die…

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Kafka und Microserver sind beide Technologien, die Unternehmen bei der Verarbeitung großer Datenmengen unterstützen können. Doch was ist die beste Kombination aus diesen beiden Technologien, um eine effizientere und nachhaltigere Verarbeitung von Datenmengen zu erreichen? MHM Digitale Lösungen UG hat eine Lösung, die genau das erreichen kann. Kafka ist eine Open-Source-Streaming-Plattform, die es…

#Technik In Zeiten des #Coronavirus steigt auch die Nutzung des Internets erheblich. #YouTube und #Netflix reagieren nun mit gedrosselten Übertragungsraten. Insgesamt sei man aber seitens der Anbieter auf die erhöhte Last vorbereitet:

Wie die Nachrichtenagentur Reuters berichtet, schrauben sowohl YouTube als auch Netflix ihre Übertragungsqualität deutlich nach unten. Grund dafür sei die Bitte des EU-Industriekommissar Thierry Breton, der sich an die Unternehmen gewandt hatte, um die Stabilität des Internets in den Zeiten des Coronavirus zu garantieren.

Er habe sowohl Netflix als auch YouTube ermahnt, die Qualität ihrer…

Internetrecherche, Online-Shopping, Online-Verträge, Navi- und Gesundheits-Apps benötigen immense Mengen an Daten, um valide Ergebnisse zu liefern. Nahezu jeder Bereich des täglichen Lebens kann in Zukunft durch Big Data beeinflusst werden. Was haben beispielsweise Landwirte, Ärzte, Banken oder Werbetreibende gemeinsam? Alle nutzen Big Data. Ob Internetrecherche, Online-Shopping, der Abschluss eines Kreditvertrags oder die Nutzung einer Navi-App am Smartphone – als stiller Begleiter werten Big-Data-Systeme die von Jedem hinterlassene Datenspur aus und helfen Unternehmen und Organisationen, ihre Dienstleistungen und Produkte auf den Bedarf abzustimmen. Doch auch zur Steuerung komplexer Systeme bedarf es einer soliden Datenbasis. Mehr und mehr wird unser Alltag von dieser Technologie beeinflusst, obgleich sich der Trend von den meisten unbemerkt vollzieht. Online-Werbung: Der Klassiker. Die mit am meisten diskutierte Anwendung von Big Data ist sicherlich die Auswertung des Online- und Offline-Kundenverhaltens. Mithilfe ihrer Web-Portale und Suchmaschinen erstellen Unternehmen wie Amazon oder Google Profile ihrer Kunden. Diese werden ausgewertet und dienen der besseren Kundenansprache, welche Angebote ihren Bedürfnissen am ehesten entsprechen. Auf der anderen Seite wird diese Anwendung deswegen kritisiert, da sie den gläsernen Konsumenten zur Folge hat. Wie können Unternehmen diesem Dilemma begegnen? Zunächst stehen mit gesetzlichen Bestimmungen wie etwa der Datenschutzgrundverordnung staatliche Regeln zur Verfügung, die zu einem Grundschutz führen. Ein Unternehmen, das Massendaten erhebt, kann aber auch seinen Teil zu einem sauberen Umgang mit Informationen beitragen. So müssen persönliche Daten nur insoweit vorliegen, als dass beispielsweise ein Kunde gezielt angesprochen werden soll. Bei statistischen Analysen sind diese persönlichen Informationen überflüssig und können ersatzlos gelöscht werden. Diese Mechanismen zur Datenhygiene kann man auch gezielt in Big-Data-Systeme implementieren und so einen Beitrag zum Datenschutz leisten. Wohin des Weges? Doch neben dem offensichtlichsten Anwendungsgebiet von Big Data findet sich die Technologie auch in vielen anderen Bereichen. So ist in jedem Mobiltelefon ein Navigationssystem enthalten, das für die Routenplanung den aktuellen Verkehrsstand berücksichtigt. Nun verfügen natürlich die Leitsysteme der Städte stets über die aktuellen Informationen zum Verkehrsaufkommen auf ihren Straßen. Doch ein Navigationssystem, beispielsweise das von Google, erhält seine Informationen aus einer anderen Quelle. Da viele Smartphone-Nutzer die Ortungsfunktion eingeschaltet haben, sendet diese die Position an den Betreiber des Kartenservice. Derlei Informationen werden in den Rechenzentren der Betreiber zusammengefasst und ausgewertet. So kann ein Kartendienst aufgrund der Bewegungsprofile, also der Richtung und Geschwindigkeit auf die aktuelle Verkehrslage schließen. Hier wird Big Data zu einem echten Gewinn, denn die Daten werden zum Wohl derer genutzt, die ihre Bewegungen übermitteln. Natürlich kann die automatische Übermittlung der Position auch zu Marketingzwecken genutzt werden. So befragen Mobilgeräte ihre Nutzer nach ihrem Eindruck etwa im Anschluss an den Besuch eines Restaurants. An diesem Beispiel ist gut ersichtlich, welchen Unterschied es macht, ob die Daten anonymisiert ausgewertet oder einer Person zugeordnet werden können. In aller Regel lässt sich über das Einstellungsmenü des mobilen Endgerätes die Individualisierung der Datenerhebung glücklicherweise ausschalten. Die Navigation und die damit einhergehende Analyse der Bewegungsdaten ist die typische Big-Data-Anwendung schlechthin. Alles für die Kuh. Doch auch in Bereichen, die allgemein nicht mit Big Data in Verbindung gebracht wird, hält diese Technologie Einzug – beispielsweise im eingangs erwähnten Fall des Landwirts. Mittels Smart Farming – oder auch E-Farming beziehungsweise Bauernhof 4.0 – dient Big Data dem effizienteren Betrieb eines landwirtschaftlichen Betriebs. Hier hilft Technologie bei der Automatisierung von Arbeitsabläufen und umfasst auch maschinelles Lernen. So können Feldroboter selbstständig erkennen, wo sie Unkraut jäten, düngen oder Saatgut platzieren müssen. Auch in der Viehwirtschaft kann über Big-Data-Systeme die Fütterung und der Gesundheitszustand der Tiere gesteuert beziehungsweise analysiert werden, indem Sensordaten ausgewertet werden oder ein Vergleich mit Systemen in anderen landwirtschaftlichen Betrieben durchgeführt wird. Denn auch Kühe tragen heutzutage einen Fitness-Tracker. Hier liegen die Vorteile auf der Hand. Durch den intelligenten Einsatz der IT können Landwirte Pflanzenschutzmittel durch nachhaltige Bewirtschaftung ihrer Felder einsparen oder ihren Tierbestand gesünder halten, indem Krankheitsrisiken rechtzeitig begegnet wird. Gesund durch Daten. Doch was der Kuh guttut, soll auch dem Menschen nutzen. Gerade im Gesundheitsbereich kann Big Data einen Umbruch schaffen. In der klassischen Medizin wurde jeder Patient mehr oder weniger individuell behandelt. Es wurde eine Diagnose gestellt anhand dieser ein Behandlungsplan erstellt wurde. Der Nachteil dieser Pläne ist jedoch, dass oft nach einem bestimmten Schema vorgegangen wurde, ohne den Gesundheitszustand des Patienten detailliert genug erfassen zu können. Insbesondere im Verlauf der Behandlung. Außerdem können Erkenntnisse, die bei der Behandlung anderenorts gewonnen wurden, weltweit zusammengefasst und durch Big-Data-Systeme ausgewertet werden. Dies ermöglicht eine individuellere und effizientere Behandlung. Aber auch hier soll ein effizienter Datenschutz die persönliche Sphäre des Patienten schützen. Deswegen ist hier penibel auf die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zu achten. Daten, die für die Analyse von Krankheitsbildern allgemein erhoben werden, müssen zwingend anonymisiert werden. Hand in Hand mit künstlicher Intelligenz. Erwähnenswert sind nicht zuletzt auch die Klassiker, die in Verbindung mit Big Data genannt werden. Weder Smart Home, noch Smart Cities, noch Smart Cars sind ohne die Erfassung vieler Sensordaten möglich. Um selbstfahrende Autos, sich automatisch regelnde Häuser oder intelligente Städte zu verwirklichen, sind aber nicht nur Massendaten erforderlich, sondern künftig auch künstliche Intelligenz (KI), die diese verwaltet und auswertet und in »smarte« Aktionen umwandelt. Big Data ist dafür eines der Werkzeuge, dass bei vernünftigem Einsatz wertvolle Dienste leistet.

Wolfgang Huber, Senior Regional Sales Director, BeNeLux, Central and Eastern Europe bei Cloudera       Illustration: © Pablo Scapinachis, Mr Aesthetics/shutterstock.com  

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Big Data killed the Radio Star? Wie künstliche Intelligenz die Musikindustrie beeinflusst

8. Januar 2019

Schon immer war die Musikindustrie eine, die sich konstant weiterentwickelt und an die Gegebenheiten der Welt angepasst hat. Mittlerweile hat mit Streaming, Cloud Computing und Algorithmen eine neue Ära dieser begonnen. Künstliche Intelligenz hat nicht nur die Prozesse in der Branche revolutioniert, sondern hilft uns auch dabei, Musik auf eine neue Art und Weise wahrzunehmen… Weiterlesen → TRENDS WIRTSCHAFT | NEWS | BUSINESS | BUSINESS INTELLIGENCE | TRENDS KOMMUNIKATION | DIGITALISIERUNG | TRENDS GESCHÄFTSPROZESSE | TRENDS SERVICES | EFFIZIENZ | FAVORITEN DER REDAKTION | TRENDS 2018 | INFOGRAFIKEN | INTERNET DER DINGE | KOMMUNIKATION | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | SERVICES | STRATEGIEN

IoT, Big Data und KI erobern den Arbeitsplatz

1. Juli 2018

Trendtechnologien verändern die industrielle Produktion und den Service. Doch auch innerhalb der Unternehmen findet ein Umbruch statt: Neue Technologien und digitale Formen der Kommunikation und Zusammenarbeit lösen analoge erstmals ab. Das zeigt die Deutsche Social Collaboration Studie 2018 .   Bereits jetzt setzt über ein Drittel der deutschen Unternehmen Big Data/Data Analytics am Arbeitsplatz ein.… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALISIERUNG | TRENDS GESCHÄFTSPROZESSE | TRENDS SERVICES | EFFIZIENZ | GESCHÄFTSPROZESSE | INFRASTRUKTUR | OUTSOURCING | SERVICES

Robotik, KI, AVs, Blockchain, Big Data Analytics und Sensoren krempeln die traditionelle Lieferkette um

12. März 2018

95 % der Unternehmen noch nicht in der Lage, Vorteile der Digitalisierung für Supply Chains voll auszuschöpfen. Neue Technologien entwickeln sich so rasant, dass Schritthalten für Unternehmen schwierig ist. Mehr als 75 % erkennen potenzielle Vorteile von Informationstechnologie zur Kostenreduzierung, scheitern jedoch bei Implementierung an internen Hürden.   Der Report von DHL zur Digitalisierung in… Weiterlesen → TRENDS WIRTSCHAFT | NEWS | BUSINESS | BUSINESS INTELLIGENCE | TRENDS 2015

Big Data: Jetzt auch noch digitales Stalking?

10. Februar 2015

In der Financial Times vom 3. Februar 2015 fragt der Autor Andrew Hill: »Kennen Sie den Gruselquotienten Ihres Unternehmens?« und führt im Folgenden aus, dass ein nahezu perfektes, datenbasierendes, personalisiertes Marketing bei den Verbrauchern eher einen Grusel als ein Wohlgefühl auslöst. Spätestens dann, wenn eine Gesichtserkennung Sie scannt, sobald Sie einen Laden betreten und Ihr… Weiterlesen → AUSGABE 3-4-2019 | NEWS | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Mehrwert durch künstliche Intelligenz – KI kann man nicht kaufen

7. April 2019

Künstliche Intelligenz ist eines der meistgenutzten Buzzwords unserer Zeit und viele schwärmen von den Möglichkeiten und Potenzialen, die sich daraus ergeben. Im Alltag vieler Unternehmen weiß man damit aber noch nicht so recht etwas anzufangen. Roland Abele, Geschäftsführer der Max-Con Data Science GmbH, einem Unternehmen der Cosmo Consult Gruppe, klärt auf. Weiterlesen → AUSGABE 3-4-2019 | NEWS | SERVICES | STRATEGIEN

Neue datengetriebene Industrie-Services – Von Big Data zu Smart Data zu Smart Services

7. April 2019

Datenbasierte Mehrwertdienstleistungen benötigen eine tragfähige Umsetzungsstrategie, um durch die Nutzung veredelter Daten nachhaltig Werte generieren zu können. Es gilt die innerhalb der Prozesskette beteiligten Systeme so zu integrieren, dass diese automatisch miteinander kommunizieren können. Weiterlesen → NEWS | BUSINESS | KOMMENTAR | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Die positiven Auswirkungen von KI auf das Geschäft müssen erst noch verstanden werden

5. April 2019

Aus einer auf der Hannover Messe veröffentlichten Umfrage unter 555 Industrieunternehmen des Verbands Bitkom ergibt sich, dass durchschnittlich jede vierte Maschine mit dem Internet verbunden ist. Auf dieser Grundlage steigt der Einsatz künstlicher Intelligenz und schürt bei der Hälfte der befragten Unternehmen eine positive Erwartungshaltung hinsichtlich Produktivität, Prozessoptimierung und Fehlervermeidung. Die Umfrage ergab auch, dass… Weiterlesen → TRENDS 2019 | NEWS | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Künstliche Intelligenz: Deutschland hängt bei KI hinterher

3. April 2019

Deutschland hängt beim Thema künstliche Intelligenz (KI) hinterher. Das geht aus dem kürzlich veröffentlichten VDE Tec Report 2019 hervor. Demnach ist nur ein Prozent der für die Studie befragten Mitgliedsunternehmen und Hochschulen der Elektro- und Informationstechnik der Meinung, dass Deutschland in puncto KI eine Vorreiterrolle einnimmt. Auch für Europa als Ganzes sehen die Befragten eher… Weiterlesen → NEWS | IT-SECURITY | PRODUKTMELDUNG | STRATEGIEN

Die Grenzen KI-basierter Sicherheit

3. April 2019

Klassische Sicherheitslösungen können viele Cyberangriffe nicht verhindern. Neuester Trend sind deshalb KI-gestützte Applikationen. Aber auch sie sind zum Scheitern verurteilt, denn sie sind nach wie vor auf die Angriffserkennung angewiesen. Nur die konsequente Isolation aller Gefahren lässt Cyberattacken zuverlässig ins Leere laufen. Security-Unternehmen werben derzeit stark mit Begriffen wie künstliche Intelligenz (KI) oder Machine Learning… Weiterlesen → TRENDS 2019 | NEWS | TRENDS INFRASTRUKTUR | DIGITALISIERUNG | INDUSTRIE 4.0 | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Industrie 4.0: Jedes achte Unternehmen setzt KI ein

2. April 2019

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) ist eines der Themen auf der aktuell stattfindenden Hannover Messe. Im Kontext der sogenannten Industrie 4.0 werden intelligente Systeme wie Roboter immer wichtiger. In Deutschland nutzen laut einer aktuellen Bitkom-Umfrage derzeit 12 Prozent der Unternehmen künstliche Intelligenz. In 86 Prozent der befragten Unternehmen ist KI dagegen noch kein Thema,… Weiterlesen → NEWS | DIGITALISIERUNG | EFFIZIENZ | FAVORITEN DER REDAKTION | KOMMENTAR | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Wa(h)re künstliche Intelligenz – Vom Schein und Sein der KI-Branche

21. März 2019

Eine Studie von MMC Ventures hat im März 2019 für viel Aufsehen gesorgt: 40 Prozent der sogenannten »KI-Unternehmen« in Europa verwenden demnach gar nicht KI in ihren Angeboten. Daher ist es verständlich, dass es Skepsis gegenüber den Versprechen vieler Unternehmen in Sachen KI gibt. Doch wie lässt sich herausfinden, welche Anbieter nur verbal auf den… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALISIERUNG | EFFIZIENZ | LÖSUNGEN | ONLINE-ARTIKEL | STRATEGIEN | TIPPS

Master Data Management per Open-Source-Plattform: Ein Unternehmen, eine Datenplattform

15. März 2019

  Auf dem Weg zur Digitalisierung stehen Unternehmen auch vor der Aufgabe, ihre Stammdaten effizienter zu organisieren. Dafür braucht es ein unternehmensübergreifendes Stammdaten-System, in dem alle Daten in hoher Qualität, einschließlich ihrer Relationen untereinander, hinterlegt und abgerufen werden können. Für die technische Umsetzung bieten sich Open-Source-Plattformen als zukunftsfähige und kostengünstige Lösung an.   Daten werden… Weiterlesen → NEWS | DIGITALISIERUNG | KOMMENTAR | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | ONLINE-ARTIKEL

KI: Revolutionäre Technologie oder alles nur ein Hype?

7. März 2019

Aktuell erscheint kaum eine Ausgabe der großen deutschen Tageszeitungen, in der nichts von künstlicher Intelligenz zu lesen ist. Die Bundesregierung will die Erforschung und Entwicklung von AI massiv fördern und fast jedes Unternehmen will davon profitieren. Doch wie soll das genau aussehen? Ist diese Technologie überhaupt marktreif? Welche Kosten sind damit verbunden? Michael Jores, Regional… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS INTELLIGENCE | DIGITALISIERUNG | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | ONLINE-ARTIKEL

Intelligente Zukunft? – Grundlegendes zum Thema KI

31. Januar 2019

Ein Data Warehouse, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfasst, um sie analysieren und darauf reagieren zu können, ist heute entscheidend für den Geschäftserfolg. Denn es verarbeitet schnell die enormen Datenmengen, die sich heute in Unternehmen ansammeln. Darauf basierend können Führungskräfte zuverlässige datenbasierte Entscheidungen treffen. Allerdings halten es fast zwei Drittel der kürzlich befragten Experten für »schwierig« oder »sehr schwierig«, ihre Data-Warehouse-Lösung zu verwalten. So entwickeln sich Cloud-basierte Data Warehouses aufgrund der steigenden Komplexität und Menge der Daten zur effizientesten Möglichkeit, diese Komplexität zu reduzieren und gleichzeitig die zunehmend geforderte Agilität, Sicherheit und Performance zu gewährleisten.   Unternehmen wechseln vor allem aus folgenden Gründen zu einem Cloud-basierten Data Warehouse:   Große Datenmengen bewältigen Cloud-basierte Data Warehouses bieten die nötige Flexibilität, um den Speicherplatz unabhängig von den Serverkapazitäten zu erweitern. Dies ermöglicht die Aufnahme großer Datenmengen, ohne die entsprechenden Rechenkosten zu erhöhen. Durch die Umstellung auf ein Cloud-basiertes Data Warehouse können Unternehmen je nach Schwankungen des Datenwachstums auch die Ressourcen innerhalb weniger Minuten oder sogar Sekunden skalieren. Die Steuerung ist über APIs und Dashboards auf einfache Weise möglich. Zudem müssen Unternehmen nicht mehr vorplanen, Vorausbeschaffungen tätigen oder sich um Speicherplatzmangel sorgen.   Viele Datenformate unterstützen Die in Unternehmen anfallenden Daten sind nicht alle strukturiert. Daher unterstützen Cloud-basierte Data Warehouses verschiedene semi-strukturierte Datentypen wie JSON und CSV sowie eine Vielzahl anderer Formate. Einige Dienste unterstützen auch die Abfrage von unstrukturierten Daten auf externem Speicher. Durch den Support mehrerer Abfrage- und Datenformate können Cloud-basierte Data Warehouses halb- und unstrukturierte Daten verarbeiten, die für große Daten-Workloads typisch sind. Der zusätzliche Vorteil für Big-Data-Workloads besteht darin, dass die meisten Cloud-basierten Lösungen langfristige Cold-Storage-Optionen bieten. Dann sind die Daten zu niedrigeren Speicherkosten und mit minimierten Geschäftsauswirkungen leicht zugänglich.   Die Nutzung vereinfachen Ein Cloud-basiertes Data Warehouse unterstützt Ad-hoc- und parallele Abfragen auf demselben Datensatz ohne Beeinträchtigung der Performance bestehender Workloads. So können Anwender die Daten mit sehr geringen Einschränkungen untersuchen. Darüber hinaus reduzieren vereinfachte Mechanismen zur Datenerfassung sowie ELT-Verarbeitung (Extraktion/Laden/Transformation) den Aufwand für die Anwender zur Wartung komplexer ETL-Pipelines. Anwender können gleichzeitig viele Abfragen über Terabyte von Daten ausführen und erhalten Antworten in nur wenigen Sekunden.   Den TCO reduzieren Cloud-basierte Dienste bieten Pay-per-Use-Abrechnungsmodelle, die auch Data-Warehouse-Lösungen nutzen. Die meisten Cloud-basierten Data Warehouses trennen Speicher- und Serverleistungen aufgrund von Performance- und Skalierungsanforderungen. Durch die Cloud-Kostenstruktur können Unternehmen Speicher- und Rechenleistungen sowohl einzeln als auch gebündelt bezahlen, aber basierend auf dem jeweiligen Nutzungsgrad. Mit Cloud-basierten Data Warehouses lassen sich Hardwarekosten senken, da keine Erweiterungen mehr nötig sind, und Wartungsaufwand reduzieren. So fallen nahezu keine Kosten mehr für die entsprechenden Mitarbeiter, Lizenzen und Hardware an.   Die Sicherheit verbessern Cloud-basierte Data Warehouses verwenden hardwarebeschleunigte AES-128 oder eine höhere Verschlüsselung für Daten im Ruhezustand. Alle Daten, die zwischen Servern, Regionen oder Diensten übertragen werden, sind TLS-verschlüsselt. Die meisten Cloud-basierten Data Warehouses unterstützen virtuelle private Netzwerke mit Konnektivität zu lokalen Netzwerken durch standardisierte IPsec-VPNs. Die meisten Unternehmen würden eigene interne Teams benötigen, um Lösungen auf diesem Sicherheitsniveau zu verwalten. Doch in den meisten Fällen könnten selbst interne Teams nicht mit dem Niveau an Sicherheitskontrollen einer Cloud-Umgebung mithalten – sowohl in Bezug auf Funktionalität als auch Einfachheit der Nutzung.   Disaster Recovery und Business Continuity verbessern Die meisten Cloud-basierten Data Warehouses trennen Speicher und Server, um eine asynchrone Replikation des Speichers über verschiedene Regionen hinweg zu unterstützen – ohne die vorhandenen Rechenkapazitäten und Abfragen zu beeinträchtigen. Backups und Snapshots werden automatisch erzeugt und innerhalb der jeweiligen Region bereitgestellt. Einige Anbieter nutzen ihre eigenen privaten Backend-Netzwerke zwischen den Regionen, um die Latenzzeiten weiter zu reduzieren, die Zuverlässigkeit und Sicherheit zu erhöhen und die Verfügbarkeit zu verbessern. Dabei gehen während des Wiederherstellungsprozesses nur wenige bis keine Daten verloren. Zur Disaster Recovery lassen sich schnell die überregional replizierten Daten nutzen, indem die Verarbeitungskapazität erhöht wird, wobei die Verfügbarkeit von sofort bis zu einigen Minuten reicht. Bestimmte Systeme unterstützen die sofortige Abfrage eines Teils der Daten, während der Rest im Hintergrund geladen wird. Diese Funktionen können lokale Data Warehouses nicht bieten.   Fazit Cloud-basierte Data Warehouses eröffnen viele Vorteile für Unternehmen: Sie können effizienter arbeiten sowie interne Teams von Wartungs- und Betriebsaufwand entlasten. Allerdings sollte man die Komplexität der Einführung und Anpassung an die unternehmensspezifischen Bedürfnisse nicht unterschätzen. Und die Vorteile sind auch nicht umsonst. Denn Unternehmen müssen Strukturen und Prozesse für Cloud-basierte Data Warehouses aufbauen sowie neue Nutzungs- und Preismodelle verstehen.   Nirmal Ranganathan, Principal Architect bei Rackspace und Leiter Data Transformation Services als Teil der Professional Services Organisation von Rackspace.   Das Professional Services-Team von Rackspace kann Unternehmen bei der Umsetzung mit unabhängigem Fachwissen und engagiertem Support unterstützen. Unsere Experten helfen auch bei der Planung, Bereitstellung, Migration und Verwaltung von Cloud-basierten Data Warehouses. Dabei stellen sie sicher, dass Kunden den größtmöglichen Nutzen aus ihrer digitalen Transformation ziehen. Erfahren Sie mehr über die Datenmanagement-Services von Rackspace.  

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Wie Automatisierung des Data Warehouse den Wert der Unternehmensdaten erhöhen kann

26. März 2019

Volume, Velocity, Variety, Veracity. Im englischen IT-Sprachgebrauch haben sich die vier Vs der Datenspeicherung längst etabliert. Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrhaftigkeit gilt es in Einklang zu bringen, um die Daten eines Unternehmens erfolgreich verwalten zu können. Herkömmliche Data-Warehouse-Infrastrukturen sind häufig nicht mehr in der Lage, die enormen Datenmengen, die Vielfalt der Datentypen, die Geschwindigkeit mit… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALISIERUNG | INFRASTRUKTUR | ONLINE-ARTIKEL | RECHENZENTRUM

Health-Check: Wie fit ist Ihr Data Warehouse?

17. Dezember 2018

In vielen Unternehmen ist das Data Warehouse in die Jahre gekommen. Gleichzeitig wachsen die Anforderungen der Fachabteilungen. Mit IoT und der Digitalisierung kommen zudem neue Herausforderungen hinzu. Ist Ihr Data Warehouse all dem noch gewachsen? Machen Sie den Health-Check. Das Data Warehouse (DWH) bildet das Fundament für Business Intelligence und Data-Analytics-Plattformen. Es dient als zentraler… Weiterlesen → BUSINESS INTELLIGENCE | TOP-THEMA | AUSGABE 9-10-2016

Neue Methoden für Business Intelligence – Agilität durch Automatisierung des Data Warehouse

4. Oktober 2016

Data Warehouse Automation bedeutet, dass die Entwicklung und Pflege der Datenaufbereitung aus wenigen Informationen heraus generiert wird und somit radikal beschleunigt. Diese Automation ist nicht ein Tool-Thema, sondern vor allem auch ein methodisches Thema. Neue Methoden im Bereich Business Intelligence, kurz BI, erlauben neben der Beschleunigung durch die Generierung auch eine höhere Agilität in der Bereitstellung von Daten und neue Wege in der Kommunikation mit dem Kunden. Weiterlesen → NEWS | CLOUD COMPUTING | DIGITALISIERUNG | IT-SECURITY | ONLINE-ARTIKEL | RECHENZENTRUM | SERVICES

Vor- und Nachteile eines Database-as-a-Service: Data Warehouse aus der Cloud

29. Juli 2016

Die Themen Big Data und Cloud beschäftigen die Unternehmen in allen Branchen. Digitalisierung, Internet of Things, Social Media und cloudbasierte Geschäftsmodelle produzieren massenhaft Daten, die verwertbar und überall zugänglich sein sollen. Doch wohin damit? Am besten wäre es doch, alle Daten je nach Bedarf in ein über die Cloud flexibel erweiterbares Data Warehouse abzulegen, also… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS INTELLIGENCE | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | TRENDS CLOUD COMPUTING | EFFIZIENZ | TRENDS GESCHÄFTSPROZESSE | TRENDS SERVICES | INFOGRAFIKEN

Big Data vs. Data Warehouse: Zeit für die Modernisierung

24. Mai 2015

Laut eines TDWI-Berichts ist es in den meisten Unternehmen Zeit für die Modernisierung der Data-Warehouse-Lösung . Die Gründe dafür lassen sich in vier Kategorien einteilen: Unternehmen wollen echte Werte aus Big Data generieren Wir sind endgültig im Analytics-Zeitalter angekommen Es gibt neue Anforderungen an Echtzeitdaten Open-Source-Software ist mittlerweile Teil des Data Warehouse Die Bereithaltung, zentrale,… Weiterlesen → BUSINESS INTELLIGENCE | TOP-THEMA | AUSGABE 3-4-2015

Data Lake statt Data Warehouse – Im Zuhause für Big Data erfolgreich fischen

10. April 2015

Daten, so war auf der CeBIT immer mal wieder zu hören, seien doch ein recht dröges Thema. Big Data hingegen, das sei eine spannende Sache. Nicht zuletzt wegen seiner engen Verbindung mit dem Internet der Dinge. Also eine wichtige Zukunftstechnologie. Tatsächlich geht es aber auch bei Big Data um nichts anderes als das Zusammenführen von strukturierten und unstrukturierten Daten beispielsweise aus dem Internet of Things oder Social Media. Weiterlesen → LÖSUNGEN | AUSGABE 7-8-2014

Big Data und Data Warehouse – Datenmanagement wieder im Fokus

14. August 2014

Nearline Storage bietet neue Chancen für ein intelligentes Datenmanagement, das Datenqualität, Performance und nutzenoptimale Speicherung entlang des gesamten Lebenszyklus einer Information gewährleistet. Weiterlesen → NEWS | TRENDS 2019 | TRENDS CLOUD COMPUTING | CLOUD COMPUTING | DIGITALE TRANSFORMATION | TRENDS SERVICES | OUTSOURCING

Ertragsoptimierung bei Cloud-Data-Warehouse-Investitionen

7. März 2019

Immer mehr datengestützte IT-Systeme werden in die Cloud verlagert und dazu gehört auch das Data Warehouse. Neue Cloud-Data-Warehouse-Lösungen (CDW) sollen noch umfassendere Datenfunktionen, eine bessere Leistung und mehr Flexibilität als herkömmliche lokale Datenbanken bieten.   Laut einer neuen Umfrage des TDWI (The Data Warehousing Institute) im Auftrag von Talend bieten neue Cloud-Data-Warehouse-Lösungen (CDW) noch umfassendere… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | CLOUD COMPUTING | DIGITALE TRANSFORMATION

Automation vereinfacht Data-Warehouse-Migration in die Cloud

21. Dezember 2018

Die Migration des Data Warehouse in die Cloud ist für Unternehmen, die Teile ihrer Infrastruktur in die Cloud verlegen, ein wichtiger und über kurz oder lang auch notwendiger Schritt. Als eines der wichtigsten Puzzleteile der Infrastruktur, ist er leider auch meist sehr komplex und mit hohen Kosten verbunden. Anstatt die Migration dieses wichtigen Bestandteils der… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS | BUSINESS INTELLIGENCE | TRENDS INFRASTRUKTUR | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | TRENDS CLOUD COMPUTING | CLOUD COMPUTING | DIGITALISIERUNG | GESCHÄFTSPROZESSE | INFRASTRUKTUR | INTERNET DER DINGE | TRENDS 2018 | LÖSUNGEN | STRATEGIEN

Data-Warehouse-Landschaft 2018: Automatisierung wird entscheidend für Kunden sein

12. Januar 2018

»In der Vergangenheit bauten Entwicklerteams Data Warehouses manuell, und Führungskräfte fokussierten sich nicht primär auf die Effizienz dieses Vorgangs. Doch mittlerweile erkennen sie, dass ein Großteil hiervon automatisiert werden kann, um die Bereitstellung von Entscheidungsdaten, die sie täglich benötigen, zu beschleunigen. Bereits 2017 haben Führungskräfte begonnen, das »Wie« der Daten in Frage zu stellen, und… Weiterlesen → NEWS | TRENDS 2019 | BUSINESS INTELLIGENCE | TRENDS INFRASTRUKTUR | DIGITALISIERUNG | TRENDS GESCHÄFTSPROZESSE | FAVORITEN DER REDAKTION | INFOGRAFIKEN | SERVICES

Compliance als Haupttreiber von Data Governance

11. Dezember 2018

Die Schlüsseltechnologie der Cloud-Pioniere ist mittlerweile frei verfügbar und löst das Problem vieler Unternehmen mit stetig wachsenden Datenmengen.

  Weltweit erzeugen Nutzer immer mehr Daten und davon insbesondere Mediendaten, also Fotos, Audios und Videos. Die einzelnen Dateien werden nebenbei immer noch größer – 4K und bald schon 8K sei Dank. Diese Explosion an Daten- und Dateigrößen bereitet der IT vieler Unternehmen Kopfzerbrechen: Neben der rechenintensiven Verarbeitung solch großer Dateien besteht die Herausforderung darin, sie kostengünstig, sicher und effizient zu speichern. Um große Datenmengen speichern zu können, setzte die IT bisher oft auf traditionelle Archive, die aus kostengünstigen Medien bestehen, wie etwa Tape. Tape kann für die Archivierung weniger wichtiger Daten tatsächlich eine Lösung darstellen. Für die Ansprüche von Medienunternehmen, die sich in einer schnell drehenden Umgebung befinden, ist Tape allerdings schlicht zu langsam und zu unzuverlässig. Gleichzeitig werden traditionelle Speicherlösungen, wie etwa NAS, DAS oder SAN in virtualisierten Umgebungen immer komplexer und teurer. Bei der Suche nach der richtigen Speicherlösung kann es helfen, sich bei den Großen der Branche einiges abzugucken. Denn die großen Cloud-Anbieter, selbst mit astronomisch hoher Menge an Daten konfrontiert, haben das Problem schon vor langer Zeit gelöst: Facebook, YouTube und Co. speichern die Mediendaten ihrer Nutzer in riesigen und einfach skalierbaren Objektspeichern. Diese Technologie ist mittlerweile nicht mehr nur den großen Cloud-Anbietern vorbehalten, sondern für jeden verfügbar. Unternehmen in der Medien- und Unterhaltungsbranche, die große Medienarchive speichern, können so von der Pionierarbeit der Cloud-Konzerne lernen und ihrerseits eigene unbegrenzt skalierbare, sehr sichere und einfach zu verwaltende Medienarchive erstellen, um das Problem der wachsenden Datenberge zu lösen. Doch was genauso sind die Vorteile von Objektspeicher im Vergleich zu traditionellen, derzeit immer noch verbreiteten Speichermethoden?   Objektspeicher bietet unbegrenzte Kapazität Herkömmliche Speicherlösungen, etwa klassische SAN, DAS oder NAS-Speicher sind in Hierarchien angeordnet, die physikalische Grenzen haben, in der Regel circa ein Petabyte pro System. Da 4K- und 8K-Formate mittlerweile Gang und Gäbe sind, ist diese Grenze bei vielen Systemen schnell erreicht. Objektspeicher hingegen kennt keine Hierarchie und ist damit auch nicht in seiner Größe begrenzt. Mit einem flachen File-Layout und einer Shared-Nothing-Cluster-Architektur kann sowohl Kapazität als auch Performance einfach und unendlich mit zusätzlichen Nodes erweitert werde. Anstatt sich auf eine komplexe und kostenintensive Kapazitätserweiterung vorzubereiten, können Nodes nach Bedarf hinzugefügt werden, so dass die IT-Abteilung schneller reagieren kann.   Objektspeicher hat eine offene Architektur Die Kette von Abhängigkeiten, die andere Speichertechnologien kompliziert macht, ist bei Objektspeicherung irrelevant. Erstens verwendet die Objektspeicherung Internetprotokolle und eine Standard-API. Zweitens können die Objekte selbst einfach verschoben werden. Anwender können einzelne Objekte zum Beispiel von ihrer Objektspeicherplattform nach Amazon S3 migrieren und mit Cloud-basierten Anwendungen sofort darauf zugreifen. Drittens basiert die Objektspeicherung auf kostengünstiger Standardhardware und ist somit nicht abhängig von teuren, proprietären Hardwarelösungen.   In Sekundenschnelle die Nadel im Heuhaufen finden Mit Objektspeicherung ist die Suche nach Daten nicht mehr die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Jedes Objekt enthält Metadaten, mit denen die Daten eindeutig gekennzeichnet sind. Dies ist für die Suche und den Zugriff auf Daten äußerst nützlich, weil die Suche unabhängig vom tatsächlich gespeicherten Ort ist. Ob in der Cloud oder auf dem lokalen Speichersystem, das Suchwerkzeug in der Verwaltung des Objektspeichers kann jedes einzelne Datenobjekt jederzeit ohne großen Aufwand finden.   Objektspeicher ist günstig Objektspeicher basiert auf herstellerunabhängigen Standardservern und ist daher wesentlich kostengünstiger als die traditionell teuren und komplexen Speichersysteme für Unternehmen. Darüber hinaus bedeutet die einfache Skalierbarkeit von Objektspeichern, dass Nodes nach Bedarf hinzugefügt werden können. Das spart Kosten, weil weniger teuer bezahlte Kapazität ungenutzt bleibt. Objektspeicher ist nicht nur günstiger in der Anschaffung, er lässt sich auch einfacher und flexibler skalieren und verwalten als normaler Speicher. Darüber hinaus bietet er mehr Flexibilität im Zusammenspiel mit der Cloud und macht die Suche nach einzelnen Objekten – selbst in sehr großen Multi-Cloud-Umgebungen – zum Kinderspiel. Damit bietet Objektspeicher genau die richtigen Eigenschaften für Medienunternehmen, die einen sehr hohen Bedarf an Speicherung für Mediendaten haben.

Kurz erklärt: Big Data

Big Data

Wenn von Big Data die Rede ist, gehen die meisten einfach von einer großen Menge Daten aus (Massendaten), was es eigentlich nicht trifft.

Denn Big Data bezeichnet eine Menge an Daten die:

sehr groß (z.B. Facebook verarbeitet täglich 500TB Daten in nahezu Echtzeit (*1))

komplex (z.B. unterschiedliche Datenquellen / Sprachen / Formate)

volatile (sich schnell verändern)

wenig strukturiert…