Diese 10 Data Analytics Trends erwarten uns 2021

Der neue Mega Trend: Big Data

Sind Daten wirklich das neue Öl?

In den letzten zwei Jahren hat die effektive Nutzung von Daten viele Unternehmen in ihrer Geschäftstätigkeit verändert.

Es geht nicht darum, was wir wissen. Es geht darum, was wir mit dem tun, was wir wissen.

Das ist es, was die Unternehmen weltweit zu lernen beginnen. Die Unternehmen haben die Kunst verstanden, Daten zu sammeln, aber noch immer an der Oberfläche zu kratzen, wenn es um die Nutzung der Daten für effektive datengestützte Entscheidungen geht. Die meisten Unternehmen verwenden immer noch Datenanalysen, um die betriebliche Leistung der Vergangenheit zu verstehen. Die Unternehmen müssen einen effektiven Weg finden, Datenanalyse zur Ableitung der Unternehmensleistung zu nutzen. Der Schlüssel für verschiedene Unternehmen liegt darin, Datenanalysen für die geschäftliche Vorausschau und nicht für die Gewinnung operativer Einblicke zu nutzen.

Es ist eine Tatsache, dass die meisten globalen Daten in den letzten zwei Jahren erstellt wurden. Mit der Expansion von Digital stehen Daten im Rampenlicht, und der Datenverkehr wird bis 2025 100 Zettabytes überschreiten. Der weltweite große Umsatz im Bereich der Datenanalyse wird bis 2020 über 200 Milliarden Dollar erreichen. Wenn Sie ein Unternehmen sind, das die großen Daten noch nicht effektiv nutzen muss, sind Sie nicht allein, und es gibt viele Unternehmen, die sich bereits Gedanken darüber gemacht haben. Der Grund dafür, dass Unternehmen noch nicht damit begonnen haben, Daten effektiv zu nutzen, liegt an der Geschwindigkeit, mit der die Daten eintreffen, und an der ständig wachsenden Zahl von Quellen: Mobilgeräte, Cloud-Anwendungen, das Internet der Dinge und Wearables. Hinzu kommen Echtzeitdaten aus sozialen Medien. Die Geschäftsplanung des Unternehmens ist nicht auf die Geschwindigkeit abgestimmt, mit der die Daten gesammelt werden.

Es ist für Unternehmen schwierig geworden, diese großen Datenmengen zu verwalten und zu pflegen, da die meisten neuen Quellen heutzutage Daten in unstrukturierten Formaten liefern, die in Verbindung mit den meist relationalen Unternehmensdaten verwendet werden müssen. Die Anforderungen an den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften machen dies noch komplexer. Daher erstellen Unternehmen jetzt strategische Daten- und Analysepläne, die parallel zum Geschäftswachstumsplan verlaufen.

Es ist wichtig, dass alle Mitarbeiter im Unternehmen den Wert verstehen, den die Datenanalyse für den Betrieb des Unternehmens darstellt.

Insgesamt wird das Problem einfacher, wenn die Daten zentral gehalten werden, aber dies ist in der Praxis nicht möglich, da es viele Alt-Anwendungen gibt, die die Daten individuell speichern und auch nutzen.

Daten sind neues Öl - Ist das wirklich so?

Es war Clive Humby, ein britischer Mathematiker, der 2006 die Aussage "Data is new Oil" (Daten sind neues Öl) prägte. Die Aussage wurde von vielen in den letzten 12 Jahren verwendet. Er sagte: "Daten sind das neue Öl. Es ist wertvoll, aber wenn es nicht raffiniert ist, kann es nicht wirklich verwendet werden. Sie müssen in Gas, Plastik, Chemikalien usw. umgewandelt werden, um eine wertvolle Einheit zu schaffen, die eine gewinnbringende Aktivität antreibt; deshalb müssen Daten aufgeschlüsselt und analysiert werden, damit sie einen Wert haben". Es ist eine großartige Analogie, die gut funktioniert, aber Daten haben andere Eigenschaften, die diese Analogie aufbrechen - zum Beispiel ist Öl eine endliche Ressource, aber Daten sind unendlich und können auch wiederverwendet werden.

Der häufigste Faktor für Daten und Öl ist die Energiequelle. Die Menschen, die sie kontrollieren, etablieren sich als diejenigen, die das Universum kontrollieren. Unternehmen wie Amazon, Facebook und Google etablieren sich als Herren des Daten-Universums.

Wir sehen Alternativen zum Öl, aber es gibt keine Alternative zu Daten.

Daher wird es mehr Unternehmen geben, die sich im Rennen um die Liste der universellen Herrscher befinden. Daten scheinen auch umweltfreundlicher als Öl zu sein und dies hoffentlich auch zu bleiben. So wie Öl ohne Raffinieren nicht verwendet werden kann, so müssen Daten analysiert werden, um den Erfolg des Unternehmens effektiv zu transformieren.

Die große Herausforderung - große Datenmengen effektiv nutzen

Daten und Analytik ist die Schlüsselkomponente der digitalen Transformationsreise. Die Unternehmen, die sich auf dieser Reise der Transformation befinden, stellen fest, dass Daten ihr größtes Kapital sind. Die meisten Online-Unternehmen sind in der Lage, Benutzerinformationen zu sammeln, die von anderen Unternehmen effektiv genutzt werden können, und daher können diese gesammelten Daten ein Aktivposten sein, der von einer anderen Geschäftssparte genutzt werden kann.

Die meisten Unternehmen haben mittlerweile begonnen, die Daten zu analysieren, aber sie haben immer noch Schwierigkeiten, die großen Datenmengen die hereinkommen, zu verwalten. Es gibt heute viele Werkzeuge und Technologien für die Datenanalyse, aber es gibt immer noch eine große Lücke, wenn es darum geht, ein praktisches Werkzeug zu bekommen, das im Kontext des Unternehmens eingesetzt werden kann. Unternehmen konzentrieren sich heute mehr auf die Verbindung oder Integration verschiedener Anwendungen in Unternehmen, aber die Daten sind immer noch fragmentiert.

Zukünftige Trends

Da sich der Geschäftsfokus in Richtung datengestützter Entscheidungsfindung bewegen muss, hat sich Big Data Analytics als Teil der Sammlung von Informationen etabliert, die bei kritischen Geschäftsentscheidungen helfen. Fast alle Unternehmen, insbesondere im Online-Geschäft, werden Big Data als Mainstream-Praxis verwenden.

In den nächsten Jahren ist zu erwarten, dass einige Tools, Technologien und Trends populärer werden als andere. Es werden neue Konzepte und Technologien auf den Markt kommen, und ältere Tools und Technologien werden verblassen. Diese neueren Technologien und Techniken werden Geschäftsinformationen sammeln, die die Art und Weise, wie Geschäfte gemacht werden, verändern. Dabei werden insbesondere die folgenden Themen wichtig werden:

1. KI-Plattformen und maschinelles Lernen:

Ein neuer Trend ist der Einsatz von Plattformen der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Verarbeitung großer Datenmengen. Dies stellt eine erhebliche Verbesserung bei der Erfassung von Geschäftsdaten und damit eine Effizienzsteigerung dar. Wenn KI-Plattformen gut konzipiert sind, können sie zur Kostensenkung beitragen, indem sie einfache und zeitraubende Aktivitäten überflüssig machen. Data Governance kann auch durch KI-Plattformen ermöglicht werden.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Computersysteme neue Dinge lernen zu lassen, ohne explizit programmiert zu werden. ML analysiert vorhandene große Datenbestände auf Anwendungsverhalten und Datenänderungen. Fortgeschrittene Plattformen/Systeme des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz sind dabei, Systeme zu schaffen, die selbständig verstehen, lernen, vorhersagen, sich anpassen und funktionieren.

2. In-Memory-Technologie

In dem Versuch, die Verarbeitung großer Datenmengen zu beschleunigen, versuchen einige Unternehmen zu prüfen, ob die Verarbeitung im Speicher erfolgt. Traditionell werden Daten in Datenbanken in Speichersystemen gespeichert, die mit Festplatten oder Solid-State-Laufwerken ausgestattet sind. Bei der In-Memory-Technologie werden die Daten im RAM gespeichert, was um ein Vielfaches schneller ist. SAP-HANA ist eines der Beispiele für den Einsatz der In-Memory-Technologie.

3. Prädiktive Analytik

In den frühen Tagen von Big Data Analytics haben sich Unternehmen mit Daten befasst, um einen Einblick in vergangene Leistungen zu erhalten. Dadurch erhielten sie ein gutes Dashboard ihrer Geschäftsabläufe. Die prädiktive Analyse geht noch einen Schritt weiter, denn sie hilft bei der Generierung künftiger Geschäftsmodelle aus den aus internen und externen Datenquellen gesammelten Geschäftsinformationen. Predictive Analytics ist geschäftliche Vorausschau, und Business Intelligence wird im Zusammenhang mit einem Business Case durchgeführt. Die Werkzeuge der Prädiktiven Analytik werden auf dem Markt einen großen Schub erfahren.

Fazit

Es gibt natürlich immer wieder weitere Trends und Instrumente, die in den nächsten Jahr erscheinen werden. Big Data-Trends sind wichtig, die man im Auge behalten sollte. Daten sind etwas, das für alle Unternehmen am wichtigsten ist. Die Vorteile, die sich aus der Sammlung, Bereinigung und Verwaltung von Daten sowie aus der Durchführung einer angemessenen Business Intelligence ergeben, werden der Weg sein, den alle Unternehmen beschreiten müssen.

Big Data und Analytics werden in den nächsten Jahren als Megatrend bestehen bleiben!

Big Data: Definition, Anwendung und Zukunftsausblick

Der Begriff „Big Data“ wurde im Juli 2013 in das Oxford English Dictionary aufgenommen. Doch schon lange zuvor, im zweiten Weltkrieg, kursierte der Terminus als Umschreibung für die Arbeit mit massiven Daten. Durch das Aufkommen von relationalen Datenbanken, dem Internet sowie Wireless- und anderen -Technologien stieg die Herausforderung umfangreiche Datensätze zu analysieren und zu verwalten. Big Data rückte in den Vordergrund.

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf Datensätze, die zu groß und komplex für traditionelle Datenverarbeitungs- und Datenverwaltungsanwendungen sind. Diese wachsende Anzahl an Daten kam vor allem mit den Mobil- und IoT-Technologien auf. Denn durch Geolocation, soziale Apps und Ähnlichem generieren Menschen immer mehr Daten und rufen diese digital ab.

Inzwischen gilt Big Data als Sammelbegriff für alles, was mit der Erfassung, Analyse und Nutzung riesiger Mengen digitaler Informationen sowie mit Prozessoptimierung zu tun hat. Da Datensätze immer größer werden und Anwendungen immer häufiger echtzeitfähig sind, verlagert sich Big Data zunehmend in die Cloud.

Warum ist Big Data so wichtig?

IIn unserer digitalen Welt möchten Verbraucher ihre Wünsche am liebsten sofort erfüllt bekommen. Daher verlaufen sämtliche Online-Geschäftsprozesse in einem sehr hohen Tempo, von Vertriebstransaktionen bis hin zu Marketing Feedback und -Optimierung. In derselben Geschwindigkeit generieren und sammeln sich Daten. Diese sogenannte Big Data sind für Unternehmen enorm wichtig. Sie ermöglichen ihnen eine 360-Grad-Sicht auf ihre Zielgruppen, die sie zu ihrem Vorteil einsetzen können.

In fast allen Branchen setzen Unternehmen auf Big Data, um Trends zu erkennen und Innovationen auf den Weg zu bringen. Versandunternehmen zum Beispiel berechnen damit Transitzeiten und legen Tarife fest. Big Data bildet die Grundlage für bahnbrechende wissenschaftliche und medizinische Forschungsprojekte und ermöglicht Analysen und Studien so schnell wie nie zuvor. Außerdem wirkt sich Big Data auf unser tägliches Leben aus.

Die Chancen (und potenziellen Herausforderungen) bei der Verwaltung und Nutzung von Datenoperationen sind schier endlos. Im Folgenden erfahren Sie, in welchen Bereichen Big Data Anwendung findet und inwiefern Unternehmen davon profitieren können.

Business Intelligence: Die Anwendung von Big Data

Business Intelligence ist der Prozess, mit dem sich Big Data aufnehmen, analysieren und anwenden lässt, um Vorteile für eine Organisation zu generieren. Damit ist er ein wichtiges Instrument im Kampf um Marktanteile. Durch die Darstellung und Vorhersage von Chancen und Herausforderungen können Organisationen mit Business Intelligence ihre Big Data optimal für ihren Erfolg nutzen.

Innovation mit Big Data: Beispiel

Mithilfe von Big-Data-Analysen lassen sich Unternehmensprozesse innovieren. Sie werden eingesetzt, um die Interaktionen, Muster und Anomalien innerhalb einer Branche und eines Markts präzise zu analysieren – und so neue, kreative Produkte und Tools auf den Markt zu bringen.

Beispiel: Nehmen wir an, das Unternehmen Mustermann Corp. analysiert seine Big Data. Es stellt dabei fest, dass sich bei warmem Wetter das Produkt B im mittleren Westen fast doppelt so häufig verkauft wie das Produkt A. Der Umsatz an der Westküste und im Süden bleibt gleich. Die Mustermann Corp. könnte daraufhin ein Marketing-Tool entwickeln, das Kampagnen in den sozialen Medien für die Märkte im mittleren Westen lanciert. Es soll dabei die Beliebtheit und sofortige Verfügbarkeit von Produkt B hervorheben. So könnte die Firma ihre Big Data optimal nutzen, um neue oder individuell angepasste Produkte und Anzeigen zu unterstützen. Auf diese Weise steigert sie ihr Gewinnpotenzial.

Ressourcenplanung: geringere Betriebskosten dank Big Data

Big Data hat das Potenzial Kosten in Unternehmen zu senken. Für IT-Experten setzen sich betriebliche Prozesse und deren Kosten aus einer Reihe von Faktoren zusammen, wie Jahresverträge, Lizensierungen oder Personalaufwand. Mithilfe von Big Data lässt sich exakt bestimmen, wo Ressourcen hinfließen. So erkennen Unternehmen sofort, …

… wo Ressourcen zu wenig ausgelastet sind.

… welche Bereiche mehr Aufmerksamkeit benötigen.

Anhand von Big Data können Führungskräfte demnach Budgets besser gestalten und steuern. Mithilfe der Echtzeitdaten können sie flexibel auf Veränderungen reagieren und Ressourcen bei Bedarf rechtzeitig umplanen.

Die fünf Vs von Big Data + eine weiteres

Branchenexperten bearbeiten Big Data häufig mit den sogenannten „5 Vs“. Betrachten Sie jedes dieser fünf Elemente für sich, ohne aber die Interaktionen untereinander aus dem Blick zu verlieren.

Volume – Entwickeln Sie einen Plan für die vorgesehene Datenmenge. Überlegen Sie sich, wie und wo diese Daten untergebracht werden sollen.

– Entwickeln Sie einen Plan für die vorgesehene Datenmenge. Überlegen Sie sich, wie und wo diese Daten untergebracht werden sollen. Variety – Identifizieren Sie alle unterschiedlichen Datenquellen in einem Ökosystem und erwerben Sie die richtigen Tools für die Datenaufnahme.

– Identifizieren Sie alle unterschiedlichen Datenquellen in einem Ökosystem und erwerben Sie die richtigen Tools für die Datenaufnahme. Velocity – Recherchieren und implementieren Sie die passenden Technologien, damit Sie ein klares Bild Ihrer Big Data erhalten. Dadurch kommen Sie so nah wie möglich an Echtzeit heran.

– Recherchieren und implementieren Sie die passenden Technologien, damit Sie ein klares Bild Ihrer Big Data erhalten. Dadurch kommen Sie so nah wie möglich an Echtzeit heran. Veracity – Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten genau und sauber sind.

– Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten genau und sauber sind. Value – Nicht alle gesammelten Informationen sind gleich wichtig. Erstellen Sie eine Big-Data-Umgebung, die aussagekräftige BI-Erkenntnisse auf verständliche Weise präsentiert.

Und wir möchten noch ein weiteres V hinzufügen:

Virtue – Die Ethik der Big Data-Nutzung darf angesichts der zahlreichen Datenschutz- und Compliance-Verordnungen nicht vergessen werden.

Big Data speichern und analysieren: Data Warehouses vs. Data Lakes

Bei Big Data geht es vor allem um neue Use Cases und neue Erkenntnisse, gar nicht so sehr um die Daten selbst. Mit Big-Data-Analysen werden sehr große, granulare Datensätze überprüft auf:

verborgene Muster

unbekannte Korrelationen

Markttrends

Kundenpräferenzen

neue, geschäftlich relevante Erkenntnisse

Um Big Data für Analysen zu speichern, gibt es zwei beliebte Lösungen: Data Warehouses und Data Lakes.

Traditionelle Data Warehouses

In einem Data Warehouse lassen sich große Informationsmengen abspeichern und für eine weitere Auswertung bereitstellen. Anders als bei einem Data Lake führt das Data Warehouse verschiedene Daten in einheitlichen Formaten und Strukturen zusammen. Diese richten sich danach, was für eine Analyse durchgeführt werden soll. Das bedeutet, in einem Data Warehouse befinden sich ausschließlich aggregierte Daten wie Kennzahlen oder Transaktionsdaten. Es lassen sich nur Daten abspeichern, die bereits verarbeitet wurden und einem vorab bestimmten Zweck dienen. Es ist schwer, die darin abgelegten Informationen zu verändern.

Data Lakes als Speicherort für Big Data

Bei Data Lakes handelt es sich um ein zentrales Speicherrepository, das Big Data aus vielen Quellen in einem rohen, granularen Format enthält. Es kann strukturierte, semistrukturierte oder unstrukturierte Daten speichern. D. h. die Daten können in einem flexibleren Format zur späteren Nutzung aufbewahrt werden.

Ein Data Lake verbindet Daten beim Speichern mit Identifiern und Metadaten-Tags für einen schnelleren Zugriff. Data Scientists können mit Data Lakes schneller und mit einer höheren Genauigkeit Daten abrufen, vorbereiten und analysieren. Analyse-Experten können aus diesem Datenpool nach Bedarf Daten für verschiedenen Use Cases wie Sentimentanalysen oder zur Betrugserkennung abrufen.

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So können Sie Big Data nutzen: grundlegende Tools

UUm Unterstützung zu erhalten und Big Data sinnvoll einzusetzen, können Unternehmen auf einige grundlegende Tools zurückgreifen. Dies beinhaltet normalerweise Hadoop, MapReduce und Spark, drei Angebote aus den Apache Software Projects. Mit diesen sowie weiteren Softwarelösungen können Sie Big Data in Ihrem Unternehmen einsetzen.

Hadoop

Hadoop ist eine Open-Source-Softwarelösung für Big Data. Die Tools in Hadoop helfen bei der Verteilung der Prozesslast. So lassen sich die massiven Datensätze auf einigen – oder hunderttausenden – separaten Computing-Knoten ausführen. Anstatt ein Petabyte an Daten an einen kleinen Verarbeitungsort zu übertragen, macht Hadoop das Gegenteil. Es sorgt so für eine erheblich schnellere Verarbeitung von Informationen.

MapReduce

MapReduce unterstützt die Ausführung zweier Funktionen:

Das Kompilieren und Organisieren (Mapping) von Datensätzen. Die anschließende Verfeinerung zu kleineren, organisierten Datensätze, um auf Aufgaben oder Abfragen zu reagieren.

Spark

Spark ist ebenfalls ein Open-Source-Projekt der Apache Foundation. Es ist ein ultraschnelles, verteiltes Framework für die Verarbeitung großer Datenmengen und maschinelles Lernen. Die Verarbeitungs-Engine von Spark lässt sich folgendermaßen nutzen:

als eigenständige Installation

als Cloud-Service

in allen gängigen verteilten IT-Systemen wie Kubernetes oder Sparks‘ Vorgänger, Apache Hadoop

Quellen für Big Data

Cloud-Technologien entwickeln sich stetig weiter und führen zu immer größeren Datenfluten. Um zukunftsweisende digitale Lösungen aufbauen zu können, müssen diese Informationen verarbeitet werden. Für virtuelle Transaktionen, Inventare und IT-Infrastrukturen ist daher ein durchdachter Big-Data-Ansatz mit Daten aus zahlreichen Quellen erforderlich. Nur so ermöglicht Big Data einen ganzheitlichen Überblick. Als Quellen können dienen:

Virtuelle Netzwerkprotokolle

Sicherheitsrelevante Ereignisse und Muster

Globale Netzwerkverkehrsmuster

Erkennung von Anomalien und Lösung

Compliance-Informationen

Kundenverhalten und Präferenztracking

Geolocation-Daten

Daten aus sozialen Kanälen für Marken-Sentiment-Tracking

Lagerbestände und Sendungsverfolgung

Andere spezifische Daten, die wichtig für Ihre Organisation sind .

Die Zukunft von Big Data

Selbst vorsichtige Big-Data-Trendanalysen gehen von einer kontinuierlichen Reduzierung lokaler, physischer Infrastrukturen und einer Zunahme virtueller Technologien aus. Dadurch entsteht eine wachsende Abhängigkeit von verschiedenen Tools und Partnern.

Die Nutzung von Big Data nimmt in Zukunft eher zu als ab. Die Art und Weise, wie Unternehmen, Organisationen und deren IT-Experten Aufgaben lösen, orientiert sich an den Entwicklungen der Daten- und IT-Technologie. Das bedeutet, es wird immer wieder neue Lösungen geben, mit denen sich Big Data speichern, analysieren und bearbeiten lässt.

Big Data, die Cloud und serverloses Computing

Bevor es Cloud-Plattformen gab, verarbeiteten und verwalteten Unternehmen sämtliche Geschäftsdaten lokal. Erst mit dem Aufkommen von Microsoft Azure, Amazon AWS, oder Google Cloud, nutzen Organisationen Big Data Managed Cluster.

Allerdings entstanden dadurch neue Herausforderungen. So nutzten Personen Big Data Managed Cluster beispielsweise auf unangemessene Art oder zu oft oder zu selten in bestimmten Zeiträumen. Eine serverlose Architektur ist deal, um Probleme mit Managed Clustern in den Griff zu bekommen und von folgenden Vorteilen zu profitieren:

Geringe Kosten: Sie zahlen nur, solange sich Ihre Daten auf der Speicherebene befinden und die erforderliche Verarbeitung andauert. Die Speicher- und Rechenebenen sind voneinander getrennt.

Sie zahlen nur, solange sich Ihre Daten auf der Speicherebene befinden und die erforderliche Verarbeitung andauert. Die Speicher- und Rechenebenen sind voneinander getrennt. Kürzere Implementierungszeit: Im Gegensatz zur Implementierung eines verwalteten Clusters benötigt die serverlose Big-Data-Anwendung dafür nur wenige Minuten.

Im Gegensatz zur Implementierung eines verwalteten Clusters benötigt die serverlose Big-Data-Anwendung dafür nur wenige Minuten. Fehlertoleranz und Verfügbarkeit: Von einem Cloud-Service-Provider verwaltete serverlose Architekturen bieten standardmäßig Fehlertoleranz und Verfügbarkeit basierend auf einem Service-Level-Agreement (SLA). Ein Administrator ist nicht nötig.

Von einem Cloud-Service-Provider verwaltete serverlose Architekturen bieten standardmäßig Fehlertoleranz und Verfügbarkeit basierend auf einem Service-Level-Agreement (SLA). Ein Administrator ist nicht nötig. Einfache (Auto-)Skalierung: Dank definierter Autoskalierungsregeln lassen sich die Kapazitäten für Ihre Anwendung je nach Workload aufstocken oder reduzieren. So können Sie Ihre Verarbeitungskosten erheblich senken.

Worauf sollten Sie bei einem Big-Data-Integrationstool achten?

Big-Data-Integrationstools können Integrationsprozesse erheblich vereinfachen. Ihr Tool sollte dabei idealerweise folgende Features bieten:

Viele Konnektoren: Es gibt viele unterschiedliche Systeme und Anwendungen weltweit. Je mehr vorgefertigte Konnektoren Ihr Big-Data-Integrationstool mitbringt, desto mehr Zeit spart Ihr Team.

Es gibt viele unterschiedliche Systeme und Anwendungen weltweit. Je mehr vorgefertigte Konnektoren Ihr Big-Data-Integrationstool mitbringt, desto mehr Zeit spart Ihr Team. Open Source: Open-Source-Architekturen bieten meist mehr Flexibilität und binden Sie in der Regel nicht an einen Anbieter; außerdem besteht das Big-Data-Ökosystem aus Open-Source-Technologien.

Open-Source-Architekturen bieten meist mehr Flexibilität und binden Sie in der Regel nicht an einen Anbieter; außerdem besteht das Big-Data-Ökosystem aus Open-Source-Technologien. Portabilität: Damit können Unternehmen auf hybride Cloud-Modelle setzen. Sie erstellen Big-Data-Integrationen nur einmal und führen sie dann von überall aus – in lokalen, hybriden oder cloudbasierten Umgebungen.

Damit können Unternehmen auf hybride Cloud-Modelle setzen. Sie erstellen Big-Data-Integrationen nur einmal und führen sie dann von überall aus – in lokalen, hybriden oder cloudbasierten Umgebungen. Benutzerfreundlichkeit: Big-Data-Integrationstools sollten einfach zu benutzen sein und eine grafische Benutzeroberfläche bieten, mit der Sie ganz einfach Ihre Big Data Pipelines visualisieren können.

Big-Data-Integrationstools sollten einfach zu benutzen sein und eine grafische Benutzeroberfläche bieten, mit der Sie ganz einfach Ihre Big Data Pipelines visualisieren können. Ein transparentes Preismodell: Ihr Anbieter sollte auf keinen Fall einen Aufpreis verlangen, wenn Sie die Anzahl Ihrer Konnektoren oder das Datenvolumen erhöhen.

Ihr Anbieter sollte auf keinen Fall einen Aufpreis verlangen, wenn Sie die Anzahl Ihrer Konnektoren oder das Datenvolumen erhöhen. Cloud-Kompatibilität: Ihr Big-Data-Integrationstool sollte nativ in einer Single-Cloud-, Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Umgebung funktionieren. Idealerweise läuft es in Containern und kann zudem serverloses Computing nutzen. Das minimiert die Kosten Ihrer Big-Data-Verarbeitung, sodass Sie nur für genutzte Ressourcen zahlen.

Ihr Big-Data-Integrationstool sollte nativ in einer Single-Cloud-, Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Umgebung funktionieren. Idealerweise läuft es in Containern und kann zudem serverloses Computing nutzen. Das minimiert die Kosten Ihrer Big-Data-Verarbeitung, sodass Sie nur für genutzte Ressourcen zahlen. Integrierte Datenqualität und Data Governance: Big-Data-Datensätze stammen meist von externen Quellen. Aus Sicherheitsgründen sollten sie durch integrierte Datenqualität- und Data-Governance-Funktionen kuratiert werden, bevor Business-Benutzern sie nutzen.

Big Data mit Talend

Talend bietet robuste Tools für die Integration und Verarbeitung von Big Data. Mit unseren Lösungen können Dateningenieure Integrationsjobs zehn Mal schneller durchführen als mit Handcodierung – und das zu einem Bruchteil der Kosten unserer Mitbewerber.

Nativ: Talend generiert nativen Code, der direkt in einer Cloud, serverlos oder auf einer Big-Data-Plattform laufen kann. So müssen Sie keine proprietäre Software auf jedem Knoten und in jedem Cluster installieren und warten – und reduzieren Ihre Verwaltungskosten erheblich.

Talend generiert nativen Code, der direkt in einer Cloud, serverlos oder auf einer Big-Data-Plattform laufen kann. So müssen Sie keine proprietäre Software auf jedem Knoten und in jedem Cluster installieren und warten – und reduzieren Ihre Verwaltungskosten erheblich. Open: Talend basiert auf Open-Source-Technologien und offenen Standards. Das heißt, wir setzen die neuesten Innovationen aus den Cloud- und Big-Data-Ökosystemen ein und lassen unsere Kunden davon profitieren.

Talend basiert auf Open-Source-Technologien und offenen Standards. Das heißt, wir setzen die neuesten Innovationen aus den Cloud- und Big-Data-Ökosystemen ein und lassen unsere Kunden davon profitieren. Einheitlich: Talend bietet eine zentrale Plattform und ein integriertes Portfolio für die Datenintegration (mit Datenqualität, MDM, Anwendungsintegration und Data Catalog) sowie Interoperabilität mit komplementären Technologien.

Talend bietet eine zentrale Plattform und ein integriertes Portfolio für die Datenintegration (mit Datenqualität, MDM, Anwendungsintegration und Data Catalog) sowie Interoperabilität mit komplementären Technologien. Preis: Die Talend-Plattform wird über eine Subskriptionslizenz bereitgestellt. Diese basiert auf der Anzahl der Entwickler, die auf der Plattform arbeiten – nicht auf dem Datenvolumen, der Anzahl der Konnektoren, CPUs, Kerne, Cluster oder Knoten. Die Kosten pro User sind planbarer und beinhalten keine „Datensteuer“, um das Produkt zu nutzen

Weitere praktische Funktionen der Talend Big Data Platform

Freuen Sie sich bei der Talend Big Data Platform auf zusätzliche Features wie:

Verwaltungs- und Überwachungsfunktionen

direkt in der Plattform integrierte Datenqualität

zusätzliche Unterstützung im Web sowie per E-Mail und Telefon

native Multi-Cloud-Funktionalität

Skalierbarkeit für Projekte jeder Art

900 integrierte Konnektoren

Mit der Talend Real-Time Big Data Platform profitieren Sie außerdem von turboschnellem Echtzeit-Spark-Streaming für Ihre Big-Data-Projekte.

Erste Schritte mit Big Data

Probieren Sie die Talend Big Data Platform noch heute aus. Sie vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Ihr Unternehmen Spark, Hadoop, NoSQL und die Cloud effizient nutzen und schneller Erkenntnisse aus deren Daten ziehen kann. In unserem Leitfaden „Erste Schritte mit Big Data“ erfahren Sie, wie Sie Ihre kostenlose Testversion optimal nutzen können.

Diese 10 Data Analytics Trends erwarten uns 2021

Data Analytics wird immer mehr zum Lebenselixier der IT. Big Data, maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Science – die Palette der Technologien zur Analyse riesiger Datenmengen wächst rasant. Gleichzeitig ist die Big-Data- und Analytics-Branche in ständiger Bewegung, da Unternehmen unaufhaltsam nach Möglichkeiten suchen, den größten Nutzen aus den immer größeren Datenmengen zu ziehen, um damit einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Welche Tools, Techniken und Strategien haben sich also bewährt, wenn es darum geht, tatsächlich Erkenntnisse aus Geschäftsdaten abzuleiten? Wie hat das Corona-Jahr 2020 die Branche geprägt und auf welche neuen Entwicklungen können wir uns freuen? Wir haben die wichtigsten Trends für das kommende Jahr für dich zusammengefasst.

1. Big Data

Big Data gilt gegenwärtig in der IT-Branche als der Trend schlechthin. Was das genau ist, und warum Big Data so wichtig ist, erfährst du hier. Für das Jahr 2021 sind im Bereich Big Data vor allem 2 Themen wichtig:

Datendemokratisierung: In der Praxis heißt Demokratisierung von Daten beispielsweise, dass man die Datensätze nicht mehr nur den IT-Abteilungen, sondern allen MitarbeiterInnen zur Verfügung stellt. Je mehr Menschen mit unterschiedlichem Fachwissen auf die Daten zugreifen können, desto eher kann das Unternehmen wichtige Entscheidungen treffen. Unternehmen wie Airbnb, Zynga oder eBay praktizieren diesen Ansatz schon seit Jahren – und das mit Erfolg.

Mit Big Data zur Impfung: Das Jahr 2021 wird als Jahr der Impfung in die Geschichte eingehen. Dabei gibt es derzeit jede Menge Fragen, die es zu beantworten gilt: wie effektiv sind die Impfstoffe und welche Nebenwirkungen treten auf? Wie verteilt man Impfstoffe rund um den Globus? Werden wir uns auf mehrere Impfstoffe verlassen, um die Verteilung und Wirksamkeit zu verbessern? Die Auswertung von Big Data ist hierbei essenziell.

2. Business Intelligence aus der Cloud

„Cloud-Computing“ ist ein viel benutzter Begriff in der heutigen digitalen Welt und auch im Jahr 2021 werden uns Clouds weiter begleiten. Schon vor der Corona-Krise setzten viele Unternehmen darauf, Speicherplatz und Rechenleistung auf eine Cloud zu verlagern. Allerdings hat die Pandemie, durch die Homeoffice zum Standard wurde, dem Trend einen gewaltigen Boost verliehen: Selten war es so wichtig, ortsunabhängig auf Anwendungen und Daten zugreifen zu können. Carsten Bange, Geschäftsführer von BARC befindet: “Cloud BI bekommt nun die Aufmerksamkeit, die es verdient.”

Kein Wunder, also, dass auch „as-a-Service“-Leistungen wie Data-as-a-service und Database-as-a-service in aller Munde sind. Während ersteres die Cloud-Technologie nutzt, um On-Demand-Zugriff auf Informationen zu bieten, geht Database-as-a-service einen Schritt weiter: Es ermöglicht AnwenderInnen den Zugriff auf ein Cloud-Datenbanksystem und dessen Nutzung, ohne dass diese eigene Hardware kaufen und einrichten, eigene Datenbanksoftware installieren oder die Datenbank selbst verwalten müssen.

3. Edge Computing

Neben dem Cloud-Computing gibt es auch das sogenannte Edge Computing, das auf eine dezentrale Datenverarbeitung setzt.

Die Idee dieser neuen Art des Computing ist es, Rechenleistung und Datenspeicherung näher an den Ort zu bringen, an dem sie benötigt werden. Daten werden also „am Rand des Netzwerks“ verarbeitet, wo die Endgeräte (Smartphones, IoT-Sensoren oder autonome Fahrzeuge) auf das Netzwerk zugreifen.

Das hat vor allem bei zeitkritischen Daten einen enormen Vorteil. Man stelle sich z.B. Sensoren in einer Erdölraffinerie vor, die bei zu hohem Druck schnell eine Abschaltung der Anlage herbeiführen müssen. Eine Datenanalyse in der Nähe minimiert die Latenzzeiten und ermöglicht eine unmittelbare Reaktion. Damit das alles in Mikrosekunden funktionieren kann, ist aber noch eine weitere Technologie wichtig: das sogenannte In-Memory Computing, auf die wir noch zu sprechen kommen.

Bedeutet das nun das Ende der Cloud? Nein, ExpertInnen sind sich einig, dass Edge-Computing den Cloud-Trend nicht beenden, sondern ergänzen wird. Denn seine wahre Stärke kommt zum Vorschein, wenn die Daten in Echtzeit bearbeitet werden müssen.

4. In-Memory Computing

Auch das In-Memory Computing hat das Ziel, die Rechenleistung zu erhöhen und damit Latenzzeiten zu verringern.

In herkömmlichen Datenbankmanagementsystemen werden Daten auf Festplattenspeicher gesichert. Deshalb fließen die Daten ständig zwischen diesem und dem Arbeitsspeicher (RAM) hin und her und das ist nicht besonders effizient. Ähnlich wie beim Edge-Computing gilt es auch hier die zu analysierenden Daten und die Rechenleistung möglichst nah zueinander zu bringen. Die wesentliche Idee ist nun, die Daten nicht in Datenbanken auf Festplatten, sondern direkt im RAM zu speichern. Bisher waren hohe RAM-Preise oft ein Hindernis dafür. In den letzten 2 Jahren sind die Preise aber deutlich gefallen und Arbeitsspeicher ist momentan so günstig wie noch nie. Das kurbelt das In-Memory Computing weiter an.

5. Natual Language Processing

Seit der Jahrtausendwende hat sich mächtig was im Bereich NLP (Natural Language Processing) getan. Auf den Befehl „Spiel was von Nirvana“ versetzt uns Alexa in die Grunge-Ära und Chatbots helfen uns beim Lösen von IT-Problemen. NLP macht es KIs überhaupt erst möglich, sprachlichen Input zu lesen, zu verstehen und sinnvolle Antworten bzw. Reaktionen zu generieren.

Im Jahr 2021 liegt die wichtigste NLP-Entwicklung aber im Bereich Data Analytics selbst: So soll ein sofortiger Informationsabruf aus großen Datenbeständen mit menschlicher Sprache möglich sein.

6. Augmented Analytics

Trend 6 hat das Zeug, zum Game-Changer in der Datenanalyse zu werden. Wusstest du, dass Data Scientists bis zu 80% der Zeit mit dem manuellen Bereinigen und Zusammenführen von Daten verbringen? Kann man das nicht automatisieren?

Genau hier kommt Augmented Analytics ins Spiel. Auf intelligente Weise verknüpft es statistische Methoden mit AI-Technologien wie Machine-Learning und den neuesten Entwicklungen aus dem Bereich Virtual Reality, um Daten automatisiert aus Rohdatenquellen zu entnehmen und aufzubereiten.

Theoretisch geht aber noch mehr: In Zukunft könnte man sogar die Datenanalyse selbst automatisieren und Ergebnisse in Verbindung mit NLP in konkrete Handlungsvorschläge übersetzen. Zum Beispiel fragt ein/e Marketing-ManagerIn: „Wie kann ich das Produkt bestmöglich am Markt platzieren?“ und das System gibt eine Reihe an Empfehlungen aus. Vor allem kleinere Unternehmen mit weniger Datenexpertise können von der neuen Technologie profitieren.

Noch ist das Ganze Zukunftsmusik. Das US-Marktforschungsunternehmen Gartner nimmt an, dass die Technologie erst in 2 bis 5 Jahren ihr volles Potenzial ausschöpfen wird. Trotzdem wird Augmented Analytics bereits jetzt als der nächste Meilenstein für Business Intelligence gehandelt.

7. Continuous Intelligence

MarktanalystInnen von Gartner prognostizieren, dass bis 2022 über 50% der neuen Geschäftssysteme Continuous Intelligence (CI) nutzen werden. Aber was genau verbirgt sich dahinter?

CI baut direkt auf Augmented Analytics auf und hat zum Ziel, Echtzeitanalysen zu optimieren. Eines der wichtigsten Learnings aus der Corona- Pandemie ist, dass Modelle, die allein auf historische Daten beruhen in Krisenzeiten ihre Gültigkeit verlieren. Deshalb setzt CI neben historischen Daten auch auf aktuelle Daten.

Das Besondere dabei ist: IC zieht ununterbrochen Informationen aus allen verfügbaren Daten und wertet diese nahtlos aus. Somit entsteht ein kontinuierlicher Fluss von Daten zu Entscheidungen – das macht eine schnelle Reaktion auf bestimmte Ereignisse möglich. Verknüpft man das nun mit Augmented Analytics-Tools, die die notwendigen Entscheidungsprozesse selbst übernehmen, wird das Ganze zu einem automatisierten Kreislauf.

CI kann u.a. angewendet werden, um:

Planungsentscheidungen zu überwachen

effektiveren Kundensupport zu bieten

Sonderangeboten und Rabatte zu entwerfen, die auf die Bedürfnisse und Erwartungen jedes Kunden zugeschnitten sind

Wir können festhalten, dass in CI ein enormes Potential steckt, das mit der Weiterentwicklung von Augmented Analytics bald seine volle Blüte in Unternehmen entfalten wird.

8. Datenanalyse im IoT

Fitnesstracker, Connected Cars, SmartTVs – der Hype um intelligente Geräte, die durch das Internet of Things (IoT) miteinander verbunden sind, ist riesig. Laut dem Marktforschungsunternehmen Mordor Intelligence wächst der weltweite IoT-Markt jährlich um 10.5%. Der Vormarsch von 5G, aber auch immer neuere Sensor- und Funktechnologien treiben die Entwicklung weiter voran. Doch der eigentliche Geschäftswert des IoT liegt vielmehr in der Big Data-Analyse als in den Hardware-Neuheiten.

Ein anschauliches Beispiel dafür, wie IoT und Big Data Analysen verbunden werden, sind intelligente Stromzähler. Diese können nahezu in Echtzeit Informationen über den Energieverbrauch senden, die dann eine effizientere, bedarfsgerechte Stromerzeugung und -verteilung ermöglichen. Außerdem können Versorgungsunternehmen für die VerbraucherInnen Anreize bieten, Energie zu bestimmten Zeiten zu nutzen. Das führt zu niedrigeren Rechnungen und man generiert aus denselben Analysen für VersorgerInnen wie auch VerbraucherInnen gleichermaßen einen Nutzen.

9. DataOps

Schon mal von dem Begriff DataOps gehört? Er steht für Data operations und bezeichnet weder eine neue Technologie noch ein neues Produkt. Es ist vielmehr eine Methode: ein technologischer Wandel, um die Nutzung von Daten in einem Unternehmen durch effektivere Zusammenarbeit und Automatisierung zu verbessern. Die unternehmensweite Datenmanagement-Praxis steuert den Fluss der Daten von der Quelle bis zum Ergebnis und macht ihn skalierbar, wiederholbar und vorhersehbar. Sie wurde entwickelt, um Herausforderungen zu lösen, die mit dem Zugriff, der Vorbereitung, der Integration und der Bereitstellung von Daten verbunden sind. Es hat sich gezeigt, dass ein effektiver Einsatz von DataOps die Markteinführung von Analyse-Lösungen beschleunigt, die Datenqualität verbessert und die Kosten für die Datenverwaltung senkt.

10. Chief Data Officer: Ein Job mit Zukunft

Zu guter Letzt möchten wir dir einen Job vorstellen, der auch im Jahr 2021 nochmal zusätzlich an Bedeutung gewinnen wird. Chief Data Officers sind Führungskräfte, die für die Nutzung und Steuerung von Daten im gesamten Unternehmen verantwortlich sind. Sie beaufsichtigen datenbezogene Aufgaben, die das Datenmanagement, die Sicherstellung der Datenqualität und die Erstellung einer Datenstrategie umfassen können. Sie können auch für Datenanalysen und Business Intelligence verantwortlich sein, also für den Prozess, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Nach Ansicht von ExpertInnen erkennen immer mehr Unternehmen die Wichtigkeit von CDOs. Daher wird es auch schon bald zum Standard, diese einzustellen.

Zusammenfassung

Wie man sehen kann, drehen sich die meisten Trends um bereits bekannte Schlagworte: Big Data, Echtzeitanalysen, Daten-Demokratisierung. Trotzdem gibt es hier gewaltige Fortschritte. Es lohnt sich also, am Ball zu bleiben, denn eines können wir garantieren: 2021 wird in Sachen Data Analytics ein aufregendes Jahr.

Falls du nun Lust bekommen hast, im Bereich der Data Analytics mitzumischen und selbst Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, dann haben wir einen wirklich guten Tipp für dich. Mit unserem berufsbegleitenden Online-Kurs in Business Data Analysis wirst du in nur wenigen Wochen zum Datenexperten.

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