Integration von Big Data in Ihre Enterprise Analytics-Systeme

Big Data bietet Unternehmen das Potenzial für prädiktive Metriken und aufschlussreiche Statistiken. Diese Datensätze sind jedoch häufig so groß, dass sie herkömmlichen Data Warehousing- und Analysemethoden widersprechen. Bei ordnungsgemäßer Speicherung und Analyse können Unternehmen jedoch Kundengewohnheiten, Betrug, Werbewirksamkeit und andere Statistiken in einem bisher nicht erreichbaren Umfang verfolgen. Die Herausforderung für Unternehmen besteht nicht darin, wie oder wo die Daten gespeichert werden sollen, sondern wie sie sinnvoll analysiert werden, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Big Data-Speicher und Big Data-Analyse sind zwar natürlich miteinander verbunden, aber nicht identisch. Mit der Big Data-Analyse verbundene Technologien lösen das Problem des Zeichnens aussagekräftiger Informationen mit drei Schlüsselmerkmalen. Erstens räumen sie ein, dass traditionelle Data Warehouses zu langsam und zu klein sind. Zweitens versuchen sie, Daten aus sehr unterschiedlichen Datenquellen sowohl in strukturierter als auch in unstrukturierter Form zu kombinieren und zu nutzen. Drittens erkennen sie an, dass die Analyse sowohl zeit- als auch kosteneffizient sein muss, selbst wenn sie aus einer Vielzahl verschiedener Datenquellen stammt, darunter mobile Geräte, das Internet, soziale Netzwerke und RFID (Radio Frequency Identification).

Die relative Neuheit und Wünschbarkeit der Big-Data-Analyse machen sie zu einem vielfältigen und aufstrebenden Bereich. Als solches kann man vier wichtige Entwicklungssegmente identifizieren: MapReduce, skalierbare Datenbank, Echtzeit-Stream-Verarbeitung und Big Data Appliance.

Der Open-Source-Hadoop verwendet das Hadoop Distributed File System (HDFS) und MapReduce zusammen, um Daten zwischen Computerknoten zu speichern und zu übertragen. MapReduce verteilt die Datenverarbeitung auf diese Knoten, reduziert die Arbeitslast jedes Computers und ermöglicht Berechnungen und Analysen, die größer sind als die eines einzelnen PCs. Hadoop-Benutzer stellen normalerweise parallele Computercluster von Commodity-Servern zusammen und speichern die Daten entweder in einem kleinen Festplattenarray oder in einem Solid-State-Laufwerkformat. Diese werden normalerweise als “Shared-Nothing” -Architekturen bezeichnet. Sie werden als wünschenswerter angesehen als SAN (Storage Area Networks) und NAS (Network Attached Storage), da sie eine höhere E / A-Leistung (Input / Output) bieten. In Hadoop – kostenlos bei Apache erhältlich – gibt es zahlreiche kommerzielle Inkarnationen wie SQL 2012, Cloudera und mehr.

Nicht alle Big Data sind unstrukturiert, und Open Source NoSQL verwendet eine verteilte und horizontal skalierbare Datenbank, um Streaming-Medien und stark frequentierte Websites gezielt anzusprechen. Auch hier gibt es viele Open-Source-Alternativen, wobei MongoDB und Terrastore zu den Favoriten zählen. Einige Unternehmen werden sich auch dafür entscheiden, Hadoop und NoSQL in Kombination zu verwenden.

Wie der Name schon sagt, verwendet die Echtzeit-Stream-Verarbeitung Echtzeitanalysen, um aktuelle Informationen über die Kunden eines Unternehmens bereitzustellen. StreamSQL ist über zahlreiche kommerzielle Wege verfügbar und funktioniert in dieser Hinsicht seit 2003 in Bezug auf Finanz-, Überwachungs- und Telekommunikationsdienste angemessen. Schließlich kombinieren Big Data- “Appliances” Netzwerk-, Server- und Speichergeräte, um Benutzerdatenabfragen mit Analysesoftware zu beschleunigen. Zu den zahlreichen Anbietern zählen IBM / Netazza, Oracle, Terradata und viele andere.

Unternehmen, die ihre Konkurrenten verdrängen wollen, setzen auf Big Data. Speicher ist nur der erste Teil des Kampfes, und diejenigen, die den neuen Informationsreichtum besser als ihre Konkurrenten effizient analysieren können, werden mit ziemlicher Sicherheit davon profitieren. Diese ehrgeizigen Unternehmen sollten ihre Big-Data-Analysemethoden regelmäßig überprüfen, da sich die technologische Landschaft in den kommenden Monaten und Jahren häufig und dramatisch ändern wird.

Das Management der Big Data-Infrastruktur in Cloud-Rechenzentren war eine der fruchtbaren Lösungen, die vorgeschlagen wurden, um den steigenden Infrastrukturkosten entgegenzuwirken. Infolgedessen ermöglicht die Optimierung der Infrastruktur für Hardware und Software Unternehmen, Big-Data-Prozesse insgesamt viel einfacher und unkomplizierter auszuführen, und dies hilft sicher vielen Unternehmen, die Ausführung und Überwachung von Prozessen zu beenden vom Start zum Ziel. Es gibt eine Reihe von Netzwerklösungen, die unternehmenskritische, prozessintensive Web-Scale-Ansätze für das allgemeine Big-Data-Handling und das Big-Data-Management ermöglichen.

Unabhängig von der Größe eines Unternehmens benötigt es immer die Hebelwirkung, die die Datenanalyse (natürlich der richtigen Daten) bieten kann. Damit jede Unternehmensgröße wettbewerbsfähig bleibt, ist es unerlässlich, ihre Daten in den Griff zu bekommen, da ihre Kollegen wahrscheinlich bereits dasselbe mit ihren tun. Es ist jedoch wichtig, nicht von großen Datenmengen überfordert zu werden, auf die nicht leicht zugegriffen oder verstanden werden kann, geschweige denn die genutzt werden. Da neue Software zunehmend eine bessere Erfassung, Analyse und korrekte Verwendung von Daten ermöglicht, werden sie schneller als je zuvor hervorragende Ergebnisse erzielen.

Big Data bezieht sich im Wesentlichen auf extrem große Datenmengen, die mithilfe eines Computers analysiert werden können, um Trends, Muster und Assoziationen anzuzeigen. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn es um menschliche Interaktionen und Verhaltensweisen geht. In der Tat haben BigData für Unternehmen eine große Bedeutung.

Niemand hätte sich jemals vorgestellt, wie das Leben mit Elektrizität vor seiner Erfindung sein könnte. Aber nach seiner Erfindung hat Elektrizität das Leben verändert. Tatsächlich hat sich die Welt danach völlig verändert. Sie müssen sich fragen, warum ich über Elektrizität spreche, wenn der Titel über Big Data spricht. Es ist die Elektrizität des 21. Jahrhunderts geworden. Es hat eine solche Macht erlangt, dass es alles verändern kann, was es berührt, sei es geschäftlich oder privat oder die Regierung. Der einzige Unterschied zwischen der Stromerzeugung und es dauerte ein Jahrhundert, bis Elektrizität die Welt veränderte, aber Big Data revolutioniert Unternehmen im Handumdrehen.

Es ist ein schnell bekannter Begriff, der das exponentielle Wachstum und die Verfügbarkeit von strukturierten und unstrukturierten Daten beschreibt. Und Big Data hat sich für Unternehmen und die Gesellschaft inzwischen als ebenso wichtig erwiesen wie das Internet. Aber fragst du dich warum?

Business Intelligence-Lösungen

Die Datenmenge in unserer Welt ist kontinuierlich gewachsen. Es befindet sich derzeit in einem explodierenden Zustand, und die Analyse großer Datenmengen, die als Big Data bezeichnet werden, wird zu einer wichtigen Grundlage des Wettbewerbs und schafft neue Wellen des Produktivitätswachstums, der Innovation und des Konsumentenüberschusses. Führungskräfte in allen Branchen müssen lernen, mit den Auswirkungen zu jonglieren, nicht nur einige wenige datenorientierte Manager. Das zunehmende Volumen und die zunehmenden Details von Informationen, die Unternehmen heute erfassen, die Verbreitung sozialer Medien und das Internet der Dinge werden auf absehbare Zeit zu einem exponentiellen Datenwachstum führen.

Die Revolution ist hier, um die nächste Ära des Geschäfts und der Regierung neu zu definieren. Es nutzt die Macht der Daten, um den Kurs von Finanzen, Banken und anderen Sektoren zu ändern, um intelligenter, reaktionsfähiger und effizienter zu sein. Es kann der Regierung helfen, bessere Leistungen zu erbringen und die wichtigsten Dienstleistungen effektiver zu erbringen, wie Müllabfuhr und -recycling, öffentliche Sicherheit, Straßeninstandhaltung usw. In Banken kann es helfen, die Daten zu strukturieren, da Banken jeden Tag unzählige unstrukturierte Daten erhalten, die sie nicht gegeben haben viel Bedeutung zu früher. Zum Beispiel. Banken erhalten eine Reihe von Anrufen bezüglich ihrer Dienstleistungen und verfügen über unzählige nützliche Datenpunkte. Mithilfe von Big Data können diese nützlichen Punkte bei der Änderung von Richtlinien zur Reduzierung von Kundenbeschwerden usw. von entscheidender Bedeutung sein.

Möglicherweise haben Sie den Begriff Big Data schon einmal gehört. Es wird normalerweise in Petabyte gemessen. Um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wie groß diese tatsächlich ist, können Sie Megabyte oder sogar Terabyte vergessen. 1000 Gigabyte entsprechen einem Terabyte. Tausend davon und du hast ein Petabyte. Dies ist eine astronomische Datenmenge, und das liegt daran, dass die Infrastruktur des Unternehmens es ermöglicht hat, so groß zu werden. Ob es sich um eine Website, ein Datenverarbeitungszentrum oder etwas anderes handelt, es gibt zu viele Daten.

Es ist fast unmöglich, alle Daten zu erfassen, wenn sie so vergrößert sind. Die meisten Unternehmen können es kaum speichern, geschweige denn effektiv nutzen. Infolgedessen muss es eine Lösung dafür geben. Es gibt viele Unternehmen, die mit diesen Big Data helfen. Unabhängig davon, ob es gespeichert oder genutzt wird, erhalten Sie erneut Zugriff auf die Daten. Dies kann bedeuten, dass Sie Ihre Daten bei Bedarf abrufen. Sie erhalten einen Workflow, der tatsächlich verwendet werden kann, da die Daten komprimiert sind.

Die Ressourcen sind begrenzt, wenn so viele Daten vorhanden sind. Es verlangsamt Computer und IT-Rechenzentren werden überfüllt, weil so viel Speicherplatz benötigt wird. Außerdem werden die Daten häufig einfach nicht verwendet. Dies liegt daran, dass sich dieselben Daten auf mehreren Computern befinden, was zu Überlappungen und einer ineffektiven Verwendung des aktuellen Speichers führt. Anstatt ein Unternehmen mit den aktuellen Daten helfen zu lassen und den Workflow zu verbessern, können Sie sich auch an die Cloud wenden. Cloud Computing ist eine der neuesten Technologieformen, die anstelle einer Reihe von Servern verwendet wird. Anstatt alle Daten auf einem Server gemeinsam zu nutzen, werden sie online in einer sogenannten Cloud gespeichert.

Die Vorteile hierfür sind enorme Kosteneinsparungen sowie physische Speicheranforderungen. Wenn Daten online gespeichert werden, werden riesige Rechenzentren, eine Tonne Strom und möglicherweise ganze IT-Abteilungen eliminiert. Alle Big Data werden einfach in eine Cloud ausgelagert. Big Data ist einfach zu umfangreich, um alleine verarbeitet zu werden. Suchmaschinen, die vor Jahren wegen der Datensätze angetroffen wurden, nach denen gesucht werden muss. Jetzt gibt es jedoch eine bessere Technologie, einschließlich verteilter Analyse und besserer Verarbeitungsfähigkeiten.

Großaufträge können mithilfe der Cloud-Architektur verteilt und koordiniert werden. Dieselben Daten können auf mehreren Computern ohne physische Maschine im Gebäude ausgeführt werden. Die Cloud ist ein Online-Format, so dass solange Zugriff auf das Internet besteht, Zugriff auf die Daten besteht. Anstatt Geld für große Maschinen und Verarbeitungslösungen auszugeben, die die gesamte Infrastruktur eines Unternehmens verändern, haben Unternehmen Cloud Computing als eine sehr innovative Lösung für Big Data anerkannt. Es bietet die Möglichkeit, monatlich oder jährlich zu zahlen, anstatt Geld in Kapitalvermögen zu binden. Die regulären Kosten werden einfach als Geschäftskosten abgeschrieben.

Cloud-Technologien helfen in vielen Bereichen von Big Data. Dazu gehören die Möglichkeit, nach Millionen von Datensätzen zu suchen, Protokolle zu analysieren, Berichte zu erstellen sowie den Index zu erstellen. Daten werden immer größer, verbrauchen Ressourcen und es ist nicht etwas, das wahrscheinlich einfach verschwindet.

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