Im ersten Teil unseres Beitrags zu Big Data 2013 haben wir uns mit den Anforderungen an den Kulturwandel im Unternehmen beschäftigt, der für den Erfolg von Big Data Projekten zwingend erforderlich ist. In Teil zwei gehen wir auf einige Themen und Treiber ein, die dafür sorgen werden, dass großen Datenmengen in den kommenden Jahren eine wachsende Bedeutung zukommt. Außerdem werden einige der wichtigsten Parameter und Herausforderungen mit Big Data angesprochen. Diese Erkenntnisse wurden aus der MultiClient-Studie der Experton Group „Big Data 2012 – 2015“ gewonnen, die Ende 2012 veröffentlicht wurde.
Plattformen treiben Verständnis
Zunächst: Es ist sinnvoll, sich über Big Data Plattformen, wie sie derzeit entstehen, den komplexen Aufgaben zu nähern. Solche Plattformen helfen den Anwendern, sich an das Thema zu günstigeren Konditionen heranzuwagen, als dies mit eigenen komplexen Projekten möglich ist.
Hilfreiche Plattformen sind beispielsweise solche rund um die MapReduce-/Hadoop-Lösungen, fortgeschrittene Reporting-Tools, Plattformen für die Speicherung großer Datenmengen in spaltenorientierten Datenbanken einschließlich der In-Memory-Konzepte oder Adaptionen aus dem Supercomputing-Umfeld (Stichwort GPU-Computing).
Viele Anwender sind in ihren traditionellen Architekturen für die Verarbeitung strukturierter Daten gefangen. Allerdings: Das Datenwachstum ist ohne Zweifel die aktuell größte Herausforderung für die IT. Als weniger bedeutsam werden unter Experten beispielsweise technische Lösungen für Backup und Disaster Recovery oder der Einsatz von Insellösungen gesehen.
Die Kluft zwischen kleinen und großen Unternehmen ist bei einzelnen Big Data Themen in der Regel erheblich. So ist für große Unternehmen die Verteilung von Daten und gewonnenen Informationen an die richtigen Empfänger eine ausgesprochen anspruchsvolle Aufgabe. Bei kleinen Unternehmen hingegen hat das naturgemäß eine geringere Bedeutung.
Integrität der Daten
Wie wichtig die im Unternehmen handzuhabende Datenmenge ist, zeigt sich auch an den Sorgen um die Integrität der Daten. Große Unternehmen sehen hier Probleme auf sich zukommen, während kleinere Unternehmen ihre Daten weitgehend im Griff zu haben scheinen. Generell haben kleine und mittlere Unternehmen beim Umgang mit unternehmensrelevanten Daten weniger Probleme als große Unternehmen. Dies untermauert die Experton-These, dass Big Data kein Mittelstandsthema ist.
Migrations- und Transitions-Pfade von heute strukturierten Unternehmensdaten zu unstrukturierten und strukturierten Massendaten aus beliebigen Quellen könnten demnach wichtiger sein als Lösungen für die Bewältigung der eigentlichen Verarbeitung.
Es ist sicherlich hilfreich für die Anbieter, sich hier zunächst auf Tools zu konzentrieren, mit denen sich die Gültigkeit und den Wahrheitsgehalt großer Datenmengen prüfen lassen. Denn Ziel muss es sein, den daraus zu gewinnenden Informationen vertrauen zu können. Zudem benötigen die Anwender Lösungen für den Schutz gegen Katastrophen und Benutzerfehler wie das irrtümliche Löschen von Datenbankbereichen. Heute vorhandene Backup- und Disaster-Recovery-Lösungen können möglicherweise nicht in den Tera- und Petabytes-Bereich skalieren, den Big Data erreicht.
Die wichtigsten Treiber
Datenwachstum, Qualitätsmanagement und die Automatisierung von Analysen und Reporting sind ohne Zweifel die wichtigsten Treiber für Big Data und Vorstufen der Big Data Verarbeitung. Gerade die Automatisierung von Analysen und Reporting ist bei nahezu allen befragten Unternehmen das wichtigste Argument für die Erneuerung der Analytics-Lösungen.
Bemerkenswert: Praktisch alle Merkmale, die für Big Data zutreffen, werden auch als Triebfaktoren für den Ausbau des strategischen Datenmanagements genannt. Dies bestätigt, dass Big Data in den Unternehmen ein reales Anliegen ist, auch wenn sie den Begriff Big Data noch nicht adaptiert haben.
Auch Konsolidierung, nicht nur der IT, und Effizienzsteigerung sind wichtige Treiber für neue Analytics-Lösungen. Felder wie Kundenbindung und Marketing-Kampagnen sind für rund ein Drittel der befragten Unternehmen ein Anlass, ihre Datenanalyse-Verfahren zu überdenken.
Die Verfügbarkeit neuer Datenbanktechnologien wird in 27 Prozent der Nennungen als Treiber für neue Datenanalyse-Verfahren und strategisches Datenmanagement angeführt.
Bemerkenswert ist, dass über alle Branchen und Unternehmensgrößen hinweg die gleichen Treiber eine Rolle spielen, wenn auch in unterschiedlicher Intensität.
Wie gesagt: Der Markt für Big Data wird 2013 stürmisch – und spannend.
