Big-Data-Integration

Big Data Integration

Der richtige Umgang mit immer vielfältigeren Datenquellen

Xavier Verhaeghe, Vice President, Technology Solutions,
Oracle Europe, Middle East & Africa @XVerhaeghe


Unternehmen müssen immer vielfältigere Datentypen verarbeiten – die richtige Big-Data-Technologie unterstützt sie dabei

Intel

Dass Unternehmen mit einer regelrechten Datenflut zu kämpfen haben, ist seit einigen Jahren allgemein bekannt. Aber erst jetzt wird deutlich, wie vielfältig diese Daten sind – und in Zukunft werden sie noch vielfältiger.

In einen kürzlich von Oracle in Zusammenarbeit mit WSJ Custom Studios durchgeführten weltweiten Umfrage gaben 96 Prozent der 742 befragten Führungskräfte großer Unternehmen an, dass das Volumen der Unternehmensdaten in den letzten zwei Jahren zugenommen hat, insbesondere in den Bereichen Kundenservice, Betrieb, Vertrieb und Marketing. Dabei handelt es sich nur um herkömmliche Unternehmensdaten – gleichzeitig ist aber auch das Volumen von Daten aus anderen Quellen enorm angestiegen.

Xavier Verhaeghe

Xavier Verhaeghe, Vice President, Technology Solutions, Oracle Europe, Middle East & Africa

Unternehmen interessieren sich heute auch für neuartige Daten, beispielsweise aus sozialen Netzwerken oder von Kontakten über die Website. Zusätzlich generieren Smartphone-Apps neue Datenströme, insbesondere in Form von raumbezogenen Daten.

Noch gar nicht berücksichtigt in dieser Liste sind die Daten, die das Internet der Dinge (IoT) in den kommenden Jahren noch beisteuern wird. Milliarden Gegenstände sind mit Sensoren ausgestattet und liefern Daten, die für Unternehmen von Wert sein können. Das zeigt deutlich: Die Bandbreite der Datenquellen und Datenarten, die Unternehmen handhaben müssen, wird schon bald geradezu explodieren .

Die Aufgabe, Tag für Tag so viele unterschiedliche neue Datenquellen auszuwerten, mag unüberwindlich erscheinen. Dennoch müssen Unternehmen dies tun, um Erkenntnisse zu gewinnen, die völlig neue Möglichkeiten für die Kundenbetreuung, Produktgestaltung, Geschäftsmodelle und -abläufe aufzeigen.

 Milliarden Gegenstände sind mit Sensoren ausgestattet und liefern Daten, die für Unternehmen von Wert sein können. Das zeigt deutlich: Die Bandbreite der Datenquellen und Datenarten, die Unternehmen handhaben müssen, wird schon bald geradezu explodieren. 

Die außerordentliche Vielfalt der Daten erschwert diese Aufgabe zusätzlich, denn sie stammen aus unterschiedlichen Quellen innerhalb oder außerhalb des Unternehmens und liegen in verschiedenen Formaten vor. Mit den herkömmlichen Herangehensweisen lässt sich diese Vielfalt kaum in analysierbarer Form in die vorhandenen Infrastrukturen einspeisen. Der Zeit- und Kostenaufwand wäre enorm, und die Arbeit fände nie ein Ende.

Sogenannte „Engineered Systems“ mit integrierter Hardware und Software können hier hilfreich sein, denn sie werden als komplette Einheit entworfen, getestet und gebaut. Dadurch sind alle Komponenten genau aufeinander abgestimmt und auf die jeweilige Aufgabe zugeschnitten. Sie sorgen dafür, dass Unternehmen neue Systeme zur Analyse von Big Data sehr viel schneller produktiv einsetzen können, und das mit deutlich geringeren Integrationsschwierigkeiten als bei einer selbst entwickelten Infrastruktur. 

Problematisch kann auch die Zukunftsfähigkeit der neuen Infrastruktur werden: Bis endlich alle anvisierten Datenquellen integriert sind, gibt es mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit schon viele neue Datenquellen, die ebenfalls integriert werden müssten.  Außerdem müssen die Analysefunktionen möglicherweise skalierbar sein, um den wandlungsfähigen eingehenden Daten gerecht zu werden.

 Bis endlich alle anvisierten Datenquellen integriert sind, gibt es mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit schon viele neue Datenquellen, die ebenfalls integriert werden müssten. 

Auch hier können Engineered Systems einen Beitrag leisten: Sie lassen sich problemlos aufrüsten und skalieren, um geänderten Ansprüchen gerecht zu werden und neue Technologie optimal zu nutzen. Da alle Komponenten gemeinsam entwickelt werden, lassen sie sich gleichzeitig aktualisieren. Das reduziert nicht nur die Ausfallzeiten, sondern auch die erforderlichen Ressourcen. Und weil die gesamte Technologie vom selben Anbieter stammt, könnte die Aktualisierung nicht einfacher sein. In jedem Fall profitieren Unternehmen von einer Infrastruktur mit perfekt aufeinander abgestimmten Komponenten: höhere Effizienz, schnellere Marktreife, geringere Gesamtbetriebskosten.

Die Tools zur Big-Data-Auswertung, die auf Engineered Systems von Oracle eingesetzt werden, wurden speziell für die Arbeit mit vielfältigsten Datentypen und -quellen entwickelt. Oberste Priorität haben die Verwaltung und Analyse von Big Data. Mit diesen Funktionen werden die Daten an passender Stelle gespeichert und lassen sich ganz einfach durchsuchen und auswerten, um Rückschlüsse zu ziehen und Erkenntnisse zu gewinnen. Ein weiterer wichtiger Vorzug: Oracle Engineered Systems sind cloudfähig. Dadurch können Sie die Analyse umfangreicher Datenbestände ganz nach Bedarf in die Cloud verlagern und auch wieder zurückholen.

Die intensive Beschäftigung mit den neuartigen Daten hat sich für den Online-Spielanbieter Wargaming.net bereits ausgezahlt: Die Big Data Appliance von Oracle erfasst und analysiert die täglich anfallenden 40 TB Kundendaten, und die Ergebnisse dieser Analysen sind bereits in die Verbesserung des Multiplayer-Spiels eingeflossen. Mithilfe der aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse konnte Wargaming.net die regionale Kundensegmentierung verbessern und seinen Umsatz um 62 Prozent steigern.

 Big-Data-Integration ist die Schlüsseltechnologie für die gewinnbringende Nutzung immer heterogenerer Daten in Unternehmen. 

Big-Data-Integration ist die Schlüsseltechnologie für die gewinnbringende Nutzung immer heterogenerer Daten in Unternehmen . Diese Technologie stellt das Governance-Framework für die Organisation und Kategorisierung der Daten bereit und unterstützt Analyseprogramme beim Auffinden und Auswerten genau der Daten, aus denen sich neue Erkenntnisse gewinnen lassen.

Die Big-Data-Integration etabliert Regeln für die Authentifizierung, Rückverfolgung und Prüfung von Daten. Außerdem bereinigt sie die Datenbestände, damit Analysewerkzeuge sie sinnvoll auswerten können. Daten gehen in den unterschiedlichsten Formen und Formaten – Audio, Video, Text, soziale Medien, Sensordaten – und oft völlig unstrukturiert im Unternehmen ein. Die Integration gibt ihnen eine Struktur, macht sie so überhaupt erst maschinenlesbar und ermöglicht damit aussagekräftige Analysen.

Das Anlegen eines großen Datenpools, wie ich es in einem früheren Blog-Artikel  beschrieben habe, hebt die Abgrenzungen auf, die die Möglichkeiten zur Auswertung unterschiedlicher Datenbestände bislang eingeschränkt haben. Ohne die Datenintegration wäre es allerdings schwierig, sinnvolle Erkenntnisse aus der großen Masse an Rohdaten in diesem Pool zu gewinnen.

Tools zur Handhabung dieser heterogenen Daten gibt es bereits, die Datenvielfalt, die es zu zähmen gilt, ist also kein Grund zur Sorge. Mit der richtigen Herangehensweise und der richtigen Technik können Unternehmen die neuartigen Daten für echte und deutliche Verbesserungen nutzen.


Dieser Artikel über Big Data wurde von Oracle und Intel® für Sie erstellt.

Intel® und das Intel-Logo sind Marken der Intel Corporation in den USA und anderen Ländern.


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