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Aktuelle Fragen
Warum benötigen Sie einen Data Lake für Big Data?
Big Data wird schnell zur besten Ressource jedes Unternehmens. In seinem Bericht über Cloud-Märkte und -Trends 2018prognostizierte Wikibon für die nächsten 10 Jahre eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 17 Prozent für Big Data-Software. Mit den Daten und Einsichten, die mit Big Data-Lösungen erfasst wurden, finden Unternehmen neue Wege, um den aktuellen Geschäftsbetrieb zu verbessern, Daten offenzulegen und unerwartete Effizienzsteigerungen zu erzielen.
Die Antwort besteht zunehmend darin, die Daten in einem zentralen Repository zu sammeln: Ein Data Lake.
Mit Data Lakes können Sie archivierte Daten aus beliebigen Quellen für datengesteuerte Initiativen verwenden. Auf diese Weise können Sie maschinelles Lernen operationalisieren und Streaming-Daten verarbeiten, um letztendlich Struktur und Zugriff auf Big Data zu erhalten.
Lösungen für den Wettbewerbsvorteil
Transformiere Daten in Einsichten
Mit den Big-Data-Lösungen von Oracle können massive eingehende Daten verarbeitet, gespeichert und als Grundlage für neue Geschäftsstrategien verwendet werden, von denen Folgendes profitiert:
- Geschäftsanalysten: Neue Einsichten für datengesteuerte Entscheidungen
- Datenanalysten: Schnelleres und einfacheres Modellieren dank maschinellem Lernen
- IT: Intelligentes Datenmanagement zur Ressourcenverteilung mithilfe eines Data Lakes
Schnelle, intelligente und skalierbare Datenverwaltung
Mit Data Lakes können Daten für eine optimale Nutzung zentral gespeichert und verarbeitet werden:
- Konsolidieren Sie die für die Analyse benötigten Daten in einem Data Lake für die Datenverwaltung und -verarbeitung
- Führen Sie das maschinelle Lernen skalierbar aus und liefern Sie die Ergebnisse an das nachfolgende Unternehmensanwendungen
- Skalieren Sie den Data Lake Storage auf einfache Weise und berechnen Sie ihn unabhängig, um die Workload-Anforderungen zu erfüllen
- In der Cloud oder serverbasiert bereitstellen
Entdecken Sie Data Lakes in Aktion
Lösungsmuster bieten ein funktionierendes Top-Level-Design, das die Systemkomponenten in Position bringt, ohne sich in Details zu verlieren. Wie sollten Sie Ihren Data Lake strukturieren? Dies hängt von Anwendungsfallparametern ab, wie z.B.:
- Bestehendes Hardware-Design
- Stufe der notwendigen Transformation
- Umfang der Analyseverwendung
- Anforderungen für das Streaming von Daten
Verwenden Sie Data Labs mit Data Lakes
Data Lakes bieten eine ressourcenschonende Möglichkeit zum Speichern und Zugreifen auf Daten. Aber was passiert, wenn Sie tiefere Einsichten benötigen? Ein Datenlabor ist eine separate Umgebung, in der kleinere Datenextrakte bearbeitet, untersucht und analysiert werden können. Ein Datenlabor kann verwendet werden, um:
- Optimieren Sie Ihre IT-Ressourcen, indem Sie in einer Laborumgebung arbeiten, die kleiner und kontrollierter ist
- Lassen Sie das Experimentieren zu, um neue Daten und Strategien zu generieren
- Daten sicher manipulieren, ohne den Data Lake zu beeinträchtigen
HR, Finanzen, Supply Chain und mehr
Unabhängig von Ihrer Branche kann Big Data die Art und Weise verändern, wie Sie Ergebnisse analysieren und Entscheidungen treffen:
- HR: Bewerten Sie Bindung, Einstellung und Zufriedenheit der Mitarbeiter mit realen Zahlen
- Supply Chain: Optimieren Sie Lager und Fertigung für eine effiziente Planung
- Finanzen: Nutzen Sie prädiktive Modellierung und Analyse, um den Märkten einen Schritt voraus zu sein
- Marketing: Erhalten Sie einen detaillierten Einblick in die Funktionsweise von Marketingplänen — und das Warum
Gehen Sie mehr ins Detail mit Oracle Big Data Produkten
Datenintegration
Big Data stammt aus einer Reihe von Quellen. Das Verweben all dieser Daten zu einer umfassenden und handhabbaren Struktur ist ein Prozess für sich. Das Ergebnis ist eine einheitliche Ansicht der Daten, die verarbeitet und analysiert werden kann.
Big-Data-Management
Das Management von großen Datenquellen, Prozessen und Ausgaben ist ein schwieriger Balanceakt, insbesondere wenn Konformität und andere Faktoren ins Spiel kommen. Die Verwaltung von Big Data behandelt dieses dynamische Szenario für einen optimierten und effektiven Prozess.
Data Science
Durch Datenanalyse sind Zahlen nicht mehr nur Zahlen. Sie erzählen eine Geschichte über die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft Ihres Unternehmens. In der Datenanalyse dreht sich alles um die Entdeckung dieser Geschichte.
Business Analytics
Welche Geschäftsgeheimnisse stecken tief in den Datenmengen? Die Analyse extrahiert Werte aus Daten durch Analyse und Projektion und eröffnet so neue strategische Möglichkeiten.