ERP-Digitalisierung

Big Data

Lesedauer: 2 Minuten

11. März 2016 von Sandy Eggert

Big Data

Das Schlagwort „Big Data“ gehört derzeit zu den wichtigsten Trends im IT-Bereich. Dies bestätigen Analysten wie Gartner, Experton Group oder auch IDC in ihren Untersuchungen [1]. Hintergrund von Big Data ist der starke Anstieg des weltweiten Datenvolumens. Im Allgemeinen wird unter „Big Data“ ein riesiges, immer größer werdendes Datenvolumen verstanden, welches aufgrund der Vielzahl von Datenquellen einen Mix aus strukturierten und unstrukturierten Daten mit komplexen Beziehungen untereinander darstellt [2].

 

Der Begriff „Big Data“

Der Ursprung des Begriffs „Big Data“ ist nicht eindeutig geklärt. Im Jahre 2011 wurden erstmals Eigenschaften von Big Data durch Gartner definiert. Das dabei verwendete Modell geht von drei treibenden Faktoren aus: ansteigendes Datenvolumen, ansteigende Geschwindigkeit mit der Daten erzeugt und verarbeitet werden sowie eine steigende Vielfalt der erzeugten Daten [3].

Das Bild zeigt die Herausforderungen im Bereich Big Data [5].

 

Ziele von Big Data

Das übergeordnete Ziel von Big Data ist es, dieses enorme, stetig wachsende Datenvolumen zweckorientiert auszuwerten, um dadurch Wettbewerbsvorteile erzielen zu können. Dabei sollen Daten aus unterschiedlichsten Quellen genutzt werden, wie z.B.: aus Web Portalen, Social Media-Anwendungen, Lokalisierungsdaten sowie Daten aus Unternehmensanwendungen wie ERP, DMS etc.
 

Herausforderungen

Eine wesentliche Herausforderung liegt in der Analyse der Daten aus zunehmend unterschiedlichsten Datenquellen in Echtzeit. Voraussetzung dafür ist die Zusammenführung der Daten, was wiederum eine enorme Schwierigkeit darstellt, da die Daten in ihrer Gesamtheit nicht homogen vorliegen, sondern sich strukturiert und unstrukturiert auf verschiedenen Speichersystemen befinden.
 

Abgrenzung zu Business Intelligence

Der Hauptunterschied zwischen Big Data und Business Intelligence ist die Ausrichtung auf die zu verarbeitenden Daten. Business Intelligence-Analysen basieren auf strukturierten und konsistenten Datenbeständen. Die Analysen zeichnen sich zudem durch Daten aus der Vergangenheit aus. Big Data hingegen zielt auf Auswertungen unstrukturierter und möglicherweise nicht konsistenter Echtzeitdaten. Der Fokus liegt dabei auf dem frühzeitigen Erkennen zukünftiger Entwicklungen. Dementsprechend unterschieden sich auch die eingesetzten Technologien [3].
 

Echtzeittechnologien

Big Data Lösungen nutzen neue Echtzeittechnologien wie z.B. Not Only SQL (NoSQL) Lösungen, die effizienter mit unstrukturierten und großen Datenmengen umgehen können [3]. Dazu gehören beispielsweise spaltenorientierte Datenbanken und In-Memory-Techniken, die Abfragen extrem beschleunigen können. Indem In-Memory-Lösungen (wie z.B. HANA von SAP) Daten im Arbeitsspeicher statt auf externen Speichermedien ablegen, bieten diese Technologien einen enormen Geschwindigkeitsvorsprung gegenüber herkömmlichen Datenbank-Techniken.

 




[1]     Weber, N.; Eggert, S.: Business Analytics - Ergebnisse einer aktuellen Studie im Branchenvergleich. ERP Management 3/2012, Gito Verlag, 2012.

[2]     Martin, W.: Big Data Strategic Bulletin – Juli 2012  it verlag GmbH, Aying.

[3]     Klein, D.; Tran-Gia, P.; Hartmann, M.: Big Data. www.ai-wuerzburg.de/as 2013.

[4]     Manhart, K.: Technologien für große Datenmengen. Big Data im Griff. http://www.cio.de/dynamicit/management_strategie/2308070/index5.html 2012.

[5]     Gottwald, M.: Big Data - Modewort oder Erfolgsfaktor?, www.softselect.de 2012.




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