Big Data & Analytics

Big Data zeigen erst nach einer gründlichen Aufbereitung und Auswertung ihr Potential

Die digitalen Daten sind strukturiert oder automatisch von Maschinen generiert, M2M- oder RFID-Daten und Protokolle, oder auch von Nutzern in Crowd Sourcing und Social-Media-Kanälen erzeugt. Der gesamte Pool an Daten in unterschiedlichen Datenformaten ergibt die Big Data.
Die Big Data werden für die Analyse und die Auswertung aufbereitet. Echtzeitanalysen spielen eine immer wichtigere Rolle. Die Ergebnisse der Datenanalysen decken in allen Unternehmensbereichen Potential auf, das in der Umsetzung von Unternehmenszielen relevant ist.
Die Fachartikel in der Kategorie Big Data & Analytics beschreiben die Technologien, die Datenmengen auswerten. Sie finden hilfreiche Analysen und laufend neue Berichte über den Einsatz neuer Techniken. Wissenswertes über Hadoop, Apache Spark, In-Memory-Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouse, Architekturen für Big-Data-Anwendungen, Predictive Analytics und analytische Plattformen.

Laut der Studie „Von Nachhaltigkeit bis Digitalisierung: Challenges 2022“ sind sich Deutschlands Unternehmen ihrer „Datenschätze“ zwar bewusst, schaffen es aber nicht, diese auch zu heben. Die Gründe reichen von fehlender Transparenz über Probleme bei der Konsolidierung bis hin zur immer noch vorhandenen Excel-Dominanz. Für die Studie hat die Produkt-Innovations-Plattform
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Der Wechsel zu einer neuen Lösung bedeutet, dass ein klassisches „Fortsetzen“ einer ähnlich gestalteten Analyse meist nicht möglich ist. Denn die Systeme funktionieren unterschiedlich, meist ändert sich die komplette Struktur der erfassten Daten. Das heißt, für eine erfolgreiche Migration benötigen Sie zunächst einmal die richtige Analyselösung.
Die Kosten für die Datenspeicherung schießen weiter in die Höhe. Gründe dafür sind unter anderem der rapide Anstieg der Datenvolumen oder die Verwaltung, die auch aufgrund zunehmender Remote-Arbeit immer komplexer wird.
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Nichts hat Bestand, außer der Wandel und Unternehmen müssen heute auf diese permanenten Veränderungen reagieren. Dafür setzen sie auf eine breite Palette an digitalen Prozessen und Anwendungen. Dies führt allerdings zu einem immer höheren Datenvolumen und zu einer Vielzahl von Datentypen, die über viele verschiedene Quellen und Systeme verteilt
Daten sind zum Motor des Fortschritts geworden. Privatunternehmen nutzen sie, um Erfahrungen zu optimieren, Abläufe zu intensivieren, Customer Services zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Regierungen nutzen sie, um die Städte der Zukunft zu bauen, den Verbrauch von Versorgungs- und Energie-Ressourcen zu planen und Krisen wie die Covid-Pandemie
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