Big Data wird von Unternehmen immer noch nicht ausgeschöpft. Unternehmen nutzen noch lange nicht alle Möglichkeiten aus, um mit Hilfe von Daten am Markt erfolgreich zu agieren.

 

Einleitung: Big Data Tools werden immer wichtiger

Heutzutage generieren wir mehr Daten als je zuvor. Jeder Klick, jede Online-Transaktion, jede Social Media Aktivität hinterlässt digitale Spuren. Diese große Menge an Informationen wird als „Big Data“ bezeichnet. Big Data bietet Unternehmen jedoch nicht nur eine Menge an Informationen, sondern auch eine Vielzahl von Herausforderungen. Die Verarbeitung, Analyse und Interpretation dieser riesigen Datenmengen erfordert spezielle Tools und Technologien. Hier kommen Big Data-Tools ins Spiel.

Big Data-Tools sind Softwareanwendungen, die speziell entwickelt wurden, um Unternehmen bei der Verwaltung und Analyse großer Datensätze zu unterstützen. Diese Tools bieten Funktionen zur Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse und ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Zu den beliebtesten Big Data-Tools gehören Hadoop, Apache Spark, Apache Flink und Cassandra.

In diesem Artikel werden wir uns genauer mit diesen und anderen Big Data-Tools befassen und ihre Funktionen sowie ihre Bedeutung für Unternehmen untersuchen. Wir werden auch untersuchen, wie diese Tools Unternehmen dabei unterstützen können, ihre datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. In Deutschland werden solche Potenziale noch zu selten genutzt. Das zeigt auch folgende Grafik auf Basis einer Bitkom-Umfrage.

 

Die Vorteile der Verwendung von Big-Data-Tools für die Datenauswertung

Die Verwendung von Big-Data-Tools bietet eine Reihe von Vorteilen für die Datenauswertung. Erstens ermöglichen diese Tools die Verarbeitung großer Datenmengen in kurzer Zeit. Durch die Skalierbarkeit und Parallelverarbeitung können große Datenbestände effizient analysiert werden. Dies führt zu einer schnelleren und genaueren Auswertung der Daten. Die Big-Data-Tools helfen auch bei der Identifizierung von Mustern und Trends in den Daten. Durch fortgeschrittene Algorithmen und maschinelles Lernen können diese Tools automatisch Muster erkennen und daraus Erkenntnisse ableiten. Dadurch wird es einfacher, verborgene Zusammenhänge und Erkenntnisse in den Daten zu entdecken, die für die Geschäftsentscheidungen relevant sein können.

Ein weiterer Vorteil der Verwendung von Big-Data-Tools ist die Möglichkeit, verschiedene Quellen von Daten zusammenzuführen. Unternehmen haben häufig Daten aus verschiedenen Quellen wie internen Systemen, sozialen Medien und externen Datenquellen. Mithilfe von Big-Data-Tools können diese Datenquellen integriert und gemeinsam analysiert werden. Dies ermöglicht eine umfassendere und ganzheitlichere Analyse der Daten, da Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Datenquellen identifiziert werden können.
Die Verwendung von Big-Data-Tools bietet auch die Möglichkeit, Echtzeitdaten zu analysieren. Durch die Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen schnell auf Veränderungen oder Trends reagieren. Dies ermöglicht eine bessere Anpassung der Geschäftsstrategie und hilft Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben.

Des Weiteren ermöglichen Big-Data-Tools die Erstellung detaillierter Datenvisualisierungen. Durch die Nutzung von Tools wie Dashboards und interaktiven Diagrammen können Daten auf eine leicht verständliche Art und Weise präsentiert werden. Dies hilft Managern und Entscheidungsträgern, die Daten zu interpretieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

 

Die Rolle von Big-Data-Tools bei der Verbesserung der Geschäftsentscheidungen

Big-Data-Tools spielen eine immer wichtigere Rolle bei der Verbesserung von Geschäftsentscheidungen. Durch die Erfassung und Analyse großer Datenmengen ermöglichen sie Unternehmen, fundierte und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Eine der größten Stärken von Big-Data-Tools liegt in ihrer Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und sie in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Unternehmen können somit Informationen aus verschiedenen internen und externen Quellen sammeln und analysieren, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Dies ermöglicht ihnen eine bessere Einsicht in ihre Geschäftsprozesse, Kundenpräferenzen und Markttrends.

Durch den Einsatz von Big-Data-Tools können Unternehmen auch ihre Prozesse optimieren. Zum Beispiel können sie mithilfe von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz Vorhersagemodelle entwickeln, um die Nachfrage nach ihren Produkten und Dienstleistungen genauer vorherzusagen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Bestände besser zu verwalten, Engpässe zu reduzieren und Kosten zu senken. Darüber hinaus können Big-Data-Tools Unternehmen dabei unterstützen, ihre Marketingstrategien zu verbessern.

Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen ihre Zielgruppen besser verstehen und personalisierte Marketingbotschaften entwickeln. Dies trägt zu einer effektiveren Kundenansprache und einer höheren Kundenzufriedenheit bei.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Rolle von Big-Data-Tools bei der Verbesserung der Geschäftsentscheidungen ist die Risikobewertung. Unternehmen können mit Hilfe von Big-Data-Analysewerkzeugen Risikomodelle entwickeln und Risiken besser vorhersagen und bewerten. Dies ermöglicht es ihnen, präventive Maßnahmen zu ergreifen, um mögliche Risiken zu minimieren und ihre Geschäftsentscheidungen sicherer zu machen.

 

Wie man das richtige Big-Data-Tool für sein Unternehmen auswählt

Das richtige Big-Data-Tool für ein Unternehmen auszuwählen, kann eine Herausforderung sein. Es gibt eine Vielzahl von Optionen auf dem Markt, und es ist wichtig, das Tool zu finden, das am besten zu den spezifischen Anforderungen des Unternehmens passt. Um das richtige Big-Data-Tool auszuwählen, sollten Unternehmen zunächst ihre Bedürfnisse und Ziele klar definieren. Dies umfasst die Identifizierung der Art der Daten, die sie erfassen möchten, sowie die Analyse- und Verarbeitungsmöglichkeiten, die sie benötigen. Es ist auch wichtig, den Umfang des Big-Data-Projekts zu berücksichtigen. Einige Unternehmen benötigen möglicherweise ein Tool, das große Datenmengen verwaltet und analysiert, während andere möglicherweise nur eine einfache Datenverwaltungslösung benötigen.

Eine weitere wichtige Überlegung bei der Auswahl eines Big-Data-Tools ist die Benutzerfreundlichkeit. Selbst die leistungsstärksten Tools bringen wenig, wenn Mitarbeiter Schwierigkeiten haben, sie zu bedienen. Daher sollten Unternehmen sicherstellen, dass das ausgewählte Tool intuitiv und benutzerfreundlich ist und den Anforderungen der Mitarbeiter entspricht. Es kann auch hilfreich sein, eine Testversion des Tools zu verwenden, um sicherzustellen, dass es den Bedürfnissen des Unternehmens entspricht.

Ein weiterer Faktor bei der Auswahl eines Big-Data-Tools ist die Skalierbarkeit. Unternehmen sollten sicherstellen, dass das ausgewählte Tool in der Lage ist, mit dem wachsenden Datenvolumen des Unternehmens Schritt zu halten. Es sollte auch in der Lage sein, mit neuen Technologien und Veränderungen in der Datenerfassung und -analyse umzugehen. Flexibilität ist ebenfalls wichtig, da die Anforderungen an Big-Data-Lösungen im Laufe der Zeit variieren können.

Darüber hinaus sollten Unternehmen bei der Auswahl eines Big-Data-Tools auch die Kosten berücksichtigen. Es ist wichtig, ein Tool zu finden, das den Anforderungen entspricht, aber gleichzeitig auch das Budget des Unternehmens einhält. Manchmal kann es ratsam sein, verschiedene Tools zu vergleichen und möglicherweise eine kostengünstigere Option zu wählen, solange es den Anforderungen entspricht.
Insgesamt erfordert die Auswahl des richtigen Big-Data-Tools eine gründliche Analyse der Anforderungen und Ziele des Unternehmens sowie eine sorgfältige Abwägung verschiedener Faktoren wie Benutzerfreundlichkeit

 

Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von Big-Data-Tools in Unternehmen

Mit der steigenden Bedeutung von Big Data für Unternehmen ergeben sich auch diverse Herausforderungen bei der Implementierung entsprechender Tools. Eine der größten Hürden ist die hohe Komplexität der Big-Data-Technologien. Oftmals benötigen Unternehmen Expertenwissen, um die verschiedenen Tools effektiv nutzen zu können. Eine Lösung hierfür liegt in der Schulung der Mitarbeiter oder der Einstellung spezialisierter Big-Data-Experten. Darüber hinaus stellen auch die Datenqualität und Datenintegration eine Herausforderung dar. Da Big Data oft aus unterschiedlichen Quellen gesammelt wird, müssen diese Datenquellen sauber integriert werden, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Eine Lösung hierfür ist die Implementierung einer Data Governance-Strategie, die klare Richtlinien für die Erfassung, Speicherung und Verwendung von Daten setzt. Des Weiteren müssen Unternehmen auch die Skalierbarkeit ihrer Big-Data-Infrastruktur beachten. Bei einer wachsenden Datenmenge müssen die eingesetzten Tools mühelos erweitert werden können, um die Anforderungen bewältigen zu können. Hier bieten Cloud-Lösungen eine mögliche Lösung, da sie eine flexible Skalierung ermöglichen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Sicherheit von Big Data. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die gesammelten Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt sind und den geltenden Datenschutzbestimmungen entsprechen. Lösungen hierfür sind beispielsweise die Implementierung von Verschlüsselungstechnologien und Access-Management-Systemen. Nicht zuletzt ist auch die Kostenfrage eine Herausforderung bei der Implementierung von Big-Data-Tools. Die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen erfordert oft erhebliche Investitionen. Eine Möglichkeit, Kosten zu reduzieren, besteht darin, Open-Source-Tools zu verwenden, anstatt teure kommerzielle Lösungen einzusetzen. Insgesamt sind die Herausforderungen bei der Implementierung von Big-Data-Tools vielfältig, doch mit den richtigen Lösungsstrategien können Unternehmen die Vorteile von Big Data optimal nutzen. Mit Expertenwissen, einer klaren Datenmanagementstrategie, einer skalierbaren Infrastruktur, angemessener Sicherheit und einer kosteneffizienten Herangehensweise können Unternehmen Big Data erfolgreich implementieren und somit wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

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Eine Übersicht über die beliebtesten Big-Data-Tools und ihre Funktionen

In der Welt der Big Data gibt es eine Vielzahl von Tools, die Unternehmen bei der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen unterstützen. Eine Übersicht über die beliebtesten Big Data Tools und ihre Funktionen kann Unternehmen bei der Auswahl des richtigen Tools helfen.

Eine der bekanntesten und am weitesten verbreiteten Big-Data-Plattformen ist Apache Hadoop. Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das Datenverarbeitung und -speicherung ermöglicht. Es bietet eine verteilte Verarbeitung von großen Datensätzen auf einem Cluster von Computern.

Ein weiteres beliebtes Tool ist Apache Spark. Spark ist ein In-Memory-Framework, das die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ermöglicht. Es kann mit Hadoop integriert werden und bietet eine schnellere Datenanalyse. Beide Tools unterstützen verschiedene Programmiersprachen wie Java, Scala und Python.

Für die Datenvisualisierung und -analyse ist Tableau ein beliebtes Tool. Es ermöglicht die Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte, um Daten auf einfache Weise zu visualisieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Ein weiteres Tool für die Datenanalyse ist Apache Flink. Flink ist ein Open-Source-Framework, das Echtzeitdatenstromverarbeitung und Batch-Datenverarbeitung ermöglicht. Es bietet fortschrittliche Funktionen wie Maschinelles Lernen und Komplexere Kalkulationen.

Für die Datenintegration und -verwendung kann Apache Kafka verwendet werden. Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, die eine effiziente Verarbeitung von Echtzeitdaten ermöglicht. Es unterstützt hohe Durchsatzraten und eine hohe Toleranz gegenüber Datenverlusten.

Für die Verarbeitung von Graphendaten gibt es Tools wie Apache Giraph. Giraph ist ein Open-Source-Graphverarbeitungsframework, das auf Hadoop aufbaut. Es ermöglicht die Analyse großer Graphendaten und unterstützt Algorithmen wie Breitensuche und Pagerank.

Für die Datenspeicherung kann Apache Cassandra verwendet werden. Cassandra ist eine verteilte NoSQL-Datenbank, die eine hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit bietet. Es unterstützt die Speicherung großer Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit und kann schnell auf Lese- und Schreibvorgänge reagieren.

Einige Tools stellen wir hier kurz vor:

 

Splunk

Viele Business-Analysten nutzen Splunk, um komplexe Geschäftsprozesse, Kundenverhalten und Produktnutzung zu analysieren. Dieses Analysetool analysiert auch Daten von SCADA-Systemen, angeschlossenen Geräten und anderen IoT-Datenquellen. Diese Technologie ist ideal für Unternehmen, die von angeschlossenen Geräten generierte Daten überwachen müssen. Unternehmen nutzen Splunk, um Probleme bis zu 70 % schneller zu erkennen und die Kosten für die Eskalation zu reduzieren.

Eine Splunk-Referenzkonfiguration zeigt, wie die Software für die Analyse bestimmter Datentypen konfiguriert werden kann. Diese Konfiguration demonstriert die Grundkonfiguration von Splunk für On-Premises- und Private-Cloud-Implementierungen und erläutert die Skalierbarkeit und Leistung der Software. Neben der Leistungs- und Sicherheitsüberwachung ist die Software auch mit einer Vielzahl von Dateitypen kompatibel, darunter Protokolldateien und Zeitreihen. Auf diese Weise kann ein Unternehmen in kurzer Zeit große Datenmengen sammeln und organisieren.

Splunk ist eine hervorragende Lösung für diese Daten, da es Maschinendaten verarbeiten kann, um Erkenntnisse zu gewinnen. Zu seinen Möglichkeiten gehören die Vorhersage von Problemen und Verbesserungen durch die Digitalisierung von Geschäftsprozessen durch die Identifizierung von risikoreichen Ereignissen, bevor sie erheblichen Schaden anrichten.

Mit den neuen Versionen erweitert Splunk seine Fähigkeiten zum maschinellen Lernen. Mit Tools für maschinelles Lernen können Sie Daten mithilfe von prädiktiven Analysen vorhersagen und kategorisieren. Mit Hilfe von Vorhersagealgorithmen kann Dunkin‘ Donuts beispielsweise das Angebot an Donuts in einem bestimmten Gebiet vorhersagen und so eine mobile Marketingkampagne starten, um treue Kunden mit Rabatten anzusprechen. Gleichzeitig können Sie Splunk-Analysen verwenden, um die Reaktion auf Sonderangebote zu messen.

Die Software kann auf der Splunk-Website erworben werden. Die Preise richten sich nach der Menge der monatlich indexierten Daten. Die Basisversion beginnt bei 150 US-Dollar pro Gigabyte an Daten und steigt dann weiter an. Zusätzlich zu den integrierten Analysefunktionen unterstützt Splunk auch maschinelles Lernen mit Hilfe seiner Tensorflow-Bibliothek, einer Open-Source-Python-Bibliothek. Die mit Tensorflow entwickelten Modelle sind benutzerdefiniert, was ihnen mehr Flexibilität verleiht als den integrierten Modellen von Splunk.

Hunk

Hunk, eine neue Big-Data-Lösung von Splunk, ist eine hervorragende Möglichkeit, mit dieser Technologie zu beginnen. Sein Web-Framework erleichtert die Arbeit mit großen Datensätzen, während die Search Processing Language (SPL) von Splunk dabei hilft, Muster zu erkennen und Daten von Interesse in Hadoop-Clustern im Petabyte-Bereich zu finden. Hunk lässt sich auch in die DB Connect-Lösung von Splunk integrieren, mit der Benutzer strukturierte Daten in Hadoop mit relationalen Daten, die in einer relationalen Datenbank gespeichert sind, abgleichen können.

Intelligente Zähler können Daten sowohl für den Gas- als auch für den Stromverbrauch aufnehmen. Sie können auch historische Daten aufzeichnen, um Verbrauchsmuster und Trends zu erkennen. Aus diesem Grund können Zigbee-Daten für die Überwachung und Vorhersage von Energiekosten sehr wertvoll sein. Und da es sich bei den Daten um Zeitreihen handelt, lassen sie sich mit dem GlowStick Zigbee CAD leicht in Splunk einlesen.

Tableau

Die Kombination von Splunk und Tableau ermöglicht Ihnen die Analyse großer Mengen von Maschinendaten. Die Splunk-Engine bietet operative Intelligenz, und in Kombination mit Tableau können Benutzer unstrukturierte Daten in Sekundenschnelle untersuchen. Tableau ist in der Lage, Maschinendaten mit anderen Quellen zu kombinieren, so dass Sie mit Sicherheit beeindruckende Dashboards erstellen können. Tableau ist ein Datenvisualisierungstool, das die Bedeutung von Maschinendaten sichtbar macht. Und so funktioniert es:

Die Verwendung von Tableau ist einfach. Dank der Drag-and-Drop-Funktion können Sie innerhalb weniger Minuten äußerst nützliche Dashboards erstellen. Splunk verfügt über umfangreiche Visualisierungs- und Pivot-Funktionen, aber Tableau kann Fragen beantworten, von denen Sie nicht wussten, dass sie existieren. Die Oberfläche macht Daten leichter verständlich und ist eine großartige Möglichkeit, etwas über Daten zu lernen. Und mit seinen umfangreichen Datenkonnektoren kann Tableau von Anwendern jeden technischen Niveaus genutzt werden.

Im Gegensatz zu Tableau ist Splunk nicht kostenlos. Sie müssen für die Serverlizenzierung und die laufende Wartung bezahlen. Wenn Sie dieses Tool für den Unternehmenseinsatz nutzen möchten, müssen Sie eine lizenzierte Unternehmensversion von Splunk verwenden. Dies ist eine gute Option für kleinere Unternehmen, aber Splunk Enterprise kostet viel mehr als 20 GB/Monat. Je nach Größe Ihres Unternehmens kann Splunk Enterprise teuer werden, insbesondere wenn Sie Ihre eigenen Server integrieren müssen.

Snowflake

Ähnlich wie Splunk auch ist Snowflake ein sehr leistungsfähiges SaaS-Werkzeug. Lesen Sie dazu unseren Artikel zum Thema: Vorteile von Snowflake.

 

Fazit: Big Data Software

Big Data Software hat das Potenzial, Unternehmen dabei zu unterstützen, wertvolle Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen. Es gibt eine Vielzahl von Softwarelösungen auf dem Markt, die es ermöglichen, große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Software bietet oft fortschrittliche Funktionen wie Maschinelles Lernen, Data Mining und Echtzeit-Analysen. Mit Hilfe dieser Software können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, organisieren und analysieren, um bessere Entscheidungen zu treffen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren. Aufgrund des hohen Volumens und der Komplexität von Big Data ist es jedoch wichtig, dass Unternehmen ihre Bedürfnisse und Anforderungen sorgfältig abwägen, um die passende Software zu wählen. Es ist auch wichtig, dass Unternehmen über ausreichende Ressourcen und Fachwissen verfügen, um die Software effektiv nutzen zu können. Trotz der Herausforderungen lohnt sich der Einsatz von Big Data Software für Unternehmen, da sie wertvolle Einblicke in ihre Daten liefern kann und ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.

Jens

Jens

Dr. Jens Bölscher ist studierter Betriebswirt mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik. Er promovierte im Jahr 2000 zum Thema Electronic Commerce in der Versicherungswirtschaft und hat zahlreiche Bücher und Fachbeiträge veröffentlicht. Er war langjährig in verschiedenen Positionen tätig, zuletzt 14 Jahre als Geschäftsführer. Seine besonderen Interessen sind Innovationen im IT Bereich.