Die Herausforderung: Das Potenzial von Big Data ausschöpfen

Die Herausforderung: Das Potenzial von Big Data ausschöpfen

Big Data ist da – und verändert die Business-Welt von Grund auf. Big Data liefert neue Einblicke und beschleunigt die Generierung von Business-Informationen. An sich ist das Konzept von Big Data nicht neu, doch sein Potenzial für die effiziente Datenorganisation, -verwaltung und -analyse wird gerade erst entdeckt. Riesige Mengen an intern und extern generierten Daten stehen endlich für die Mainstream–Nutzung zur Verfügung.

Dennoch: Für viele Unternehmen ist es nicht einfach, das Potenzial dieser Daten auszuschöpfen. Denn während es die Geschwindigkeit und das Volumen sind, die Big Data so wertvoll machen, stellen genau diese Merkmale gleichzeitig eine große Herausforderung dar.  Erschwerend hinzu kommt die Bandbreite an Datentypen und Datenquellen, die von stark strukturierten Dateien über halbstrukturierte Texte bis hin zu unstrukturierte Video und Audio Feeds reicht.

In einer durchgeführten Studie des IT-Analysten Gartner berichteten 49% der Organisationen, dass sie am meisten mit der Vielfalt von Big Data zu kämpfen hätten. 35% bezeichneten das Datenvolumen als ihr größtes Problem. 16% der Unternehmen erklärten, dass ihnen das Tempo, mit dem die Daten generiert werden, die meisten Schwierigkeiten bereitet. Das Handling von Daten aus verschiedenen Datenbanken und Systemen war schon immer eine Herausforderung – mit der wachsenden Zahl unterschiedlicher Dateitypen lässt sich dieses Problem aber kaum mehr bewältigen.

Hinzu kommt, dass die Daten oft auf mehrere separate Systeme, Quellen und Silos verteilt sind. Da kann eine unternehmensweit einheitliche Sicht auf die verfügbaren Informationen als reine Utopie erscheinen.

Für Unternehmen, die diese Datenflut auf die gleiche Weise wie vor 20 Jahren integrieren möchten – nämlich mit einem traditionellen Data-Warehouse-Konzept – ist es tatsächlich ein Ding der Unmöglichkeit. Um wirklich einen Nutzen aus dieses Daten ziehen zu können, müssen Informationen aus internen UND externen Quellen aufgenommen und verarbeitet sowie echtzeitnahe Analysen durchgeführt werden  – kein leichtes Unterfangen. Angesichts dieser Herausforderungen können traditionelle Data-Warehouse-Lösungen nicht mit der rasanten Entwicklung der Daten-Ökosysteme Schritt halten.

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