Leitfaden für Datenintegratoren für erfolgreiche Big-Data-Projekte

In Sachen Big Data verlässt sich die Firma auf Sie.

Traditionell wird Big Data durch die drei „Vs“ definiert: „Volume, Velocity, Variety“ (Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt). Das Volumen ist die Menge der unstrukturierten Daten mit geringer Dichte, die verarbeitet werden müssen. Je nach Unternehmen kann dieses Volumen von einigen Dutzend Terabytes bis hin zu Hunderten von Petabytes reichen. Die Geschwindigkeit ist die Frequenz, mit der Sie Daten erhalten und darauf reagieren. Je nach Datentyp kann das bedeuten, dass man in Echtzeit auf die eingehenden Informationen reagieren muss. Vielfalt bezieht sich auf all die verschiedenen Datenarten, die Big Data ausmachen, von strukturierten über semistrukturierte bis hin zu unstrukturierten Daten. Alle diese Datentypen müssen für die anschließende geschäftliche Nutzung zusammengeführt werden.

Zur Komplexität von Big Data kommt jedoch noch ein viertes V hinzu: „Value“ – der Wert. Unternehmen setzen zunehmend auf Big Data, um strategische Gewinne zu erzielen. Infolgedessen werden die Kapital und Ertragsvorteile, die mit erfolgreichen Big-Data-Initiativen erreicht werden, zu einem entscheidenden Kriterium von Big Data. Laut einer von Precisely durchgeführten Umfrage verspricht sich mehr als die Hälfte der Unternehmen durch die effektive Nutzung von Big Data strategische Gewinne.

Sie brauchen also nur riesige Datenmengen in vielen verschiedenen Formaten erfolgreich zusammenzuführen und auf eine sinnvolle Weise zu
integrieren. Das ermöglicht Geschäftsanwendern dann, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Eigentlich ganz einfach, oder? Tatsächlich ist der erfolgreiche Umgang mit Big Data einer der schwierigsten Aspekte in der IT-Arbeit. Und Ihr Unternehmen verlässt sich darauf, dass Sie das richtig machen – auch und gerade dann, wenn Sie vor lauter Komplexität nicht wissen, wo Sie anfangen sollen. Deshalb gibt es dieses E-Book. Es hat den Anspruch, Sie beim Aufbau eines erfolgreichen Big-Data-Projekts auf der Grundlage einer effektiven Datenintegration zu unterstützen.

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