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Was ist Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data?
Unternehmen versuchen, mehr Wert aus ihren Daten zu ziehen, haben jedoch Schwierigkeiten, alle generierten Daten zu erfassen, zu speichern und zu analysieren. Da verschiedene Arten von Geschäftsdaten in rasantem Tempo produziert werden, ist es wichtig, dass Unternehmen die richtigen Werkzeuge zur Verarbeitung und Verteilung dieser Daten zur Verfügung haben. Diese Werkzeuge sind entscheidend für das Management, die Speicherung und die Verteilung dieser Daten und nutzen die neueste Technologie wie parallele Rechencluster. Im Gegensatz zu älteren Werkzeugen, die mit Big Data nicht umgehen können, ist diese Software speziell für großflächige Einsätze konzipiert und hilft Unternehmen, große Datenmengen zu organisieren.
Die Menge an Daten, die Unternehmen produzieren, ist zu groß, als dass eine einzelne Datenbank sie bewältigen könnte. Daher wurden Werkzeuge entwickelt, um Berechnungen in kleinere Teile zu zerlegen, die auf viele Computer verteilt werden können, um Berechnungen und Verarbeitung durchzuführen. Unternehmen, die große Datenmengen (über 10 Terabyte) und hohe Berechnungskomplexität haben, profitieren von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data. Es sollte jedoch beachtet werden, dass andere Arten von Datenlösungen, wie relationale Datenbanken, für Unternehmen immer noch nützlich sind, insbesondere für spezifische Anwendungsfälle wie Geschäftsdaten, die typischerweise transaktional sind.
Welche Arten von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data gibt es?
Es gibt verschiedene Methoden oder Arten, in denen die Verarbeitung und Verteilung von Big Data erfolgt. Der Hauptunterschied liegt in der Art der Daten, die verarbeitet werden.
Stream-Verarbeitung
Bei der Stream-Verarbeitung werden Daten in Echtzeit in Analysetools eingespeist, sobald sie generiert werden. Diese Methode ist besonders nützlich in Fällen wie der Betrugserkennung, bei denen Ergebnisse im Moment entscheidend sind.
Batch-Verarbeitung
Die Batch-Verarbeitung bezieht sich auf eine Technik, bei der Daten über einen bestimmten Zeitraum gesammelt und anschließend zur Verarbeitung gesendet werden. Diese Technik eignet sich gut für große Datenmengen, die nicht zeitkritisch sind. Sie wird häufig verwendet, wenn Daten in Altsystemen gespeichert sind, wie z.B. Mainframes, die keine Datenströme liefern können. Fälle wie Gehaltsabrechnung und Abrechnung können mit der Batch-Verarbeitung angemessen gehandhabt werden.
Was sind die gemeinsamen Merkmale von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data?
Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data bietet den Nutzern die Fähigkeiten, die sie benötigen, um ihre Daten für Zwecke wie Analysen und Anwendungsentwicklung zu integrieren. Die folgenden Merkmale erleichtern diese Aufgaben:
Maschinelles Lernen: Diese Software hilft, Datenwissenschaftsprojekte für Datenexperten wie Datenanalysten und Datenwissenschaftler zu beschleunigen, indem sie ihnen hilft, maschinelle Lernmodelle auf strukturierten oder semistrukturierten Daten mit Abfragesprachen wie SQL zu operationalisieren. Einige fortschrittliche Werkzeuge arbeiten auch mit unstrukturierten Daten, obwohl diese Produkte selten sind.
Serverlos: Benutzer können schnell mit serverlosem Data Warehousing beginnen, wobei der Softwareanbieter sich um die Ressourcenbereitstellung im Hintergrund kümmert. Upgrades, Sicherheit und Verwaltung der Infrastruktur werden vom Anbieter übernommen, sodass Unternehmen mehr Zeit haben, sich auf ihre Daten und die Ableitung von Erkenntnissen daraus zu konzentrieren.
Speicherung und Berechnung: Mit gehosteten Optionen können Benutzer die Menge an Speicher und Berechnung anpassen, die sie benötigen, zugeschnitten auf ihre speziellen Datenanforderungen und Anwendungsfälle.
Datensicherung: Viele Produkte bieten die Möglichkeit, historische Daten zu verfolgen und anzuzeigen und ermöglichen es ihnen, Daten im Laufe der Zeit wiederherzustellen und zu vergleichen.
Datenübertragung: Besonders im aktuellen Datenklima werden Daten häufig über Data Lakes, Data Warehouses, Altsysteme und mehr verteilt. Viele Softwareprodukte zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data ermöglichen es Benutzern, Daten von externen Datenquellen auf einer geplanten und vollständig verwalteten Basis zu übertragen.
Integration: Die meisten dieser Produkte ermöglichen Integrationen mit anderen Big-Data-Tools und -Frameworks wie dem Apache Big Data-Ökosystem.
Was sind die Vorteile von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data?
Die Analyse von Big Data ermöglicht es Geschäftsanwendern, Analysten und Forschern, fundiertere und schnellere Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten nutzen, die zuvor unzugänglich oder unbrauchbar waren. Unternehmen verwenden fortschrittliche Analysetechniken wie Textanalyse, maschinelles Lernen, prädiktive Analysen, Data Mining, Statistik und natürliche Sprachverarbeitung, um neue Erkenntnisse aus zuvor ungenutzten Datenquellen zu gewinnen, entweder unabhängig oder zusammen mit bestehenden Unternehmensdaten.
Mit Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data beschleunigen Unternehmen Prozesse in Big-Data-Umgebungen. Mit Open-Source-Tools wie Apache Hadoop (zusammen mit kommerziellen Angeboten oder anderen) können sie die Herausforderungen bewältigen, denen sie sich in Bezug auf Big-Data-Sicherheit, Integration, Analyse und mehr stellen müssen.
Skalierbarkeit: Im Gegensatz zu herkömmlicher Datenverarbeitungssoftware kann Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data große Datenmengen effektiv und effizient verarbeiten und hat die Fähigkeit, zu skalieren, wenn die Datenmenge zunimmt.
Geschwindigkeit: Mit diesen Produkten können Unternehmen blitzschnelle Geschwindigkeiten erreichen, die es den Benutzern ermöglichen, Daten in Echtzeit zu verarbeiten.
Komplexe Verarbeitung: Benutzer haben die Möglichkeit, komplexe Abfragen durchzuführen und die Leistungsfähigkeit ihrer Daten für Aufgaben wie Analysen und maschinelles Lernen zu nutzen.
Wer nutzt Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data?
In einem datengesteuerten Unternehmen müssen verschiedene Abteilungen und Jobtypen zusammenarbeiten, um diese Tools erfolgreich einzusetzen. Während Systemadministratoren und Big-Data-Architekten die häufigsten Nutzer von Big-Data-Analyse-Software sind, ermöglichen Self-Service-Tools eine breitere Palette von Endbenutzern und können von Vertriebs-, Marketing- und Betriebsteams genutzt werden.
Entwickler: Benutzer, die Big-Data-Lösungen entwickeln möchten, einschließlich des Aufbaus von Clustern und der Erstellung und Gestaltung von Anwendungen, nutzen Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data.
Systemadministratoren: Es kann notwendig sein, dass Unternehmen Spezialisten beschäftigen, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß verarbeitet und verteilt werden. Administratoren, die für die Wartung, den Betrieb und die Konfiguration von Computersystemen verantwortlich sind, erfüllen diese Aufgabe und sorgen dafür, dass alles reibungslos läuft.
Big-Data-Architekten: Die Übersetzung von Geschäftsanforderungen in Datenlösungen ist eine Herausforderung. Architekten überbrücken diese Lücke, indem sie mit Geschäftsführern und Dateningenieuren gleichermaßen in Kontakt treten, um den Datenlebenszyklus zu verwalten und zu pflegen.
Was sind die Alternativen zur Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data?
Alternativen zur Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:
Data-Warehouse-Software: Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl unterschiedlicher Datenquellen. Um alle ihre Daten bestmöglich zu integrieren, implementieren sie Data-Warehouse-Software. Data-Warehouses speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, die es Business-Intelligence- und Analysetools ermöglichen, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysetools aufgenommen werden.
NoSQL-Datenbanken: Während relationale Datenbanklösungen bei strukturierten Daten glänzen, speichern NoSQL-Datenbanken lose strukturierte und unstrukturierte Daten effektiver. NoSQL-Datenbanken passen gut zu relationalen Datenbanken, wenn ein Unternehmen mit unterschiedlichen Daten zu tun hat, die sowohl auf strukturierte als auch auf unstrukturierte Weise gesammelt werden.
Software im Zusammenhang mit Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data
Verwandte Lösungen, die zusammen mit Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data verwendet werden können, umfassen:
Datenvorbereitungssoftware: Datenvorbereitungssoftware hilft Unternehmen bei ihrem Datenmanagement. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Obwohl Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data typischerweise einige Datenvorbereitungsfunktionen bietet, könnten Unternehmen ein dediziertes Vorbereitungstool bevorzugen.
Big-Data-Analyse-Software: Unternehmen mit einer robusten Lösung zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data können beginnen, ihre Daten zu analysieren. Sie können Tools übernehmen, die auf Big Data ausgerichtet sind, sogenannte Big-Data-Analyse-Software, die Einblicke in große Datensätze bietet, die aus Big-Data-Clustern gesammelt werden.
Stream-Analyse-Software: Wenn Benutzer nach Tools suchen, die speziell auf die Analyse von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind, kann Stream-Analyse-Software hilfreich sein. Diese Echtzeit-Verarbeitungstools helfen Benutzern, Daten im Transfer über APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software ist hilfreich bei Internet-of-Things (IoT)-Daten, die möglicherweise häufig in Echtzeit analysiert werden müssen.
Log-Analyse-Software: Log-Analyse-Software ist ein Tool, das Benutzern die Möglichkeit gibt, Logdateien zu analysieren. Diese Art von Software umfasst typischerweise Visualisierungen und ist besonders nützlich für Überwachungs- und Alarmierungszwecke.
Herausforderungen bei der Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern: Der Umgang mit Big Data ist nicht unbedingt einfach. Oft erfordern diese Tools einen dedizierten Administrator, um bei der Implementierung der Lösung zu helfen und andere bei der Einführung zu unterstützen. Es gibt jedoch einen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Analysten, die in der Lage sind, solche Lösungen einzurichten. Darüber hinaus werden dieselben Datenwissenschaftler damit beauftragt, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Ohne in diesen Bereichen qualifizierte Personen können Unternehmen die Tools oder ihre Daten nicht effektiv nutzen. Selbst die Self-Service-Tools, die von durchschnittlichen Geschäftsanwendern genutzt werden sollen, erfordern jemanden, der bei der Bereitstellung hilft. Unternehmen können sich an Support-Teams von Anbietern oder externe Berater wenden, wenn sie keinen qualifizierten Fachmann im Haus haben.
Datenorganisation: Big-Data-Lösungen sind nur so gut wie die Daten, die sie konsumieren. Um das Beste aus dem Tool herauszuholen, müssen diese Daten organisiert sein. Das bedeutet, dass Datenbanken korrekt eingerichtet und ordnungsgemäß integriert werden sollten. Dies kann den Aufbau eines Data-Warehouses erfordern, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort speichert. Unternehmen müssen möglicherweise eine dedizierte Datenvorbereitungssoftware erwerben, um sicherzustellen, dass Daten für die Analyselösung auf die richtige Weise verbunden und bereinigt werden. Dies erfordert oft einen qualifizierten Datenanalysten, IT-Mitarbeiter oder einen externen Berater, um sicherzustellen, dass die Datenqualität für eine einfache Analyse optimal ist.
Benutzerakzeptanz: Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengesteuertes Unternehmen zu verwandeln. Besonders in älteren Unternehmen, die seit Jahren auf die gleiche Weise arbeiten, ist es nicht einfach, neue Tools den Mitarbeitern aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass diese Tools eine Notwendigkeit in den Routineaufgaben eines Mitarbeiters sind, werden die Akzeptanzraten steigen.
Welche Unternehmen sollten Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data kaufen?
Die Implementierung von Datenverarbeitungslösungen kann sich positiv auf Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen auswirken.
Finanzdienstleistungen: Der Einsatz von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data im Finanzdienstleistungssektor kann erhebliche Vorteile bringen, z.B. für Banken, die sie für alles von der Verarbeitung von kreditscorebezogenen Daten bis zur Verteilung von Identifikationsdaten nutzen können. Mit Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data können Datenteams Unternehmensdaten verarbeiten und sowohl in interne als auch externe Anwendungen bereitstellen.
Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen werden große Mengen an Daten produziert, wie z.B. Patientenakten, klinische Studiendaten und mehr. Darüber hinaus ist der Prozess der Medikamentenentwicklung besonders kostspielig und zeitaufwändig, weshalb Gesundheitsorganisationen diese Software nutzen, um den Prozess zu beschleunigen, indem sie Daten aus früheren Studien, Forschungspapieren und mehr verwenden.
Einzelhandel: Im Einzelhandel, insbesondere im E-Commerce, ist Personalisierung wichtig. Die führenden Einzelhändler erkennen die Bedeutung von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data, um Kunden hochgradig personalisierte Erlebnisse zu bieten, basierend auf Faktoren wie früherem Verhalten und Standort. Mit der richtigen Software können diese Unternehmen beginnen, ihre Daten in Ordnung zu bringen.
Wie kauft man Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data?
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data
Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data kaufen möchte, kann g2.com in jedem Stadium des Kaufprozesses helfen, die beste Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data für das Unternehmen auszuwählen.
Der erste Schritt im Kaufprozess muss eine sorgfältige Betrachtung der Art und Weise beinhalten, wie die Daten gespeichert werden, sowohl vor Ort als auch in der Cloud. Wenn das Unternehmen viele Daten angesammelt hat, besteht die Notwendigkeit, nach einer Lösung zu suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Obwohl Cloud-Lösungen im Aufschwung sind, muss jedes Unternehmen seine eigenen Datenanforderungen bewerten, um die richtige Entscheidung zu treffen.
Cloud ist nicht immer die Antwort, da es nicht immer eine praktikable Lösung ist. Nicht alle Datenexperten haben den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheit und Latenzproblemen. In Fällen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften wie HIPAA, dass Daten sicher sind. Daher können On-Premises-Lösungen für einige Fachleute, wie diejenigen im Gesundheitswesen und im Regierungssektor, wo Datenschutzbestimmungen besonders streng und manchmal entscheidend sind, von entscheidender Bedeutung sein.
Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken, wie z.B. ihre Daten zu konsolidieren und ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr enthält.
Abhängig vom Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data benötigt wird.
Vergleich von Produkten zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, ist es hilfreich, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Auswahl von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data
Wählen Sie ein Auswahlteam
Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.
Verhandlung
Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es festgelegt ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Was kostet Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data?
Wie bereits erwähnt, gibt es Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preise zwischen den beiden können unterschiedlich sein, wobei erstere oft mit höheren Vorabkosten für die Einrichtung der Infrastruktur verbunden sind.
Wie bei jeder Software sind diese Plattformen häufig in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere haben häufig nicht so viele Funktionen und können Nutzungsbeschränkungen haben. Anbieter können gestaffelte Preise haben, bei denen der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Support einhergehen, der entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann.
Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine erheblichen Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft viele zusätzliche Funktionen bieten, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, externe Berater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen. Bevor ein Unternehmen die Gesamtkosten der Lösung bewertet, muss es das gesamte Angebot, das es kauft, sorgfältig prüfen und die Kosten jeder Komponente berücksichtigen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen einen Vertrag unterzeichnen, in dem sie denken, dass sie nur einen kleinen Teil eines bestimmten Angebots nutzen werden, nur um nachträglich festzustellen, dass sie von viel mehr profitiert und dafür bezahlt haben.
Return on Investment (ROI)
Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data mit dem Ziel, einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, ihre Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie bereits erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.
Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Einführung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie sich Prozesse verbessert haben und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben.
Implementierung von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data
Wie wird Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data implementiert?
Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine externe Beratung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen, zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können.
Wer ist für die Implementierung von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data verantwortlich?
Es kann viele Personen erfordern, wie den Chief Technology Officer (CTO) und den Chief Information Officer (CIO), sowie viele Teams, um ordnungsgemäß bereitzustellen, einschließlich Dateningenieuren, Datenbankadministratoren und Softwareingenieuren. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen beginnen, Daten zusammenzufügen und die Reise der Datenwissenschaft zu beginnen, beginnend mit der richtigen Datenvorbereitung und -verwaltung.
Trends in der Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data
Open Source vs. kommerziell
Viele Softwareangebote im Big-Data-Bereich basieren auf Open-Source-Frameworks wie Apache Hadoop. Obwohl erfahrene Dateningenieure verschiedene Open-Source-Komponenten zusammenstellen und ihr eigenes Datenökosystem entwickeln, ist dies häufig keine machbare Option aufgrund ihrer Komplexität und der Zeit, die benötigt wird, um eine maßgeschneiderte Lösung zu erstellen. Unternehmen suchen oft nach kommerziellen Optionen aufgrund der zusätzlichen Fähigkeiten, die sie bieten, wie zusätzliche Tools, Überwachung und Verwaltung.
Cloud vs. On-Premises
Unternehmen, die Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data bereitstellen möchten, haben Optionen, wie dies erreicht werden kann. Mit dem Aufstieg der Cloud und ihren Vorteilen, wie der Vermeidung großer Ausgaben für Infrastruktur, suchen viele in der Cloud nach Datenmanagement, -verarbeitung, -verteilung und sogar -analyse. Sie kombinieren und passen mit der Option, mehrere Cloud-Anbieter für unterschiedliche Datenanforderungen zu wählen. Es ist auch möglich, Cloud mit On-Premises-Lösungen für verbesserte Sicherheit zu kombinieren.
Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten
Wie bereits erwähnt, werden Daten in rasantem Tempo produziert. Darüber hinaus sind die Datentypen nicht alle von einer Sorte. Einzelne Unternehmen könnten eine Vielzahl von Datentypen produzieren, von Sensordaten von IoT-Geräten bis hin zu Ereignisprotokollen und Klickströmen. Daher müssen die Werkzeuge, die zur Verarbeitung und Verteilung dieser Daten benötigt werden, in der Lage sein, diese Last auf eine skalierbare, kosteneffiziente und effektive Weise zu bewältigen. Fortschritte in KI-Techniken wie maschinelles Lernen helfen, dies besser handhabbar zu machen.
