Beste Plattformen zur Integration von Big Data

Was sind Big Data Integrationsplattformen?

Was sind die gemeinsamen Merkmale von Big Data Integrationsplattformen?

Was sind die Vorteile von Big Data Integrationsplattformen?

Wer nutzt Big Data Integrationsplattformen?

Datenanalysten und Datenwissenschaftler: Diese Mitarbeiter sind in der Regel die Hauptnutzer von Big Data Integrationswerkzeugen. Sie verwenden die Software, um ein tieferes Verständnis für geschäftskritische Daten zu erlangen. Diese Teams können mit der Datenvorbereitung, -bereinigung und -verarbeitung für weitere Analysen beauftragt sein.

Marketing-Teams: Marketing-Teams führen oft verschiedene Arten von Kampagnen durch, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen. Die fehlerfreien und aufschlussreichen Daten helfen dem Marketing-Team, erfolgreiche Kampagnen und Strategien umzusetzen. Big Data Integration hilft den Marketing-Teams, das Unternehmen oder sein Produkt an die Zielgruppe zu bewerben.

Finanzteams: Finanzteams nutzen Datenintegrationsplattformen, um Einblicke und Verständnis in die Faktoren zu gewinnen, die das Geschäft einer Organisation beeinflussen. Finanzteams benötigen Echtzeitdaten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, was mit fortschrittlicher Datenintegrationssoftware möglich ist. Durch die Integration von Finanzdaten mit anderen Betriebsdaten ziehen Buchhaltungs- und Finanzteams umsetzbare Erkenntnisse, die möglicherweise nicht durch die Verwendung traditioneller Werkzeuge aufgedeckt worden wären.

Software im Zusammenhang mit Big Data Integrationsplattformen

Verwandte Lösungen, die zusammen mit der Datenintegration verwendet werden können, umfassen:

Metadaten-gesteuerte Datenintegrationssoftware: Big Data Integrationssoftware kann eine Vielzahl von Daten verarbeiten. Wenn sie jedoch mit leistungsstarken Metadaten verwendet wird, kann sie die Erstellung und Verwaltung von BI-Berichten optimieren. Das Metadaten-Repository bietet eine Ansicht und analysiert die Bewegung von Daten innerhalb der Organisation.

Datenmanagement-Plattformen: Diese Kategorie von Software wird verwendet, um Big Data zu sammeln, zu analysieren und zu speichern. Datenmanagement-Plattformen helfen Organisationen, Big Data aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zu nutzen, was zu einer effektiven Kundenbindung führt.

Datenreplikationssoftware: Datenreplikation kann einmalig oder ein fortlaufender Prozess sein. Diese Software zielt darauf ab, alle Mitglieder der Organisation auf dem gleichen Stand zu halten. Datenreplikation umfasst das Kopieren von Daten von einem Server in eine Datenbank auf einem anderen Server.

Big Data Analytics Software: Datenanalyseplattformen sind eine große Hilfe für jede Organisation, die eine rechtzeitige Datenvisualisierung von hochrangigen Analysen benötigt. Viele Branchen zielen mit Hilfe von Datenanalysen auf ihre Kunden ab, was den Unternehmen hilft, ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten und die Kundenerwartungen zu erfüllen.

Anwendungsintegrationssoftware: Anwendungsintegration, ähnlich wie Datenintegration, arbeitet in Batches; dies lässt Lücken bei der schnellen Reaktion. Organisationen können davon profitieren, Daten in Echtzeit mit Anwendungsintegration zu bewegen, um einfachen Zugriff und schnellere Aktionen zu ermöglichen.

Herausforderungen bei Big Data Integrationsplattformen

Verwaltung großer Datenmengen: Das exponentielle Wachstum von Daten aus verschiedenen Quellen ist eine der größten Herausforderungen der Big Data Integration. Dies führt zu weiteren Problemen bei der Speicherung dieser Daten. Manchmal laufen Daten auf mehreren Plattformen - eine Kombination aus On-Premises- und Cloud-Hosting. Dies führt zu Komplexität und die Verwaltung kann schwierig werden.

Manuelle Datenintegrationstätigkeiten: In vielen Organisationen sind Datenwissenschaftler die Mitarbeiter, die die Daten finden und vorbereiten, was einem Äquivalent von nur einer Woche für tatsächliche Datenwissenschaftsaufgaben und analytische Arbeit entspricht. Dies hat Unternehmen dazu veranlasst, nach Werkzeugen zu suchen, um die Aufnahme und Integration zu automatisieren.

Wachstum heterogener Daten: Heterogene Daten sind eine Gruppe von Daten mit nicht ähnlichen Datentypen. Daten werden in verschiedenen Formaten gesammelt - strukturiert, unstrukturiert und semi-strukturiert. Die Integration all dieser unterschiedlichen Datentypen ist ein mühsamer Prozess und erfordert ein geeignetes ETL-Werkzeug. Daten werden meist von verschiedenen Datenverarbeitungssystemen gehandhabt und sind möglicherweise nicht im gleichen Format.

Probleme mit der Datenqualität: Inkompatible oder ungültige Daten können in den aus unterschiedlichen Quellen gewonnenen Daten vorhanden sein. Unternehmen sind sich dessen möglicherweise nicht bewusst, und die Analysen könnten mit diesen inkompatiblen Daten Erkenntnisse zeigen, die schwerwiegende Folgen haben könnten. Die von der Datenanalyse bereitgestellten Erkenntnisse könnten potenziell irreführend sein. Die Qualität der gesammelten Daten wird durch die Ernennung eines Verantwortlichen für das Datenmanagement überprüft. Diese manuelle Arbeit kann zeitaufwändig sein, insbesondere bei großen Datenmengen.

Welche Unternehmen sollten Big Data Integrationsplattformen kaufen?

Einzelhandel: Diese Branche ist die häufigste, die Big Data Software verwendet. Sie möchten mehr Kunden für ihr Geschäft gewinnen. Dazu müssen sie korrekt vorhersagen, was die Kunden wollen. Genaue Erkenntnisse können Unternehmen helfen, ihre Zielkunden zu identifizieren und ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen.

Logistik: Datenintegration bringt verschiedene Systeme zusammen, indem Daten und Funktionen kombiniert werden. Daten in der Transport- und Logistikbranche werden in On-Premises-ERP- und cloudbasierten CRM-Systemen gespeichert. Big Data Integrationslösungen helfen Organisationen, Herausforderungen wie Verkehrsstaus und Kapazitätsfehlmanagement zu überwinden, indem sie automatisiertes Flottenmanagement und cloudbasierte Analysen nutzen. Geschäftsprozesse werden optimiert und Transkriptionsfehler werden ebenfalls reduziert.

Bildung: Datenschutz und Sicherheit sind in der Bildungsbranche von größter Bedeutung. Big Data Tools verändern das Bildungsszenario insgesamt. Spitzentechnologie kann helfen, bessere Bildungsbewertungen zu erstellen.

Banken und Finanzen: Datenintegration hilft Banken, ein besseres Kundenerlebnis, Cross-Selling, Kundenbindung und Gesamtprofitabilität zu bieten. Big Data Integration hilft bei der Betrugserkennung und Compliance.

Bauwesen: Große Infrastrukturprojekte sind umfangreich. Während das Bauwesen eine der am wenigsten digitalisierten Branchen ist, erkennen Organisationen jetzt die Bedeutung der generierten Daten und dass diese genutzt werden sollten, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Mit Big Data Integrationsplattformen können Unternehmen Design- und Baudaten kombinieren, sodass jede Abteilung auf dem gleichen Stand bleibt. Dies führt zu einer besseren Nachverfolgung der Projektdaten, die auf der Baustelle verwendet werden.

Gesundheitswesen: Big Data Plattformen sind für die Gesundheitsbranche von entscheidender Bedeutung. Die Daten im Gesundheitswesen sind unstrukturiert und Datenintegration kann nützlich sein, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Das ultimative Ziel von Datenintegrationslösungen in dieser Branche ist es, die Qualität und die Kosten der Gesundheitsversorgung für Patienten und Forscher zu verbessern.

Wie kauft man Big Data Integrationsplattformen?

Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Big Data Integrationsplattformen

Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und die erste Big Data Integrationsplattform kaufen möchte, oder vielleicht eine Organisation ein Altsystem aktualisieren muss - wo auch immer sich ein Unternehmen im Kaufprozess befindet, g2.com kann dabei helfen, die beste Big Data Integrationssoftware für das Unternehmen auszuwählen.

Die spezifischen geschäftlichen Schmerzpunkte könnten mit all der manuellen Arbeit zusammenhängen, die erledigt werden muss. Wenn das Unternehmen viele Daten angesammelt hat, besteht die Notwendigkeit, nach einer Lösung zu suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die das Big Data Integrationstool verwenden müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.

Ein ganzheitlicher Überblick über das Geschäft und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budgetfunktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.

Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Big Data Integrationsplattform benötigt wird.

Vergleich von Big Data Integrationsplattformen-Produkten

Erstellen Sie eine Longlist

Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, hilft es, 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 Big Data Integrationslösungen zu vergleichen.

Führen Sie Demos durch

Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit dem gleichen Anwendungsfall und Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.

Auswahl von Big Data Integrationsplattformen

Wählen Sie ein Auswahlteam

Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, ein Team 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 Team von drei bis fünf Personen mit Rollen wie dem Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einem technischen Leiter, IT-Administrator wäre ausreichend. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.

Verhandlung

Da Datenintegrationsplattformen sich um Daten drehen, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess ebenfalls datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte wichtige Daten wie Preiskennzahlen eines bestimmten Anbieters, die Phase, in der sich die Käuferorganisation befindet, und auch die Geschäftsbedingungen der Organisation vergleichen.

Endgültige Entscheidung

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.

Was kosten Big Data Integrationsplattformen?

Datenintegrationssoftware ist sowohl On-Premises als auch in der Cloud verfügbar. Die Kosten pro Typ ändern sich, da es bestimmte Faktoren für jeden Typ zu berücksichtigen gibt. Die Organisationen, die die Bereitstellung von On-Premises-Software in Betracht ziehen, sind für Kosten im Zusammenhang mit Serverhardware, Stromverbrauch und Platz verantwortlich. Während Software, die die Cloud nutzt, für die genutzten Ressourcen berechnet werden kann und die Preise je nach Verbrauch der Software steigen oder fallen.

Return on Investment (ROI)

Organisationen kaufen Big Data Integrationsplattformen mit der Erwartung eines bestimmten ROI. Obwohl es Möglichkeiten gibt, ROIs direkt zu berechnen, könnte es etwas entmutigend sein, diese hier zu verwenden. Es hängt ganz von der Komplexität des Projekts und letztendlich von der Software selbst ab. Der ROI kann weiter aus einer IT-Perspektive und einer Geschäftsperspektive betrachtet werden. Der ROI auf IT-Infrastruktur, Personal, Kompetenzaufbau und Dienstleistungskosten wird berechnet. Während für das Geschäft Zeitinvestitionen, externe Investitionen (die Kosten im Zusammenhang mit externen Partnern, die am Projekt beteiligt sind) und Opportunitätskosten als wichtig angesehen werden.

Implementierung von Big Data Integrationsplattformen

Wie werden Big Data Integrationsplattformen implementiert?

Es ist notwendig, die Ziele zu definieren, die mit einer Big Data Integrationsplattform erreicht werden sollen. Dies wird helfen, den Erfolg der Zielprojekte zu messen, für die Big Data Integrationssoftware verwendet wird. Große Organisationen haben Daten in großen Mengen aus heterogenen Datenquellen, daher ist es besser, eine externe Partei für die Implementierung der Software zu beauftragen. Die Konnektivität zwischen den Systemen wird während des Prozesses sichergestellt. Mit einer reichen Erfahrung im Laufe der Jahre können die Spezialisten dieser Beratungsfirmen die Unternehmen bei der effektiven Verbindung und Konsolidierung ihrer Daten unterstützen, indem sie dem Unternehmen helfen, die besten Anbieter im Bereich zu identifizieren, die zu ihren Geschäftsbedürfnissen und -zielen passen würden.

Wer ist für die Implementierung von Big Data Integrationsplattformen verantwortlich?

Die Implementierung der Datenintegration kann ein mühsamer Prozess sein. In solchen Zeiten ist es ratsam, während der gesamten Implementierung auf die Unterstützung des Anbieters zu setzen. Die Teamgröße kann je nach Komplexität der implementierten Software von moderat bis groß variieren. Mit funktionsübergreifenden Teams ist es möglich, den Implementierungsprozess zu optimieren. Vor der tatsächlichen Nutzung ist es immer eine gute Praxis, Beispieldaten zu testen.

Wie sieht der Implementierungsprozess für Big Data Integrationsplattformen aus?

Der gesamte Implementierungsprozess kann in den folgenden Schritten durchgeführt werden:

• Identifizierung und Definition des Projekts ist ein Schritt, bei dem Organisationen herausfinden können, in welchem Format die konsolidierten Daten vorliegen müssen, damit sie für die Organisation von größtmöglichem Nutzen sind.
• Die Überprüfung der Systeme wird an diesem Punkt entscheidend. Abhängig von der Konnektivität können die Beratungsspezialisten Daten-Connectoren und/oder SFTP-Ports empfehlen, um den Datenaustausch zu erleichtern.
• Definition des Datenintegrationsrahmens.
• Definition, wie Daten verarbeitet werden.

Wann sollten Sie Big Data Integrationsplattformen implementieren?

Big Data Integrationssoftware wird in der Regel benötigt, wenn die Organisation mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu tun hat.

Trends bei Big Data Integrationsplattformen

Hybride Integrationsplattformen

Diese Plattformen helfen Geschäftsanwendern, hochkomplexe Daten zu handhaben. Hybride Integrationsplattformen integrieren On-Premises- und cloudbasierte Daten. Diese Plattformen helfen, Kosten und Risiken zu reduzieren.

Integration mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Die disruptive Natur der heutigen digitalen Transformation hat den Weg für viele neue Entwicklungen in Integrationsplattformen geebnet. Mit künstlicher Intelligenz ist es möglich, genaue Einblicke in Kundendaten zu erhalten und so deren Erwartungen zu erfüllen. Maschinelles Lernen hilft, die Transparenz zu bieten, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Einführung von Software as a Service (SaaS) und Cloud

SaaS hilft traditioneller On-Premises-Software, in die Cloud zu migrieren. Die Benutzerfreundlichkeit von Cloud und SaaS ermöglicht es den Organisationen, Daten von jedem Ort und zu jeder Zeit zu nutzen und für die Nutzung zu bezahlen. Es eliminiert auch die Verwendung von Hardware und macht die Infrastruktur flexibel.

Blockchain für Daten und Analysen

Blockchain-Technologie kann auf mehr als eine Weise helfen:

• Erhöht die Sicherheit
• Bietet Transparenz
• Optimiert den Integrationsprozess
• Vereinfacht die Kommunikation
• Eliminiert die Notwendigkeit von Zwischenhändlern und reduziert so die Kosten.