Big Data-Techniken: Zusammenspiel von Technologie und Geschäftsanalyse
Der Zusammenfluss von Technologie & Business Analytics -
Vor langer, langer Zeit führten Männer ein Nomadenleben, bevor sie sich allmählich der Landwirtschaft zuwandten. Die Erfindung der Rad-, Feuer- und Dampfmaschine wird oft als Wendepunkt in der Entwicklung der Menschheit hin zu Mechanisierung und erhöhtem Lebenskomfort angesehen.
Ebenso haben das legendäre Newtonsche Gesetz der Bewegung und der Schwerkraft, Einsteins Relativitätstheorie, die jetzt sein 100 - jähriges Bestehen feiert, die Wissenschaft revolutioniert und die angewandte Wissenschaft beeinflusst. Die Erfindung des Computers, die Einführung des Personal Computers und der grafischen Benutzeroberfläche (GUI) sind Meilensteine in der Entwicklung des digitalen Zeitalters. Es waren die Binärzahlen Nullen und Einsen, die das Herzstück der Assemblersprachen bilden.
Binär-zu-Big-Data-Techniken
Auf Hardware-Ebene versorgen Nullen und Einsen die Schaltkreise in einem Computer. Auf Unternehmensebene sind es die Big-Data-Techniken, die die Entwicklung von Marketingstrategien für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen grundlegend verändern. Es kann sich aus einzelnen und mehreren Ziffern zusammensetzen, die wichtige Informationen über den Markt, die Funktionsweise einer Maschine, den menschlichen Körper, E-Commerce-Transaktionen oder einfach aus alltäglichen Aktivitäten enthalten, die möglicherweise etwas enthalten oder nicht mit Kauf oder Verkauf zu tun.
Es ist üblich, dass Unternehmen und Buchhalter über Vermögenswerte und Verbindlichkeiten sprechen. Konventionelle Vermögenswerte waren Maschinen, Technologie, Know-how, Humanressourcen, Infrastruktur und auch finanzielle Vermögenswerte.
Jetzt vollzieht sich ein Paradigmenwechsel. Zusammen mit diesen materiellen Gütern sind einige ein- und mehrstellige Zahlen oder Daten zu den wertvollsten Gütern geworden, da Unternehmen und Märkte an Größe zunehmen. Aus der Sicht der Marketing- und Big-Data-Strategie sind Daten zum wichtigsten Aktivposten geworden.
Unternehmen wachsen in Größe und Umfang. Nicht mehr klein, schön oder lebensfähig. Multi-Country-Betriebe, große Einkaufszentren und großvolumige E-Commerce-Unternehmen haben weltweit einen neuen Trend gesetzt. Um in diesem Big Business erfolgreich zu sein, sind Daten und Datenanalysen von entscheidender Bedeutung. Unternehmen setzen auf Big Data Hadoop, um Marktinformationen zu erhalten und die Kundenanforderungen zu verstehen.
Der Zusammenfluss von Technologie und Datenanalyse
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Big-Data-Techniken, über die Unternehmen verfügen, sind bedeutungslos, es sei denn, es gibt eine unterstützende Technologie, um Daten abzubauen, zu verarbeiten und zu organisieren, damit Unternehmen diese wichtigen Ressourcen nutzen können. Bernard Marr, renommierter Schriftsteller und Analyst, sagte, dass Unternehmen unabhängig von ihrer Größe, sei es ein Fortune 500-Unternehmen oder ein kleiner Tante-Emma-Laden, den Einsatz von Hadoop Big Data benötigen, um die Veränderungen für Unternehmen zu bezeugen.
Big-Data-Techniken sind eine Sammlung von großen Datenmengen, und es ist eine große Anzahl von Programmen erforderlich, um diese zu analysieren und aussagekräftige Informationen daraus zu erstellen. Es könnte Kaufgewohnheiten sein, die Häufigkeit, ins Kino zu gehen, sich auf Websites einzuloggen, online einzukaufen, Lebensmittel zu bestellen, die Häufigkeit, das Mobiltelefon zu wechseln und so weiter.
Verschiedene Tools, Frameworks und Techniken werden zum Analysieren großer Datenmengen verwendet und sind in der Branche sehr gefragt. Nach Ansicht von Experten sind nicht die Daten wichtig, sondern was das Unternehmen mit diesen Daten macht.
Unter den verschiedenen Technologien und Plattformen hat sich Hadoop als das beliebteste herausgestellt, obwohl es seine Nachteile haben kann. Es ist eine Open-Source-Entwicklungsplattform, die auf C, C ++ und Java geschrieben ist und Organisationen hilft, die große Datenmenge in Echtzeit zu analysieren.
Big-Data-Techniken in Echtzeit
Sammeln, Speichern, Bewegen und Analysieren ist keine statische, sondern eine dynamische Aktivität, die Umgebungen in Echtzeit umfasst. Es werden kontinuierlich Daten für Flugzeuge, Automotoren, mit Patienten in Krankenhäusern verbundene Monitore sowie für Online-Kredit- oder Debitkartentransaktionen gesammelt. All dies erfordert ausgefeilte Algorithmen, Programme, eine Big-Data-Architektur und eine robuste In-Memory-Verarbeitung.
John Schroeder, CEO von MapR, sagte, dass es Big-Data-Anwendungen gibt, die Millionen von American Express-Karteninhabern vor betrügerischen Transaktionen schützen, und dass sie im Gesundheitswesen daran arbeiten, verbesserte Behandlungsverfahren für Krebspatienten bereitzustellen.
Globale IT-Majors wie Microsoft, Oracle, SAP und IBM sind alle auf der Cloud-Plattform und ermöglichen auch Lösungen für Big-Data-Techniken.
Big Data-Techniken und Internet der Dinge
Durch die schnellen Veränderungen in der Web- und Embedded-Technologie konnten eine Vielzahl von Geräten miteinander verbunden werden, die in der Lage sind, Daten in Echtzeit zu senden. Es ist ein Internet entstanden, das eher aus Dingen als aus Menschen und Computern besteht.
Jedes Gerät, das wir tragen oder verwenden, ist in der Lage, Daten zu beenden, die wiederum vielfältige Anwendungen unter anderem in den Bereichen Big Data-Marketing, Design und Gesundheitswesen haben würden.
Data Mining
Jetzt werden leistungsstarke Supercomputer eingesetzt, um Daten aus relationalen Datenbanken abzubauen und Statistiker und Analysten bei der Erstellung von Modellen zu unterstützen. Mehrere Innovatoren haben Tools zur Entwicklung von Modellen für die prädiktive Big-Data-Analyse entwickelt, mit denen Unternehmen bessere Entscheidungen treffen können. Sie bieten auch eine einfache grafische Benutzeroberfläche (GUI) und ist sehr benutzerfreundlich.
Die Karriere in Big Data-Techniken
Natürlich hat die Revolution bei den Big-Data-Techniken eine völlig neue Generation von Experten hervorgebracht, die mit bestimmten Bereichen dieser Big-Data-Analytik und -Technologie verbunden sind. Zu den gefragtesten technologischen Fähigkeiten zählen Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, maschinelles Lernen und Data Mining, statistische und quantitative Analyse, SQL, Datenvisualisierung, Datenwissenschaftler sowie allgemeine Programmiersprachenkenntnisse. Laut Analysten werden die Chancen aufgrund der raschen Entwicklungen in diesem Bereich im nächsten Jahrzehnt voraussichtlich zunehmen.
In der Tat gab es im Jahr 2015 eine große Nachfrage nach Fachwissen im Bereich Big Data-Techniken, da IBM in den vergangenen zwölf Monaten im Juni 2.307 Stellen ausgeschrieben hatte, teilte das Forbes-Magazin Mitte des Jahres mit. Das angezeigte Gehalt für technische Fachkräfte mit Big-Data-Schulung beträgt 104.850 USD. Die gefragtesten Fähigkeiten waren VMWare-Fachwissen, Anwendungsentwicklung, Open Source-Technologie, Data Warehousing und Python-Programmierkenntnisse.
In Bezug auf die Branche sind professionelle, wissenschaftliche und technische Dienstleistungen, die 25% des Bedarfs ausmachen, der Spitzenreiter bei der Inanspruchnahme von Big-Data-Techniken und -Diensten. Auf Informationstechnologien entfallen unter anderem 17%, auf das verarbeitende Gewerbe 15%, auf Finanzen und Versicherungen 9% und auf den Einzelhandel 8%.
Vorteile der Big Data-Analytik
1) Speicherung, Gewinnung und Analyse von Daten:
Dank der Big-Data-Technologien konnten sowohl gespeicherte als auch Echtzeitdaten für eine Vielzahl von geschäftlichen und geschäftskritischen Anwendungen bereitgestellt werden
2) Marktvorhersage & Prognose:
In der Zeit vor der Big-Data-Technologie mussten Unternehmen aussagekräftige Datenanalysen in Echtzeit oder Vorhersageanalysen ohne Technologie durchführen. Beispielumfragen und Kundenfeedbacks boten die einzige Lösung für Strategen, um mit neuen Angeboten auf dem Markt zu innovieren.
3) Unternehmen generieren eine große Datenmenge, und in den vergangenen Jahren haben Unternehmen mit unzureichenden Big-Data-Tools zum Sammeln und Analysieren keine wichtigen Ressourcen für diese Daten verwendet.
4) In einem Big-Data-Geschäftsumfeld in Echtzeit können Hacking und Datendiebstahl die Arbeit eines Unternehmens und das Vertrauen seiner Kunden entscheidend beeinträchtigen und es für weitere Angriffe anfällig machen. Big Data und Hadoop helfen Unternehmen nachweislich dabei, Datendiebstahl aufzuspüren. Die Methoden des Datendiebstahls entwickeln sich schneller als Methoden des Diebstahlschutzes oder Präventionsmaßnahmen.
Ist Big-Data-Techniken die einzige Voraussetzung für den Erfolg
Der durch Big Data ausgelöste Hype ist bei einigen Kritikern nicht gut angekommen, die auf einige der Probleme hinweisen, die mit dem Einsatz in der Industrie verbunden sind. Einige Analysten haben in Frage gestellt, ob es einen positiven Return on Investment (RoI) gibt und ob sich die Zeit und Mühe, die für die Implementierung aufgewendet wurde, überhaupt gelohnt hat. Das zweite Problem betrifft das große Daten- und Analysevolumen, das möglicherweise nicht erklärt, warum ein solches Verbraucherverhalten stattfindet.
Die Big-Data-Analyse kann effektiv in Verbindung mit herkömmlichen Erhebungsmethoden (Thick-Data) eingesetzt werden, die die demografischen Muster in Bezug auf das Spar-, Investitions-, Kauf- und Ausgabeverhalten in verschiedenen Regionen abbilden und ein umfassenderes Verständnis des Marktes ermöglichen. Big-Data-Tools können ein Bild davon geben, was passiert ist und wie, aber das „Warum“ kann laut Big-Skeptikern nur durch ein umfassendes Verständnis des jeweiligen Verbrauchers oder der jeweiligen Region auf der Grundlage des demografischen Profils, der Lebensstilpräferenzen und der Ausgabegewohnheiten verstanden werden Datenwerkzeuge.
Wichtige Trends in der Big Data-Technologie
Laut John Schroeder, CEO und Mitbegründer von MapR, dem Unternehmen, das Lösungen für Big Data anbietet, hatte das Unternehmen die aufkommenden Trends für 2015 vorhergesagt und die meisten davon haben sich als wahr erwiesen.
Data Hubs zu Data Lakes: Data Lakes mit skalierbarer Infrastruktur scheinen bevorzugt zu sein, da sie wirtschaftlich attraktiv sind und weniger Kosten pro Terabyte verursachen.
Self-Service: Mit Self-Service-Big-Data-Tools können Entwickler, Datenwissenschaftler und Datenanalysten Daten direkt untersuchen.
Datenagilität
Da die Datenbank erweitert wird und eine schnellere Verarbeitung erforderlich ist, scheinen die Altsysteme den Prozess zu verlangsamen. Ältere Datenbanken und Lager werden als zu langsam befunden, und daher achten Unternehmen darauf, wie agil ihre Datenverarbeitung ist.
Hadoop in der Innovationsphase: Hadoop befindet sich weiterhin in der Innovationsphase und Shroeder ist der Ansicht, dass möglicherweise ein differenzierteres Modell von Open-Source-Software in Kombination mit umfassenden Innovationen und Community-Entwicklungen stattfindet.
Sicherheitsherausforderung
Die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen wird zunehmend anfällig für Sicherheitsbedrohungen im Open-Source-Hadoop-System. Die Sicherheitsfunktionen sind diesen Bedrohungen jedoch noch nicht gewachsen, insbesondere im Vergleich zu sichereren ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) und relationalen Datenbanken.
Cloud Computing
Die raschen Fortschritte im Cloud-Computing ermöglichen es auch kleinen und mittleren Unternehmen, SaaS (Software as a Service), Platform as a Service (PaaS) und andere von Anbietern bereitgestellte Plattformen zu nutzen, mit denen sie Big-Data-Dienste zu einem viel günstigeren Preis nutzen können Kosten, bei denen keine teuren Lizenzgebühren und Installationen erforderlich sind.
Laut Bernard Marr, renommierter Autor und Analyst, werden mithilfe von SaaS ausgefeilte Algorithmen im Cloud-Bereich implementiert, die ein genaueres Bild davon geben, wann, wie und warum ein Produkt verkauft wird. Mit einem Zitat von Charlie Crocker von AutoDesk weist er darauf hin, dass Big-Data-Kundenfeedback bis zu seinem Eintreffen eine schwierige Aufgabe war, aber Big-Data-Unternehmen mit den derzeit verfügbaren ausgefeilten Algorithmen besser in der Lage sind, das Verbraucherverhalten zu verstehen und Produkte für sie zu erstellen.
Die Zukunft der Big Data-Tools ist vielversprechend
International Data Corp prognostiziert, dass der Big Data-Markt bis 2019 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23% wachsen und die jährlichen Ausgaben 2019 48, 6 Mrd. USD erreichen werden. IDC geht davon aus, dass die drei wichtigsten Teilmärkte Infrastruktur, Software und Dienstleistungen in den nächsten fünf Jahren erheblich wachsen werden Jahre Erfahrung mit Software-Informationsmanagement, Discovery und Analytics sowie Anwendungssoftware, die mit einer CAGR von 26% die Spitzenposition einnimmt.
IDC prognostiziert ein Wachstum der Services, einschließlich professioneller und Support-Services für Infrastruktur und Software, um 22, 7 Prozent. Es wird prognostiziert, dass die Infrastruktur - bestehend aus Computer-, Netzwerk-, Speicherinfrastruktur und anderen infrastrukturähnlichen Sicherheitsvorkehrungen für Rechenzentren - mit einer jährlichen Wachstumsrate von 21, 7 Prozent wachsen und bis 2019 rund die Hälfte aller Ausgaben ausmachen wird.
"Die Möglichkeit, Big Data und Analysen zu nutzen, um eine integrierte Sicht auf Kundenaktivitäten und Geschäftsabläufe zu entwickeln, bietet Unternehmen in allen Branchen eine Differenzierung im Wettbewerb", sagte Jessica Goepfert, Programmdirektorin der IDC Global Technology and Industry Research Organization. „Zusätzlich zu den enormen Chancen birgt Big Data jedoch auch einige erhebliche Risiken
Die digitale Transformation (DX) wird in den nächsten Jahren „alles vorantreiben, was in der IT wichtig ist“. Wer in der DX-Economy von IDC erfolgreich sein will, muss Technologien wie Mobile, Cloud, Big Data-Analysetools, IoT, AI und Robotics einsetzen, um „Wettbewerbsvorteile durch neue Angebote, neue Geschäftsmodelle und neue Kunden-, Lieferanten- und Händlerbeziehungen zu erzielen. ”, So Frank Gens, Chefanalyst von IDC.
Wichtige Erkenntnisse aus den Prognosen von IDC
- Bis 2020 werden fast 50% der IT-Budgets in DX-Initiativen (Digital Transformation) fließen.
- Bis 2018 werden Führungskräfte der Sparte (LOB) über 45% aller IT-Ausgaben weltweit kontrollieren, in den USA über 60%
- Bis 2017 werden über 50% der IT-Ausgaben für neue Technologien (Mobilgeräte, Clouds, Big-Data-Tools usw.) getätigt.
- Selbst bei sich schnell entwickelnden Technologien und Plattformen ist es zweifelhaft, ob alle verfügbaren Daten analysiert werden oder erforderlich wären, sagten einige Experten. Wichtig ist, ob die relevanten Daten zum Nutzen der Stakeholder identifiziert und analysiert werden.
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