Überblick
Big Data-Innovationen und -Insights sind ohne eine klar definierte und durchdachte Architektur nicht möglich. Schaffen Sie mit der richtigen Big Data-Architektur ein starkes Fundament für Ihr Unternehmen.
So erstellen Sie die richtige Big Data-Architektur
Big-Data-Architekturen sollten skalierbar, umfassend und in der Lage sein, viele Geschäftsprobleme zu lösen. Weitere Informationen.
Architektur. Infrastruktur. Ökosysteme.
Die Worte, die wir für die Beschreibung von Technologie verwenden, stammen oft aus anderen Teilen des Lebens. Sie können jedoch beim Verständnis für die Rollen, die Technologie und Big Data für Geschäftsabläufe und die Verbesserung der Leistung spielen, sehr hilfreich sein.
Im Falle einer Big Data-Architektur ermöglicht die Dokumentation der richtigen Grundlagen, Infrastruktur und Anwendungen es dem Unternehmen, Big Data im Alltag effektiver zu nutzen. Big Data-Architektur erscheint oft als hochtechnisches Thema, weil ohne eine klar definierte und durchdachte Architektur Big Data-Innovationen und -Erkenntnisse nicht möglich sind. Wenn Ihr Unternehmen also große Pläne für Big Data hat, ist eine starke Big Data-Architektur erforderlich, um diese Pläne auszuführen.
Was ist eine Big Data-Architektur? Und warum brauche ich sie?
Wie bei vielen technologiebezogenen Begriffen lohnt es sich, die Bedeutung der Big Data-Architektur zu klären. Wie die Blaupausen für ein Haus ist eine Big Data-Architektur ein konzeptionelles oder grafisches Modell. Darin werden Big Data und andere Informationsressourcen erfasst, gespeichert, verwaltet und für verschiedene Benutzergruppen und Anwendungen zugänglich gemacht. In der Regel beschreiben Big Data-Architekturen die Hardware- und Softwarekomponenten, die für eine vollständige Big Data-Lösung erforderlich sind. Big Data-Architekturdokumente können auch Protokolle für die gemeinsame Nutzung von Daten, Anwendungsintegrationen und Informationssicherheit enthalten.
Wenn das ein bisschen langweilig klingt, sollte man sich daran erinnern, dass niemand ein Haus ohne Plan bauen würde. Daher sollte es niemand wagen, Big Data ohne eine Big Data-Architektur zu nutzen. Und je mehr Sie in ein Haus (oder eine Big Data-Lösung) investieren, desto mehr benötigen Sie eine Big Data-Architektur. Damit stellen Sie den gewünschten ROI sicher. Mit anderen Worten: Big Data-Architekturen tragen dazu bei, dass die Daten wie geplant fließen, damit die richtigen Benutzer über die richtigen Tools darauf zugreifen können.
Wie bekomme ich die passende Big Data-Architektur? Stellen Sie die richtigen Fragen.
Das Entwerfen der passenden Big-Data-Architektur beginnt oft damit, die richtigen Fragen zu stellen:- Wie prägen Big Data-Strategien – also Antworten auf die zu lösenden Geschäftsprobleme, die zu verbessernden Abläufe und die zu erreichenden Ziele – die Anforderungen an die Architektur?
- Welche unserer bestehenden Datenquellen und Systeme können in eine integrierte Architektur für Big Data eingebunden werden?
- Wie berücksichtigen wir neue Datensätze – wie Sensordaten oder Daten aus dem Internet der Dinge?
- Wie kann unser Ansatz für eine Big Data-Architektur dazu beitragen, datengesteuertes und analysegestütztes Denken in den Mittelpunkt unseres Unternehmens zu rücken?
- Was sind die erforderlichen Komponenten, um Big Data- und Analytics-Programme über Pilotphasen hinaus zu "operationalisieren" oder zu skalieren?
Big Data-Architektur in Aktion
So wichtig Big Data-Architekturen auch sind, Business und IT dürfen den Plan nicht mit der Lösung selbst verwechseln. Eine Big Data-Architektur ist das Design und die Dokumentation, die beschreibt, wie Big Data funktioniert, sobald alle Komponenten, Datenquellen und Anwendungen miteinander verbunden und in ein einheitliches Ganzes integriert sind. Die Architektur generiert nicht unbedingt selbst einen Geschäftswert, aber sie schafft eine Grundlage für den Erfolg. Der Wert ergibt sich aus der Definition der richtigen Big Data-Prozesse und -Strukturen, der Bereitstellung fortschrittlicher Big Data-Analysen und der richtigen Personen und Teams, um mit den Daten zu interagieren und sie abzufragen. So können Nutzer Probleme lösen, neue Möglichkeiten finden und bessere Entscheidungen treffen.
Überlegen Sie bloß, welche robusten und flexiblen Big Data-Architekturen große Einzelhändler benötigen, um das Verbraucherverhalten über Geräte und Kanäle hinweg (einschließlich dem Shop vor Ort) besser zu verstehen. Die Personalisierung von Marketingkampagnen oder das Anbieten von Coupons in Echtzeit erfordern integrierte Daten und ausgefeiltes Targeting, die ohne eine fortschrittliche Big Data-Architektur nicht möglich sind.
Das weltweit größte Telekommunikationsunternehmen Verizon nutzt eine Big Data-Architektur, um 100 Millionen Kunden "zuzuhören". Das logische Modell stellt sicher, dass sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten am richtigen Ort gespeichert und zugänglich sind sowie über Discovery-Plattformen erkundet werden können.
Netflix entwirft eine Big Data-Architektur, um das Engagement zu steigern
Die Big Data-Architektur von Netflix bietet eine kostengünstige Sammlung von Services, Plattformen, Anwendungen und Tools für Datenmanagement, -verarbeitung und -analyse. Eine einzigartige Analyseplattform zeichnet sich dadurch aus, dass Anwender eine ganze Reihe von Ansätzen nutzen können, um verschiedene Probleme zu lösen - selbst wenn die gesamte Umgebung eine erstaunliche Arbeitsbelastung bewältigen muss.
Eine Big Data-Architektur schafft die Basis für die Zukunft
Es ist wichtig zu verstehen, dass Big Data-Architekturen langfristige Verpflichtungen sind, keine Schnellschüsse. Aus Erfahrung wissen wir, dass Big Data-Architekturen umfassend und in der Lage sein sollten, viele Geschäftsprobleme zu lösen – auch solche, die erst in Zukunft auftreten könnten. Mit anderen Worten, die Big Data-Architektur von heute muss so gestaltet werden, dass sie auch in Zukunft neue Tools und Technologien nutzt und neue Varianten sowie wachsende Datenmengen integriert. Ihre Big Data-Architektur ist Ihre Chance, sich auf Ihrer Reise in die Zukunft für Big Data zu wappnen.