Warum Big Data Analytics-Tools?

Für Unternehmen sind Daten nicht nur unerlässlich, sondern ein wertvoller Schatz, den es zu heben gilt: Informationen über das Kaufverhalten von Kunden, den Erfolg einer Marketing-Kampagne, die IT-Sicherheit des eigenen Unternehmens, den aktuellen Lagerbestand oder die Performance der Maschinen (Stichwort Predictive Maintenance) – diese Informationen bilden die Basis für Geschäftsentscheidungen. Dabei den Überblick zu behalten, ist jedoch nicht leicht. Gerade für kleinere Unternehmen ist es schon aus finanziellen Gründen schwer möglich, einen Data Scientist mit an Bord zu holen. Solche Experten sind Mangelware und teuer. Zum Glück gibt es technische Big Data Analytics-Tools, die ohne tiefgehende Kenntnisse beim Anwender oder große finanzielle Investitionen hilfreiche Ergebnisse liefern.

1. Amazon EMR

Mit Elastic Web Reduce (EWR) bietet Amazon Web Services ein Framework für die Verarbeitung von umfangreichen Datenmengen. Wie der Name verrät, funktioniert das Modell elastisch und ist  leicht für verschiedene Bedarfe zu skalieren. Die Bezahlung erfolgt nur für tatsächlich genutzte Services. Amazon Kinesis ermöglicht außerdem die Analyse von Streaming-Daten, die zum Beispiel von Wearables oder Sensoren übertragen werden. Diese Echtzeitdaten lassen sich ebenfalls in Amazon EMR auswerten.

2. Microsoft Azure

Die Cloud Computing-Plattform Microsoft Azure hat verschiedene Big Data Analytics-Tools im Angebot: So will Data Lake Analytics vor allem durch Skalierbarkeit und Visualisierung der Daten überzeugen. Stream Analytics ermöglicht dagegen die Datenanalyse in Echtzeit. Die Cortana Analytics Suite eignet sich für Einsteiger und bringt Vorlagen für verschiedene Branchen mit. Die Integration anderer Microsoft-Produkte wie Windows und Office ist ein Plus bei Mircrosoft Azure.

Datenanalysen in übersichtlichen Tabellen: Mit Big Data Analytics-Tools ist das möglich. (© 2017 Shutterstock / Rawpixel.com)

3. SAP HANA

Die In Memory-Datenbank SAP HANA ist eine umfassende Lösung für verschiedene Analysen. Sie bietet vorgefertigte Applikationen für diverse Zwecke, zum Beispiel für die Textanalyse oder die Interpretation von räumlichen Daten. Die Auswertungen sind auch in Echtzeit möglich. Unterstützt werden verschiedene Datentypen und -quellen und Datenexperten können ihre eigenen Machine Learning-Algorithmen erstellen und weiterentwickeln.

Checkliste: Brauche ich Big Data Analytics-Tools?

  • Ist mein Unternehmen/meine Abteilung auf Datenanalysen angewiesen, um Entscheidungen zu treffen und sich weiter zu entwickeln?
  • Sind die vorhandenen Datenmengen größer geworden – Tendenz weiter steigend?
  • Fehlen die Mittel für einen eigenen Data Scientist, der sich um die Analysen kümmert?
  • Möchte ich den Anschluss an die Konkurrenz nicht verlieren, die solche Tools nutzt?