Big Data Technologien

Mit Big Data Technologien schaffen Sie einen konkreten Mehrwert für Ihr Business aus Ihren Unternehmensdaten.

Big Data Technologien – mit den richtigen Werkzeugen große Datenmengen im Griff behalten

Durch fortschreitende Digitalisierung, die Vernetzung der Märkte und das Internet der Dinge müssen Unternehmen heute mit großen Datenmengen umgehen. Viele grundlegende Ansätze aus dem Big Data Umfeld sind nicht neu – mit der richtigen Big Data Strategie lassen sich diese Ansätze aber einfacher, günstiger und schneller in bestehende Systemlandschaften integrieren. So sind nicht nur Speichermöglichkeiten von Daten extrem günstig geworden. Durch Cloud Computing lassen sich heute Infrastrukturen(aaS), Plattformen(aaS) und Software(aaS) auch bedarfsgerecht zur Laufzeit skalieren.

Auf Unternehmen und ihre Geschäftsmodelle hat das massive Auswirkungen.

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Marc Mai
Senior Software Architect

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Bringen Sie mit einer Big Data Strategie Licht in Ihren Daten

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In den Datenbeständen von Unternehmen schlummern oft ungeahnte Potenziale. Um diese zu realisieren bedarf es einer Big Data Strategie. Sie schafft Transparenz darüber, welche Geschäftsbereiche sie mit Big Data optimieren können und welche konkreten Big Data Analyse Methoden und Technologien sich für den Einsatz in Ihrem Unternehmen eignen.

Eine Big Data Strategie zeigt auf:

  • …über welche Daten Ihr Unternehmen im Detail verfügt

  • …wo diese Daten gespeichert werden

  • …in welcher Qualität die Daten vorliegen

  • …wem die Daten gehören

  • … wer auf die Daten zugreifen darf wer tatsächlich auf die Daten zugreift

  • …welche gesetzlichen Rahmenbedingungen für die Daten gelten

  • …welche Anwendungsfälle sich mit den Daten realisieren lassen

Von der Big Data Analyse zur Strategie

Für uns gibt es zwei Herangehensweisen mit denen sich die Daten-Potentiale entfalten lassen. Entweder, von den Daten zum Anwendungsfall (Bottom Up) oder über den Anwendungsfall zu den Daten (Top Down). Auf dem Weg zur Big Data Strategie werden relevante Fragen geklärt, die die Basis für die Umsetzung späterer Anwendungen, Lösungen und Geschäftsmodelle sind. 

Big Data Strategie Top Down Buttom Up

Basierend auf diesen Ergebnissen können Entscheidungen für den Einsatz von Big Data Technologien getroffen, Konzepte erstellt und umgesetzt werden. Mit einer Big Data Strategie schaffen Sie die Basis dafür, bestehende Probleme erstmalig zu lösen oder bestehende und neue Lösungen effizienter zu gestalten.

 

Die Vorteile einer Big Data Strategie sind:

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Integration von Wertschöpfungsketten
Die Integration von bestehenden und neuen Datenquellen innerhalb Ihres Unternehmens und der Ihrer Partner und Marktteilnehmer

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Erkenntnisgewinn
 

Schaffung von neuen Erkenntnissen aus bestehenden und neuen Daten und damit schneller lernen
 

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Prozessoptimierung
 

Effizientere Unterstützung von Prozessen mit Daten zum richtigen Zeitpunkt in der richtigen Qualität
 
 

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Geschäftsmodell Entwicklung
Schaffung von neuen Geschäftsmodellen, basierend auf bestehenden, integrierten oder neu gewonnenen Daten
 

Big Data Value Chain: Der Lebenszyklus Ihrer Daten

Big Data Technologie Value Chain
  • Wir bauen Ihnen, auf Basis der erarbeiteten Big Data Strategie, das passende Big Data System.

  • Wir orientieren uns an der Big Data Value Chain – eine Meta Architektur, die die einzelnen Phasen des Big Data Prozesses beschreibt.

 

Der digitale Daten Lebenszyklus lässt sich in vier Phasen aufteilen: 

Big Data Technologie Phase Collect

Im Rahmen der Phase Collect werden Daten aus verschiedensten Quellen gesammelt. Dabei können die Daten transformiert, gefiltert, aggregiert oder integriert werden.
 
 
 

Big Data Technologie Phase Process

In der Phase Process werden die gesammelten Daten verarbeitet. Die Verarbeitung kann im Stream, als Batch oder In-Memory erfolgen.
 
 
 
 

Big Data Technologie Phase Store

Danach werden die Daten abgelegt bzw. gespeichert (Store). Hierbei ist entscheidend, welche Anforderungen an die Speicherung im Hinblick auf Datenformat, Kompression und Versionierung bestehen.
 

Big Data Technologie Phase Use

Der Nutzen der Daten wird in der Phase Use mit Visualisierungs- und Analysetools erzielt. Relevante Bereiche in dieser Phase sind Analysis / Pattern Matching, Visualization, Search / Query, Scripting, Workflow oder Machine Learning.

 

Der Lebenszyklus wird dabei von bestimmten Services beeinflusst: dem Monitoring, der Informationssicherheit / Datenschutz, dem Betrieb und der zugrundeliegenden Infrastruktur (z.B. On-Premise oder Cloud).

Big Data Smack Stack doubleSlash

Zur ganzheitlichen Umsetzung von datengestützten Anwendungsfällen ist die Betrachtung jeder Phase sowie jedes unterstützenden Services notwendig. Um bei der Umsetzung der Use Cases größtmögliche Flexibilität zu bieten, setzen wir auf integrierte Big Data Technologien, wie beispielsweise Hadoop, den SMACK-Stack und Hortonworks HDP. Je nachdem, wie die Service-Rahmenbedingungen Ihres Unternehmens sind, ermöglichen wir einen Betrieb der Lösung von On-Premise bis hin zum vollständigen Cloud-Betrieb – auf Wunsch auch auf Basis von innovativster Containertechnologie.

doubleSlash ist Ihr Partner von Big Data Consulting bis Big Data Analytics

Vom Big Data Consulting über die Entwicklung einer Big Data Strategie bis hin zur technischen Umsetzung von Big Data Technologien – doubleSlash begleitet Sie ganzheitlich im Big Data Analytics Kosmos:

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  • Fachliches und technisches Anforderungsmanagement sowie Konzeption einer Lösung für Ihre Anforderungen

  • Ganzheitliche Erfassung und Dokumentation Ihren Datenbestände

  • Analyse der fachlichen und technischen Datenqualität

  • Extraktion von fachlichen Daten aus technischen Daten

  • Erfassung und Dokumentation von möglichen Anwendungsfällen auf Basis der fachlichen Daten

  • Konzeption von Big Data System-Architekturen

  • Technische Umsetzung mit modernsten Big Data Technologien wie Hadoop, den SMACK-Stack und Hortonworks HDP

Slider Referenzen von doubleSlash, BMW, Produktdatenmanagement Anwendung

BMW Produktdatenmanagement

Mittels relationalen Datenbanken werden große, stark abhängige Datenschemata für Modell- und Ersatzteile verwaltet. Die Komplexität liegt hier vor allem beim performanten Verwalten der Daten und gezielten Suchanfragen

BMW Produktdatenmanagement

Slider Referenzen von doubleSlash, BMW, ConnectedDrive

BMW Connected Drive

Bei Connected Drive wurden Big Data Technologien vor allem zum Erfassen, Verarbeiten, Speichern und Nutzen von Telematikdaten verwendet. Die Herausforderung ist hier die Menge und Frequenz, mit der die Daten eintreffen

BMW Connected Drive

doubleSlash und der Postfinder der Deutschen Post

Deutsche Post Postfinder

Mit dem Postfinder liefert Informationen und Wegbeschreibungen zu Postfilialen. Für die Kernfunktionalität der Postleitzahlensuche ist eine Suche in großen Datenmengen nach bestimmten Kriterien notwendig

Deutsche Post Postfinder

Logo calvaDrive

calvaDrive

In der Managed File Transfer Lösung calvaDrive steckt Big Data Technologie. Sie ermöglicht das Speichern großer Datenmengen, Berechtigungskonzepte sowie sichere Verwaltung und Übertragen von großen Datenmengen.

calvaDrive

Geprüft und zertifiziert für den Einsatz in Ihrem Unternehmen



doubleSlash ISO27001 zertifizierter IT-Dienstleister: 9108634044



Wir helfen Ihnen, den Weg zu Ihrer Big Data Strategie zu finden.

Schöpfen Sie alle Potentiale Ihrer Daten aus. Vereinbaren Sie ein erstes Beratungsgespräch mit unseren Experten und erfahren Sie, welche fachliche und technische Möglichkeiten Sie haben. Wir erstellen daraufhin gerne ein Angebot, das optimal zu Ihren Bedürfnissen passt.

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Senior Software Architect