Smart, nicht big: Big Data Analytics

0
big-data-pentaho

Wirklich big: Big Data-Systeme, die im Umfeld von Pentaho zum Einsatz kommen können

 

Big Data ist in den Medien momentan fast omnipräsent. Zu den unterhaltsamsten Beiträgen muss man daher mittlerweile schon fast die negativen Reaktionen zum Thema zählen. Jenseits polemisierender Beiträge und Marketing-Geblubber glaube ich aber, dass sich hinter Big Data ein wertvoller technologischer Ansatz verbirgt. Mit einer Einschränkung: Aus „big“ muss „smart“ werden.

Betrachtet man den Big Data-Ansatz näher, stellt man schnell fest, dass es sich keinesfalls um eine reine Technologiegeschichte handelt, wie manche Produktbeschreibungen vermitteln wollen. Denn es geht nicht um das reine Vorhalten großer Datenmengen. Der Mehrwert kommt erst durch Analysen, Interpretationen, Aufbereitungen. Ein leistungsfähiger Datenspeicher ist wichtig. Big Data endet aber nicht hier. Vielmehr müssen die Datenberge auch nach wertvollen Informationen durchsucht werden können. Es ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen: Nur diejenigen Unternehmen, die in der Lage sind, entscheidungsrelevante Informationen zu extrahieren, können das Potenzial von Hadoop und den anderen NoSQL-Datenbanken überhaupt nutzen und damit von Big Data profitieren. Ich empfehle, dazu einen Blick auf Stephen Fews Blog zu werfen, der einen guten Beitrag zu diesem Aspekt von Big Data enthält.

Das Potenzial von Big Data Analytics ist vielversprechend: Typische Anwendungsfelder sind neben Marketing und Vertrieb auch Forschung und Entwicklung sowie Produktion, Service und Support. Aktuelle Marktstudien prognostizieren eine mögliche Steigerung der Umsatzrendite von bis zu 60% im Retailgeschäft, werden Informationen durch Big Data optimal ausgewertet und genutzt.

Aber wie wird aus big smart? Wie findet man die berühmte Nadel im Heuhaufen, also die relevante Information unter hunderten Irrelevanten? Aus meiner Sicht macht es am meisten Sinn, bereits bestehende BI-Systeme mit den neuen Big Data-Anwendungen zu kombinieren. Bei Pentaho ist das standardmäßig möglich. Die BI-Suite besitzt einen interessanten Ansatz, um Daten aus Hadoop und anderen Big Data Stores zu verarbeiten und zu visualisieren. Der Schlüssel zu „smart“ sind die große Usability und Entwicklungsgeschwindigkeit bei Pentaho, die aus den visuellen Konfigurationsmöglichkeiten der Anwendung resultieren. Über Schnittstellen können die Daten in einer grafischen Oberfläche extrahiert und verarbeitet werden. Danach gibt es zahlreiche Möglichkeiten, um die gewonnenen Informationen auszuwerten und an verschiedene Empfänger zu reporten. Dazu gehören klassisches Reporting, flexible Analyseinstrumente, Dashboards und eine mobile App. Erst die Kombination aus Hadoop und Analysefunktionen erzeugt das richtige Werkzeug, um den Heuhaufen zu durchforsten und die Nadel zu finden.

Wir halten den Ansatz von Pentaho für entscheidend, um die Vorteile von Big Data auch in businessrelevanten Szenarien wie Controlling und Unternehmensplanung nutzen zu können. Mit Pentaho lassen sich Big Data Stores zur Informationsgewinnung einfach anzapfen und Analysen zur Informationsgewinnung durchführen. Damit bleibt das Potenzial von Big Data nicht auf den Aspekt „big“ beschränkt.

Tags: , ,

Stefan Müller – Director Business Intelligence & Big Data
Nach mehreren Jahren Tätigkeit im Bereich Governance & Controlling und Sourcing Management ist Stefan Müller bei it-novum gelandet, wo er den Bereich Business Intelligence aufgebaut und in Richtung Big Data weiterentwickelt hat. Stefans Herz schlägt für die Möglichkeiten, die die BI-Suiten von Pentaho und Jedox bieten, er beschäftigt sich aber auch mit anderen Open Source BI-Lösungen. Seine Begeisterung für Business Open Source im Bereich Datenintelligenz gibt Stefan regelmäßig in Fachartikeln, Statements und Vorträgen weiter.

Webprofile von Stefan: Twitter, LinkedIn, XING

Kommentar schreiben

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.