Der Medienrummel um Big Data hat sich gelegt, aber Unternehmen suchen immer noch nach Möglichkeiten, all diese Daten zu nutzen.

Tatsächlich prognostiziert das Forschungsunternehmen IDC, dass die weltweiten Ausgaben für Big-Data-Technologien bis 2022 260 Milliarden US-Dollar erreichen werden – mit einem starken Fokus auf Big-Data-Analysen.

Branchen wie die Fertigung, das Bankwesen, professionelle Dienstleistungen, Unterhaltung und sogar die Bundesregierung setzen voll auf Big Data. Welche anderen Technologien sind also im Kommen?

8 Big-Data-Technologien

Siehst du etwas, das dir gefällt? Fühl dich frei, weiterzulesen, um mehr darüber zu erfahren:

1. Hadoop
2. Big-Data-Programmiersprachen
3. NoSQL-Datenbanken
4. Data Lakes
5. Erweiterte Analysen
6. Stream-Analysen
7. Edge Computing
8. Self-Service-Optionen

1. Hadoop

Hadoop gibt es schon seit einiger Zeit, aber es wäre schwierig, eine Liste von Big-Data-Technologien zu erstellen, ohne es zu erwähnen.

Das Hadoop-Ökosystem ist ein Open-Source-Framework mit vielen Produkten, die sich der Speicherung und Analyse von Big Data widmen. Zu den bekannteren Produkten gehören beispielsweise MapReduce für die Big-Data-Verarbeitung, Spark für In-Memory-Datenfluss, Hive für Analysen und Storm für verteiltes Echtzeit-Streaming.

Die Einführung von Hadoop nimmt weiterhin zu. Schätzungsweise 100 Prozent der Unternehmen werden wahrscheinlich Hadoop-bezogene Technologien zur Analyse von Big Data einführen.

Sieh dir an, was echte Nutzer über Hadoop und seine Produktpalette sagen.

2. Big-Data-Programmiersprachen

Man kann Hadoop auch nicht erwähnen, ohne die Reihe von Big-Data-Programmiersprachen zu erwähnen, die für groß angelegte analytische Aufgaben sowie zur Operationalisierung von Big Data verwendet werden. Hier sind die vier Sprachen unten:

Python – Mit mehr als 5 Millionen Nutzern ist Python derzeit die angesagteste Programmiersprache. Python ist besonders nützlich für maschinelles Lernen und Datenanalyse, ganz zu schweigen davon, dass es eine kohärente Syntax hat – was es für Anfänger zugänglicher macht.

R – Diese Open-Source-Sprache wird häufig für Datenvisualisierung und statistische Analyse verwendet. Die Lernkurve für R ist viel steiler als für Python, und es wird mehr von Datenanalysten und Wissenschaftlern für tiefere analytische Aufgaben verwendet.

Java – Es ist erwähnenswert, dass Hadoop und viele seiner Produkte vollständig in Java geschrieben sind. Das allein ist der Grund, warum diese Programmiersprache großartig für Unternehmen ist, die regelmäßig mit Big Data arbeiten.

Scala – Diese Sprache ist Teil des Java Virtual Machine-Ökosystems und hat ihren Namen von ihrer hohen Skalierbarkeit. Apache Spark ist vollständig in Scala geschrieben.

Sieh dir an, was Experten über die vier Big-Data-Programmiersprachen in unserem neuesten Leitfaden zu sagen hatten.

3. NoSQL-Datenbanken

Es ist allgemein bekannt, dass mehr als 80 Prozent aller heute generierten Daten tatsächlich unstrukturierte Daten sind. Zum Kontext: Die meisten von uns arbeiten normalerweise mit strukturierten Daten, die "getaggt" sind, damit sie in relationalen Datenbanken gespeichert und organisiert werden können.

Unstrukturierte Daten haben keine vordefinierte Struktur. Bilder, Audio, Videos, Webseiten-Text und mehr Multimedia sind gängige Beispiele für unstrukturierte Daten. Diese Art von Daten kann nicht mit herkömmlichen Methoden bearbeitet werden, weshalb NoSQL-Datenbanken im Kommen sind.

Obwohl es viele Arten von NoSQL-Datenbanken gibt, sollen sie alle flexible und dynamische Modelle zur Speicherung von Big Data schaffen.

4. Data Lakes

Eine relativ neue Big-Data-Technologie wird als Data Lake bezeichnet, die es ermöglicht, Daten in ihrer rohesten, frei fließenden Form zu belassen, ohne dass sie zuerst konvertiert und analysiert werden müssen.

Data Lakes sind im Wesentlichen das Gegenteil von Data Warehouses, die hauptsächlich strukturierte Daten nutzen. Data Lakes sind auch viel skalierbarer, da sie keine erforderliche Struktur benötigen, was sie zu einem optimaleren Kandidaten für Big Data macht.

Data Lakes basieren auch auf Schema-on-Read-Modellen, was bedeutet, dass Daten so geladen werden können, wie sie sind. Data Warehouses basieren auf Schema-on-Write-Modellen, die herkömmliche Datenbanken nachahmen. Wenn wir etwas über die Welt von Big Data gelernt haben, dann ist es, dass Konventionalität in der Regel nicht ausreicht.

5. Erweiterte Analysen

Sowohl prädiktive als auch präskriptive Analysen sind Arten von Datenanalysen, die jedes Jahr an Bedeutung gewinnen werden. Diese werden als erweiterte Analysen betrachtet, die entscheidend sein werden, um Einblicke in Big Data zu bieten.

Es gibt derzeit eine Vielzahl von prädiktiven Analysesoftware, die heute verfügbar ist. Diese Produkte analysieren historische Daten aus CRM, ERP, Marketing-Automatisierung und anderen Tools und liefern dann zukünftige Prognosen, was als nächstes zu erwarten ist. Jedes Tool hat seine eigenen spezifischen Fähigkeiten, daher lohnt es sich, unsere Kategorie zu erkunden, um eines zu finden, das Ihren Bedürfnissen entspricht.

Präskriptive Analysen gehen einen Schritt weiter, indem sie vorhergesagte Informationen nehmen und umsetzbare nächste Schritte bieten. Diese Analyse ist extrem fortschrittlich und nur eine Handvoll Anbieter bieten sie heute an.

6. Stream-Analysen

Mit einem solchen Zustrom von Big Data, sowohl strukturiert als auch unstrukturiert, ist die Echtzeitanalyse zu einer echten Herausforderung geworden. Stream-Analysesoftware ist eine trendige Lösung, um diese Echtzeitdaten zu erfassen, während sie zwischen Anwendungen und APIs übertragen werden.

Der Aufstieg der Echtzeitanalysen bedeutet, dass Unternehmen Benutzer und Endpunkte mit mehr Klarheit überwachen und Probleme schneller angehen können.

7. Edge Computing

Internetverbundene Geräte erzeugen massive Mengen unstrukturierter Daten, was das Internet der Dinge zu einem der größten Beitragsleister im Big-Data-Universum macht. Edge Computing bietet eine Lösung, um diese Daten für den schnellen Zugriff zu speichern.

Edge Computing speichert Daten vorübergehend in der Nähe des Ortes, an dem sie erstellt wurden, daher der Name "Edge". Dies ist der bedeutendste Unterschied zum Cloud Computing.

Edge Computing reduziert die Zeit, die benötigt wird, um Informationen über ein Netzwerk zu übertragen. Dies kann auch zu Ressourceneinsparungen führen.

8. Self-Service-Optionen

Ein Mangel an Datenwissenschaftsprofis hat die Tür für andere Möglichkeiten zur Analyse von Big Data geöffnet. Eine der prominenteren Lösungen wird als Self-Service-Business-Intelligence bezeichnet.

Diese Self-Service-Tools sind für Benutzer mit begrenzten technischen Fähigkeiten konzipiert, um ihre Geschäftsdaten in Form von Diagrammen, Dashboards, Scorecards und anderen Visualisierungsoptionen abzufragen und zu untersuchen.

Self-Service-Business-Intelligence-Software reduziert die Zeit, die benötigt wird, um Berichte zu erstellen, da weniger Teammitglieder in den Prozess involviert sind.

Obwohl es einige Herausforderungen beim Self-Service gibt, hat es sich als großartige Alternative für Unternehmen mit begrenzter IT-Flexibilität erwiesen.

Zusammenfassung

Je nach Branche und Unternehmensfokus werden sich einige Big-Data-Technologien als nützlicher erweisen als andere. So oder so werden alle oben genannten Technologien in gewisser Weise dazu beitragen, dass Unternehmen Big Data mit mehr Leichtigkeit als herkömmliche Methoden nutzen und analysieren können.

Möchtest du mehr erfahren? Schau dir unseren umfassenden Leitfaden zu Big Data an, um zu sehen, wohin sich der Big-Data-Markt entwickelt, oder lerne die Bedeutung von Big Data Engineering kennen.