Viele Unternehmen weltweit entscheiden sich für fortschrittliche, IT-basierte Business-Lösungen, um ihre Effizienz zu steigern. Big Data Analytics kann Ihren Umsatz erheblich steigern, das user experience positiv beeinflussen und sogar die Betriebskosten Ihres Unternehmens senken (dank Prozessautomatisierung). Erfahren Sie, was Sie wissen müssen, bevor Sie Ihre eigene Big Data Architecture aufbauen.
Die Erstellung einer Big Data Architecture für Unternehmen ist nie einfach
Big Data Analytics kann jedoch wahre Wunder für Ihr Unternehmen bewirken – daran besteht kein Zweifel. Aber wie fängt man an? Was sind die wichtigsten Komponenten dieser Architektur? Welche Tools benötigen Sie und wie stellen Sie sicher, dass Ihre Big Data Architecture gut genug ist, um Ihre Geschäftsprobleme zu lösen?
Warum sollten Sie den Aufbau einer Big Data Architecture für Ihre Organisation in Betracht ziehen?
Sie benötigen eine Big Data Architecture, wenn Sie Big Data Analytics nutzen möchten. Sie können Big Data Systeme und Tools in on-premises data centres installieren – das ist der traditionelle Ansatz – oder sich für Big Data As a Service entscheiden und auf einen cloud solution provider setzen, der Ihnen Zugang zu Datenplattformen und Tools in der Cloud verschafft. Wenn Sie von Big Data profitieren möchten, müssen Sie früher oder später in eine entsprechende Infrastruktur investieren, da die für Big Data entwickelte Architektur recht komplex ist. Ohne sie sind Sie nicht so flexibel wie Unternehmen, die diesen Schritt bereits gegangen sind. In unseren Artikeln haben wir bereits mehrfach erwähnt, wie Big Data Analytics im Marketing und anderen Geschäftsbereichen eingesetzt werden kann. Die Entwicklung einer eigenen Big Data Architecture ist eine große Veränderung für Ihr Unternehmen, macht es aber reifer und agiler.
Big Data analytics architecture – Komponenten
Wenn Sie ein wenig recherchieren, werden Sie schnell feststellen, dass die Beschreibung der Komponenten einer Big Data architecture je nach Autor variiert. Nach Analyse kann man sich jedoch darauf einigen, dass eine solche Architektur sowohl aus Schichten als auch aus Prozessen besteht. Warum bauen wir sie? Die Antwort lautet: „Um big data analytics zu nutzen“. Big Data architecture sollte Sie dabei unterstützen, von der Aufnahme von Daten aus verschiedenen Quellen über das Gewinnen von business insights bis hin zur Erstellung von Berichten für nicht-technische Nutzer zu gelangen.
Schichten der Big Data Architecture
In jeder Big Data Architecture gibt es vier Hauptschichten:
- Sources Layer – ohne Daten gibt es keine Berichte, daher sind gute Datenquellen entscheidend. Echtzeit- oder Batch-Informationen in verschiedenen Formaten kommen ständig aus zahlreichen Quellen (CRMs, IoT devices, applications, websites usw.) in Unternehmen weltweit. Diese Schicht kann große Mengen unterschiedlicher Daten verarbeiten.
- Storage Layer – Daten zu empfangen ist das eine, sie zu speichern das andere. Daten in verschiedenen Formaten sollten korrekt gespeichert oder angepasst werden, wenn das gewählte analytics software dies erfordert.
- Analysis Layer – eine spezielle Schicht interagiert mit der storage layer, um genaue Daten zu erhalten und business insights zu generieren. Für die Analyse von big data sind verschiedene Tools erforderlich, insbesondere für unstructured data.
- Transformation Layer – auf dieser Schicht findet die aktive analytische Verarbeitung von Big Data statt. Daten werden transformiert und bereinigt (Fehlerbehebung, Konvertierung, Formatänderung usw.).
- Data Visualization Layer – nach der Analyse werden insights erzeugt. Diese Schicht wird auch als report oder BI (business intelligence) layer bezeichnet. Es gibt verschiedene Arten von Outputs – spezielle für die Prozessautomatisierung und andere für menschliche Nutzer. Für die Datenvisualisierung werden Business Intelligence Tools verwendet.
Neben den Schichten gibt es in einer gut gestalteten Big Data Architecture auch einige wichtige Prozesse.
Big Data Architecture Layers – Hauptprozesse
Um Big Data Analytics zu nutzen, benötigen Sie Tools, mit denen Sie verschiedene Prozesse planen und durchführen können. Hier die wichtigsten:
- Data Ingestion – der erste Prozess im Datenlebenszyklus eines Unternehmens. Daten kommen aus vielen Quellen (IoT devices, applications, chatbots usw.). In diesem Stadium werden die Daten kategorisiert, was einen reibungslosen Fluss in die weiteren Schichten der Architektur gewährleistet.
- Data Processing – die Datenverarbeitung (nach dem cleaning) ist ein komplexer Prozess. Es gibt batch processing (Verarbeitung gesammelter Daten) und real-time processing (Verarbeitung in Echtzeit). Real-time processing ist in den letzten Jahren sehr beliebt geworden, da es schnelle Ergebnisse liefert.
- Systems Management – der Aufbau einer guten Big Data Architecture erfordert fortschrittliche software und Tools. Solch ein komplexes System muss kontinuierlich von einem data science team überwacht werden, um zuverlässige business insights zu gewährleisten.
- Big Data Governance – für Unternehmen, die viele sensible Daten verarbeiten, ist compliance oberste Priorität. Jede Architektur sollte Mechanismen für Datenschutz und Datensicherheit enthalten. Es gibt spezielle Tools, z.B. für die Hadoop-Umgebung. Compliance und data security können auch von externen Dienstleistern gewährleistet werden. Die Compliance-Policy muss in jeder Phase des Informationslebenszyklus greifen.
Das sind die wichtigsten Grundlagen, die Sie über Big Data Architecture wissen sollten – aber wie baut man sie?
Wie baut man eine effiziente Big Data Architecture für das Unternehmen?
Beim Aufbau einer effizienten Big Data Architecture sollten Sie wie bei jedem anderen IT-Projekt vorgehen. Es ist eine Herausforderung, aber sorgfältige Planung hilft, den Prozess reibungslos zu gestalten. Die Zusammenarbeit mit dem data science team, externen Experten und Beratern spart Zeit bei der Strategie- und Vorbereitungsphase.
- Definieren Sie das Problem
Überlegen Sie vor Projektbeginn, welches Problem big data analytics und big data architecture lösen sollen. Gibt es Alternativen? Stellen Sie sicher, dass der Nutzen die Kosten und den Aufwand übersteigt. Wenn Sie sicher sind, dass Big Data Architecture das Problem löst und Ihr Unternehmen reifer macht, planen Sie das gesamte Vorhaben. - Wählen Sie Softwareanbieter und Dienstleister
Sie müssen nicht alles selbst machen. Lassen Sie Ihre data scientists die bevorzugten Tools auswählen. Wenn sie zusätzliche Ressourcen oder erfahrene Spezialisten benötigen, nutzen Sie staff augmentation. - Kümmern Sie sich um technische Details
Deployment kann on-premises oder cloud-based erfolgen, was mehr Flexibilität und geringere Kosten bietet. Bei on-premises müssen Sie die Kapazitätsanforderungen kennen und Lösungen für disaster recovery haben. Besprechen Sie alles mit Ihren Experten.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, selbst eine effiziente Big-Data-Architektur aufzubauen, kontaktiere uns. Wir helfen Ihnen gerne weiter.
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