Viele Unternehmen auf der ganzen Welt entscheiden sich für fortschrittliche, IT-gestützte Geschäftslösungen, um ihre Effizienz zu verbessern. Big Data Analytics kann Ihren Umsatz erheblich steigern, das Nutzererlebnis positiv beeinflussen und sogar die Betriebskosten Ihres Unternehmens senken (dank Prozessautomatisierung). Erfahren Sie, was Sie wissen müssen, bevor Sie mit dem Aufbau Ihrer eigenen Big-Data-Architektur beginnen. Die Erstellung einer Big-Data-Architektur für Unternehmen ist nie einfach. Big Data Analytics kann jedoch Wunder für Ihr Unternehmen bewirken — daran besteht kein Zweifel. Aber wie fängt man an, es aufzubauen? Was sind die wichtigsten Komponenten dieser Architektur? Welche Tools benötigen Sie und wie stellen Sie sicher, dass Ihre Big Data-Architektur gut genug ist, um Sie bei der Lösung Ihrer Geschäftsprobleme zu unterstützen?
Warum sollten Sie in Betracht ziehen, eine Big Data-Architektur für Ihr Unternehmen zu entwickeln?
Sie benötigen eine Big-Data-Architektur, wenn Sie Big Data Analytics verwenden möchten. Jetzt können Sie Big-Data-Systeme und -Tools in lokalen Rechenzentren installieren — das ist der traditionelle Ansatz — oder entscheiden, Big Data as a Service zu nutzen und sich darauf verlassen, dass ein Cloud-Lösungsanbieter Ihnen Zugriff auf Datenplattformen und Tools gewährt, die in der Cloud gespeichert sind. Wenn Sie von Big Data profitieren möchten, müssen Sie wahrscheinlich früher oder später in eine Big-Data-Infrastruktur investieren, da die für den Umgang mit Big Data erstellte Architektur ziemlich komplex ist. Die Sache ist, ohne sie werden Sie nicht so flexibel sein wie andere Unternehmen, die diesen Schritt bereits getan haben. Wir haben in unseren Artikeln bereits mehrfach erwähnt, wie Big Data Analytics im Marketing und anderen Geschäftsbereichen eingesetzt werden kann. Die Entwicklung einer eigenen Big-Data-Architektur ist eine große Veränderung für Ihr Unternehmen, aber sie wird es reifer und agiler machen.
Architektur der Big-Data-Analytik — Komponenten
Wenn Sie ein wenig recherchieren, werden Sie schnell feststellen, dass die Beschreibung der Komponenten der Big-Data-Architektur je nach Autor unterschiedlich ist. Nach der Analyse sollten wir uns jedoch alle einig sein, dass eine solche Architektur sowohl aus Schichten als auch aus Prozessen besteht. Wir sollten uns fragen, warum wir sie überhaupt bauen? Die Antwort wäre wahrscheinlich: „Um Big-Data-Analysen zu nutzen“. Eine Big-Data-Architektur sollte Ihren Weg vom Empfang von Daten aus mehreren Quellen über die Gewinnung geschäftlicher Erkenntnisse aus diesen Daten bis hin zur Erstellung von Berichten für technisch nicht versierte Benutzer unterstützen.
Ebenen der Big-Data-Architektur
In jeder Big-Data-Architektur gibt es vier Hauptebenen der Big-Data-Architektur, über die Sie Bescheid wissen müssen:
- Ebene „Quellen“ — ohne Daten kann es keine Berichte geben — deshalb sind gute Datenquellen für jedes Unternehmen so wichtig. Echtzeit- oder Batch-Informationen in verschiedenen Formaten kommen ständig aus zahlreichen Quellen (CRMs, IoT-Geräte, Anwendungen, Websites und andere) in Unternehmen auf der ganzen Welt an. Diese Big-Data-Architekturebene ist in der Lage, so große Mengen unterschiedlicher Daten zu verarbeiten.
- Speicherschicht - Daten zu empfangen ist eine Sache, aber das Speichern von Daten ist eine andere Sache. Daten verschiedener Formate sollten ordnungsgemäß gespeichert oder geändert werden, wenn die gewählte Analysesoftware dies erfordert.
- Analyse-Layer - Eine spezielle Ebene interagiert mit der Speicherebene, um genaue Daten zu erhalten und Geschäftsinformationen zu gewinnen. Für die Analyse großer Datenmengen sind viele Big-Data-Tools erforderlich. Einige fortgeschrittenere Tools werden benötigt, insbesondere für die Analyse unstrukturierter Daten.
- Transformationsebene - Auf dieser Ebene findet die aktive analytische Verarbeitung von Big Data statt. Daten werden transformiert und bereinigt (dazu gehören das Beheben von Datenfehlern, das Konvertieren, Ändern des Formats usw.).
- Datenvisualisierungsebene - Schließlich, nach Durchführung der Analyse, werden die Erkenntnisse gewonnen. Diese Ebene wird auch als Berichts- oder BI-Ebene (Business Intelligence) bezeichnet. Es gibt verschiedene Arten von Ausgaben, die generiert werden können. Für die Prozessautomatisierung ist eine spezielle Form der Ausgabe erforderlich, und für menschliche Benutzer sind völlig unterschiedliche Ausgabetypen erforderlich. Business Intelligence-Tools können für die korrekte Datenvisualisierung verwendet werden.
Abgesehen von diesen Ebenen gibt es auch einige wichtige Prozesse, die in einer gut durchdachten Big-Data-Architektur ausgeführt werden sollten. Lassen Sie uns herausfinden, welche das sind.
Big Data Architecture Layers — wichtige Prozesse
Um Big Data Analytics nutzen zu können, müssen Sie sich bestimmte Tools aneignen, mit denen Sie mehrere Prozesse sorgfältig planen und durchführen können. Hier sind die wichtigsten Prozesse, die Sie berücksichtigen müssen:
- Datenaufnahme - Dies ist der allererste Prozess im Datenlebenszyklus des Unternehmens. Daten stammen aus mehreren Quellen, z. B. aus IoT-Geräten, Anwendungen, Chatbots und vielen anderen. In dieser Phase werden die Daten kategorisiert — das gewährleistet in späteren Phasen einen reibungslosen und effizienten Datenfluss in die anderen Ebenen der Architektur.
- Verarbeitung von Daten - Die Datenverarbeitung (der Schritte wie die Datenbereinigung vorausgehen) ist ein komplexer Prozess. Es können zwei Arten der Datenverarbeitung durchgeführt werden: Stapelverarbeitung und Echtzeitverarbeitung. Bei der ersten Methode werden Daten, die über einen bestimmten Zeitraum gesammelt wurden, aus der Speicherschicht entnommen, verarbeitet und Ausgaben erzeugt. Echtzeit ist in den letzten Jahren zu einer sehr beliebten Technik geworden. Die Echtzeitverarbeitungssoftware arbeitet sehr schnell und kann in kurzer Zeit nach Erhalt der Daten Ergebnisse liefern.
- Verwaltung der Systeme - Der Aufbau einer guten Big-Data-Architektur erfordert fortschrittliche Software und Tools. Sie sind entscheidend für die Durchführung von Big-Data-Analysen. Ein so komplexes System, das mit vielen, verschiedenen Tools und Programmen erstellt wurde, muss kontinuierlich überwacht werden, damit ein Data-Science-Team in der Lage ist, genaue Ergebnisse in Form von zuverlässigen Geschäftseinblicken zu gewährleisten.
- Verwaltung großer Datenmengen - Für Unternehmen, die mit einer großen Menge sensibler Daten zu tun haben, ist die Einhaltung von Vorschriften eine Priorität. Jede Big-Data-Architektur sollte behördliche Bestimmungen für Datenschutz und Datensicherheit enthalten. Es gibt viele Tools, die für diesen Zweck verwendet werden können. Spezialisierte Software wird beispielsweise für die Hadoop-Umgebung entwickelt, da es sich bei vielen Organisationen um ein häufig ausgewähltes Open-Source-Framework handelt. Natürlich können Compliance und Datensicherheit auch durch einen externen Dienstleister gewährleistet werden. Die Compliance-Richtlinien müssen in jeder Phase des Informationslebenszyklus im Unternehmen gelten.
Das sind die grundlegendsten und wichtigsten Dinge, die Sie darüber wissen müssen, wie eine Big-Data-Architektur aussehen sollte, aber wie bauen Sie sie für Ihr Unternehmen auf?
Wie erstellen Sie eine effiziente Big-Data-Architektur für Ihr Unternehmen?
Bei der Erstellung einer effizienten Big-Data-Architektur für Ihr Unternehmen sollten Sie den gleichen Ansatz verfolgen wie bei jedem anderen IT-Projekt. Der Aufbau einer Big-Data-Architektur stellt das Unternehmen vor mehrere Herausforderungen, aber eine sorgfältige Planung des gesamten Prozesses kann Ihnen helfen, ihn reibungslos zu bewältigen. Zusammen mit Ihrem Data-Science-Team können Ihnen speziell für dieses Projekt beauftragte Experten und externe Berater die Zeit sparen, die Sie für die Definition Ihrer Strategie und die Planung aller notwendigen Vorbereitungen benötigen.
Definiere das Problem
Bevor Sie überhaupt mit dem Projekt beginnen, denken Sie an das Problem, das Big-Data-Analytik und Big-Data-Architektur lösen sollen. Gibt es alternative Lösungen? Stellen Sie sicher, dass die Vorteile der Implementierung der Lösung einen größeren Nutzen bringen als die Kosten und der Arbeitsaufwand, der für die Fertigstellung des Projekts erforderlich ist. Wenn Sie sicher sind, dass eine Big-Data-Architektur ein bestimmtes Problem löst und Ihr Unternehmen reifer macht, planen Sie den gesamten Vorgang.
Wählen Sie Softwareanbieter und Dienstleister aus
Wie wir am Anfang dieses Artikels erwähnt haben, müssen Sie nicht alles selbst machen. Erlauben Sie Ihren Datenwissenschaftlern, ihre bevorzugten Tools und Programme auszuwählen. Vertrauen Sie ihnen, wenn sie Sie darüber informieren, dass sie zusätzliche Ressourcen oder Unterstützung durch erfahrenere Data-Science-Spezialisten benötigen — Sie können die Personalaufstockung jederzeit nutzen, um Ihr Team für ein bestimmtes Projekt zu erweitern.
Kümmere dich um die technischen Details
Die Bereitstellung kann vor Ort erfolgen, aber Sie können auch Cloud-basierte Lösungen wählen, um mehr Flexibilität zu erzielen und die Kosten zu senken. Wenn Sie sich für einen lokalen Ansatz entscheiden, müssen Sie im Voraus wissen, welche Kapazität Ihr Unternehmen benötigt. Sie benötigen auch Disaster Recovery-Lösungen. Es ist wichtig, dass Sie diese wichtigen Fragen sorgfältig mit Ihren Experten besprechen. Wenn Sie sich nicht sicher sind, selbst eine effiziente Big-Data-Architektur aufzubauen, kontaktiere uns. Wir helfen Ihnen gerne weiter.In unserem Blog finden Sie ausführlichere Artikel zu Data Science & Advanced Analytics:
