Real-Time Analytics für Big Data: Ein Überblick

Der traditionelle Business-Analytics-Markt wird von Big Data neu durchmischt: eine Verlagerung der Use-Cases auf Real-Time und Predictive Analytics bewirkt, dass Big-Data-Technologien besser genützt werden und Unternehmen große Datenmengen besser zu ihrem Nutzen einsetzen können. Alle Infos dazu gibt es beim IDC Data Hub am 21.05.2015. [...]

Big Data stört den traditionellen Business-Analytics-Markt und bewirkt damit gleichzeitig eine Verlagerung der Use-Cases auf Real-Time und Predictive Analytics, um große Datenmengenbesser zu nutzen. Infolgedessen prognostiziert IDC, dass europäische Unternehmen beginnen werden, Advanced Analytics zu verwenden, welche in Packaged Business Applications eingebettet sind.
Vor allem in den Bereichen Sales und Service Applicationswerden die Auswirkungen am schnellsten spürbar sein. Bisher waren Predictive Analytics auf bestimmte Branchen und Use-Cases beschränkt, wo datengetriebene Prognosen seit langem ein wichtiger Faktor bei der Entscheidungsfindung waren – das wird sich nun ändern.
Die Durchdringung von Mainstream-Szenarien durch Predictive Analytics via Packaged Business Applications wird massiv ansteigen. Dies hilft Usern bei Fragen, welcher Sales Opportunity sie sich als nächstes widmen sollen, welcher Experte oder welcher Teil einer Wissensdatenbank ihnen am ehesten mit einer Kundenanfrage helfen kann, welcher Mitarbeiter für eine bestimmte Rolle am besten geeignet ist usw.

Eine kürzlich durchgeführte IDC-Studie zum Thema Hadoop- und Big-Data-Markt in Europa deckt eine große Nachfrage der Unternehmen nach Real-Time-Analytics auf. Tatsächlich sind mehrere Implementierungen in verschiedenen Branchen im Gange. IDC interviewte mehrere CIOs dieser betroffenen Branchen, zu denen z.B. das Gesundheitswesen, der öffentliche sowie der Finanzsektor, die Baubranche und die Industrie zählen. Was die Technologien selbst angeht, so sind die zugrundeliegenden Technologien in vielen Fällen für die CIOs nicht relevant. Dennoch kommen dominante Technologien im Real-Time-Analytics-Ökosystem wieder einmal aus dem Hadoop-Stack, wie etwa Apache Spark und Apache Storm. Apache Storm wird vielfach als wichtige Technologie auf dem Real-Time-Applications-Markt gesehen, besonders, wenn sie mit Apache Kafka kombiniert wird. Diese Kombination ermöglicht eine sehr gute Performance bei der Analyse einer großen Anzahl von „Tuples“ mit fast linearer Skalierbarkeit.
Storm wird von Twitter verwendet,Apache Kafka von LinkedIn –die riesigen Mengen an Daten, mit denen beide Unternehmen arbeiten, zeigen klar, dass sowohl Storm als auch Apache Kafka bereit sind, in traditionellen Unternehmen ebenfalls eingesetzt zu werden und das Potenzial haben, den Markt völlig neu zu strukturieren.
Real-Time-Analytics können große Vorteile mit sich bringen und die Technologien sind nun so weit,implementiert zu werden. Anbieter und Service Providers sollten anfangen, in diese Technologien zu investieren, da die Nachfrage nach ihnen steigen wird, sobald Kunden mehrüber ihr Potenzial herausfinden.
Alles über das Potenzial von Real-Time-Analytics und Big Data erfahren Sie am 21. Mai bei der IDC Data Hub Konferenz. Führende, europäische Unternehmen und unabhängige Experten sprechen darüber, wie Sie mit Big Data ihr Business unterstützen können – alle Informationen & Tickets: http://idcdatahub.com