Big Data

Was ist Big Data?

Big Data sind Datenbestände, die so groß, komplex und schnelllebig sind, dass sie nicht mit herkömmlicher Soft- und Hardware verarbeitet werden können.

Aus diesem Grund erfordert Big Data besondere Lösungen für:

Datenspeicherung

Zur Speicherung von Big Data werden mehrere Server zu Clustern gruppiert und mit großen und leistungsstarken Festplatten verbunden. Diese Hardware bietet die Grundlage zur Unterstützung der für Big Data notwendiger Analysesoftware, die für die Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich ist.

Zur Datenanalyse nutzt das System Datenbanken mit massiv-paralleler Verarbeitung. Damit lassen sich Daten aus unterschiedlichen Quellen performant und bei Bedarf sogar in Echtzeit verarbeiten.

Datenmanagement

Zum Datenmanagement bei Big Data gehört nicht nur die traditionelle Datenmodellierung und Datenarchitektur. Es werden zudem auch neue Technologien für einen schnellen Datenzugriff und eine einfache Bedienbarkeit eingesetzt.

Datenvisualisierung

Unter Datenvisualisierung wird die Darstellung von Daten in grafischer Form verstanden. Das können Diagramme, Karten oder Grafiken jeder Art sein. Die grafische Darstellung hilft den Unternehmen, die Daten besser zu verstehen und Trends sowie Muster leichter zu erkennen.

Datenanalyse

Die Datenanalyse der Big Data ist auf die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt, um Muster, Zusammenhänge oder andere Erkenntnisse zu ermitteln. Die Ergebnisse der Datenanalyse können anschließend als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen.

Was ist der Unterschied zwischen Big Data Analytics und Big Data Engineering?

Big Data Analytics und Big Data Engineering sind stark miteinander verbundene Bereiche.

Während Big Data Engineering das Framework zur Datenerfassung und Datenspeicherung bereitstellt, liefert Big Data Analytics die Umgebung zur Nutzung großer Datenmengen, um daraus die notwendigen Erkenntnisse zu gewinnen.

Unser Team verfügt über umfassende Erfahrung
sowohl in Big Data Engineering wie auch in Big Data Analytics

Was sind die wichtigsten
Big Data Technologien?

Zu den wichtigsten Technologien in Big Data Projekten gehören:

Apache NiFi

Apache NiFi ist ein skalierbares Framework zur einfachen und sicheren Automatisierung des Datenflusses zwischen unterschiedlichen Systemen. Ursprünglich von der NSA als NiagaraFiles entwickelt, bietet NiFi eine integrierte Datenlogistikplattform zur Verwaltung des Datenverkehrs zwischen Quell- und Zielsystemen. Eine breite Palette von Standard-Funktionen in NiFi ermöglicht eine schnelle Übertragung von großen Datenmengen.

Erfahre mehr über Apache NiFi

Apache Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform für das Speichern und die Verarbeitung von Datenströmen. Ursprünglich nur als Messaging-Queue entwickelt, hat sich Kafka im Laufe der Zeit zu einer bedeutenden Big Data Plattform entwickelt, die unterschiedliche Schnittstellen zur Verfügung stellt, um Daten zu schreiben, zu lesen und in Subsysteme zu importieren und zu exportieren.

Erfahre mehr über Apache Kafka

Apache Cassandra

Apache Cassandra stellt ein einfaches und verteiltes Datenbankverwaltungssystem für die Big-Data Architektur bereit. Cassandra ist optimal auf die Verarbeitung sehr großer strukturierter Daten, hohe Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit in verteilten Systemen ausgerichtet.

Apache Spark

Apache Spark nutzt eine verteilte Architektur und Cluster Computing, um große Datenmengen leistungsstark und mit einer sehr hohen Geschwindigkeit zu verarbeiten. Das Open Source Framework unterstützt eine Datenverarbeitung im Arbeitsspeicher und ermöglicht damit blitzschnelle Berechnungen.

Apache Hadoop

Apache Hadoop, eines der ersten Systeme in der Big Data Architektur, ist ein verteiltes Framework für skalierbare Software. Hadoop basiert auf dem MapReduce-Algorithmus von Google und ermöglicht es, intensive Rechenprozesse bis zu mehreren Petabytes in sehr kurzer Zeit auszuführen. Dadurch können erhebliche Datenmengen gespeichert und in einer außerordentlichen Geschwindigkeit wieder verarbeitet werden.

Wozu kann Big Data verwendet werden?

Große Datenmengen haben nur dann ihren Mehrwert,
wenn sie schnell und sicher verarbeitet werden können.

Mit richtigen Analyseverfahren kann Big Data beispielsweise:

  • Den Geldinstituten helfen einen Betrug aufzudecken
  • Risiken bei Investitionen oder der Kreditvergabe einschätzen
  • Finanzprognosen erstellen
  • Kunden segmentieren
  • Daten über Einkäufe und Kunden sammeln
  • Das Marketing personalisieren und somit effizienter gestalten
  • Empfehlungssysteme für Kunden unterhalten
  • Fehlerquellen in der Fertigung vorausschauend erkennen und beheben

Mit Big Data lassen sich zudem neue Services einrichten

Mit Big Data lassen sich zudem neue Services einrichten

So können zum Beispiel Fitness-Apps aus den Bewegungsdaten des Benutzers seinen Kalorienverbrauch berechnen und ihm daraufhin personalisierte Ernährungsempfehlungen oder Trainingstipps unterbreiten.
Autos können nicht nur Präferenzen des Fahrers für Innenraumtemperatur und Bewegungsgeschwindigkeit auf unterschiedlichen Straßenabschnitten speichern. Sie können auch die Herzfrequenz des Fahrers und seine Körpertemperatur überwachen. Werden beim Fahrer Stressanzeichen festgestellt und sind die Wetterbedingungen schlecht oder die Bewegungsgeschwindigkeit hoch, kann das System den Fahrer warnen. Damit können sich schwere Unfälle vermeiden lassen.

Beispiele für Big-Data-basierte
Business-Lösungen

Big Data Lösungen können in jedem Geschäftsbereich erfolgreich eingesetzt werden, so beispielsweise für:

E-Commerce

Im E-Commerce kann mithilfe von Big Data das Kundenverhalten analysiert werden. Was wählen die Kunden, welche Interaktion führen sie aus, was spricht sie besonders gut an? Sind die Fragen beantwortet, können die Vermarktungskanäle optimiert werden, um Kundenbedürfnisse noch genauer zu erfüllen. Zusätzlich kann auf der Grundlage von Big Data das Kundenerlebnis verbessert, der Service erweitert, unproduktive Prozesse abgeschafft und Risiken minimiert werden. Das zieht mehr Kunden an, eröffnet neue Einnahmequellen und erhöht somit den Umsatz des Unternehmens.

Fertigung

Big Data kann in der Fertigung wichtige Erkenntnisse liefern, um die Produktqualität zu erhöhen, Effizienz zu verbessern und Verluste zu minimieren. Damit können Fertigungsunternehmen ihren Gewinn steigern, um sich auf dem hart umkämpften Markt nachhaltig durchzusetzen.

Logistik

Die Logistik basiert auf einfachen und zuverlässigen Transport-Routen. Dafür sind Navigations-Apps erforderlich, die auf digitale Straßenkarten zugreifen. Die Berechnung der Routen auf den Karten wird mithilfe von Big Data durchgeführt. Big Data sorgt damit für einen sicheren Transport.

Dienstleistungs­sektor

Im Dienstleistungssektor greifen viele Unternehmen auf Big Data zu. So nutzen beispielsweise Banken und Versicherungen Deep Data Analysen, um ihr Risiko bei einer Kreditvergabe oder einem Versicherungsabschluss einzuschätzen. Händler und Reiseveranstalter verwenden Big Data dagegen, um ihren Kunden personalisierte Angebote zu unterbreiten. Dadurch können sie mit geringeren Ausgaben ihren Umsatz steigern.

Medien

Medienanbieter greifen auf Big Data zu, um die Nachfrage nach Serien, Filmen oder Sendungen vorauszusagen. Auf der Basis der Voraussage werden nicht nur Entscheidungen darüber getroffen, zu welcher Zeit ein Produkt gesendet wird, es wird sogar eingeschätzt, ob sich die Produktionskosten am Ende auszahlen.

Wir beraten Sie gerne über den Einsatz von Big Data Lösungen in Ihrem Unternehmen

Wir beraten Sie gerne über den Einsatz von Big Data Lösungen in Ihrem Unternehmen

Welche Big Data
Dienstleistungen bieten wir an?

Zu unseren Dienstleistungen gehört vor allem:

Big Data Consulting

Wir unterstützen unsere Kunden beim Datenmanagement im Big Data Umfeld. Dazu gehört der Entwurf einer passenden Big Data Architektur, unter strenger Beachtung der individuellen Kundenanforderungen an Datenspeicherung und Datenverarbeitung.

Big Data Implementierung

Bei der Implementierung konzentrieren wir uns nicht nur auf die Qualität und die Sicherheit. Wir liefern auch einheitliche Standards für die Prozessentwicklung und das Prozessmanagement. Damit erhalten unsere Kunden ein stabiles, benutzerfreundliches System, das seine Aufgaben optimal erfüllt.

Big Data Analytics

Mit dem Big Data Analytics Service organisieren wir Unternehmensdaten und analysieren diese anschließend. Die Ergebnisse präsentieren wir dann in Form von klaren, übersichtlichen grafischen Berichten. Die Berichte helfen unseren Kunden, strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen und neue Ideen umzusetzen, um das Unternehmen erfolgreich wachsen zu lassen.

Big Data Support

Wir unterstützen unsere Kunden bei allen laufenden Fragen rund um Big Data. Wir führen zudem Leistungsüberwachung, Fehlerbehebung, Software-Updates und Zustandsprüfungen durch. Weitere Leistungen wie Datenwiederherstellung, Datenbereinigung oder Datenverwaltung können auf Wunsch bei uns zusätzlich beauftragt werden.

In welchen Schritten verläuft ein Big Data Projekt?

Ein Big Data Projekt verläuft in folgenden Schritten:

Voranalyse

Im ersten Schritt werden die Ziele des Projekts definiert. Das bestimmt darüber, welche Aufgaben im Projekt durchgeführt werden müssen.

Konzept

Daraufhin werden die zu verarbeitenden Daten und die technischen Anforderungen in Form eines Einführungskonzeptes detailliert beschrieben. Der darauf basierte Arbeitsplan wird in Form einer Schritt-für-Schritt-Vorgehensweise aufgestellt.

Architektur & Design

In diesem Schritt erfolgt die Entwicklung der Softwarearchitektur. Es wird ein Prototyp erstellt, welches das Design und Layout der angestrebten Lösung präsentiert. An dieser Stelle können bei Bedarf weitere Anpassungen und Erweiterungen vorgenommen werden.

Programmierung

Nun wird die Software zur Verarbeitung von Big Data entwickelt. Für die Interaktion mit den gewonnenen Daten wird ein Interface in Form einer Web-App oder Desktop-App entwickelt. Bei Bedarf werden in diesem Schritt Schnittstellen zu Drittsystemen implementiert.

Test

Nach Abschluss der Programmierung wird die Funktion der Software eingehend überprüft. Entdeckte Fehler werden dokumentiert und umgehend behoben.

Go-Live

Ist die Software für die Big Data Lösung entwickelt und getestet, wird diese beim Kunden eingeführt. Anschließend wird das System erneut auf seine Funktionsfähigkeit überprüft und an den Kunden übergeben.

Auch nach dem Go-Live liefern wir Ihnen den umfassenden Support, damit Sie einfach und sicher Ihr Unternehmen zum Erfolg führen können

Wonach richtet sich der Preis einer Big Data Lösung?

Um den Preis einer Big Data Lösung zu ermitteln, stellen wir Ihnen folgende Fragen:

  • Für welchen Industriebereich soll die Lösung eingesetzt werden?
  • Welche und wie viele Daten sollen verarbeitet werden?
  • Welche Aufgaben sollen erfüllt, welche Ergebnisse erzielt werden?
  • Wie schnell wird die Big Data Lösung benötigt?

Sind alle Fragen im Detail beantwortet,
unterbreiten wir Ihnen einen individuellen Kostenvoranschlag

Warum sind Sie bei senapsa richtig?

Wir sind der richtige Partner in allen Fragen der Digitalisierung.

Für uns spricht:

Wir bringen langjährige und umfangreiche Projekt-Erfahrung mit. Wir implementieren sowohl einfache wie auch komplexe Lösungen für unterschiedliche Branchen und Einsatzbereiche.

Wir halten uns an Ihre Vorgaben und Wünsche. Sie bekommen exakt die Lösung, die Sie benötigen und bestellt haben, mit allen Einstellungen und Funktionen.

Wir liefern Ihnen das Produkt in Ihrem Corporate Design, damit Ihre Kunden und Mitarbeiter Ihre Marke wiedererkennen.

Wir arbeiten mit einem gut eingespielten Team. Wir decken den kompletten Entwicklungszyklus ab, von der Idee und Marktanalyse bis hin zur Umsetzung und Go Live. Sie erhalten damit das gesamte Projekt aus einer Hand.

Wir unterteilen das Projekt in einzelne Entwicklungsphasen, die Sie einfach und bequem verfolgen können. Damit haben Sie die Möglichkeit, die gesamte Entwicklung zu kontrollieren und zu steuern.

Wir achten jederzeit auf eine einwandfreie Ausführung. Auch nach der Fertigstellung sorgen wir dafür, dass Ihre Lösung funktioniert. Das tun wir während der gesamten Nutzungsdauer.

Sie sind sich nicht sicher, welche Technologie am besten für Ihr Projekt geeignet ist?
Keine Sorge, wir helfen Ihnen, es herauszufinden!