Big – Smart – Fast

Big Data & BI-Trends

Internet of Things
Durch das Internet der Dinge (für das Jahr 2020 werden über 20 Millionen angebundene Geräte prognostiziert) strömen massenhaft Daten auf die Netzwerke ein. In ihnen liegt ein wahrer Goldschatz z. B. für Feedback in Produkten, aber auch zur Produktion. Nur Big-Data-Analysemethoden machen es möglich, dieser Datenmengen Herr zu werden. Hierzu gibt es drei Vorgehensweisen: Fast Data, Smart Data und die „langsamen Analysemethoden“.

Cloud-Computing und Big Data
Die Cloud ist die ideale Infrastruktur für Big-Data-Anwendungen. Nicht nur existieren bereits eine Menge von vorgefertigten Applikationen für Big Data, die die unterschiedlichsten Quellen zusammenführen können. Auch für Big-Data-Analysen selbst ist eine Rechenleistung erforderlich, die sich insbesondere kleinere Unternehmen nicht mehr in ihr eigenes Haus stellen wollen. Außerdem ist das Internet selbst eine riesige Big-Data-Anwendung bei der in Echtzeit Millionen von Nutzerprofilen, Einträgen aus sozialen Netzwerken und Rückmeldungen aller möglichen Datenquellen zusammengeführt werden können.

Open Source und Big Data gehen Hand in Hand
Herstellerunabhängigkeit erlaubt der Einsatz von Open-Source-Technologien für Big Data. Bekannte Größen sind beispielsweise Hadoop und MongoDB. „Open Source Business Intelligence“-Software (OSBI) wird sich infolgedessen ebenfalls weiter durchsetzen. Weiterer Vorteil ist die größere Interoperabilität auf Basis der offenen Standards. Gerade auch hinsichtlich der kollaborativen Entwicklungen sorgen die Communitys für schnellere Innovationen und im Falle von Sicherheitslücken für eine schnelle Behebung.

Visualisierung und Self-Service-Business-Analytics
Der Markt für Tools und Technologien zur Datenanalyse, die eine Nutzung erlauben ohne Analyst zu sein, wird enorm zunehmen. Benutzerfreundliche und anwenderorientierte Lösungen, die letztendlich auch in Form von Killer-Apps den Markt erobern, werden für Unternehmen und Mitarbeiter aus dem zukünftigen Alltag nicht mehr wegzudenken sein. Zur Visualisierung werden neben den traditionellen Darstellungen, wie z. B. Säulen-, Balken-, Torten-Diagramme, mehr und mehr auch spezielle Methoden wie Karten, Heat Maps oder sogenannte Tree-Maps eingesetzt.

KI – Kognitives Computing
In Echtzeit mit Menschen und Computersystemen kommunizierende IT-Systeme, die stets selbstlernend Wissen aufnehmen und auf Basis früherer Interaktionen ihren Horizont erweitern. Dementsprechend rational können sie selbstständig Schlüsse ziehen bis hin zur Entscheidungsfindung und uns datenbasierte Entscheidungsgrundlagen liefern. Dies wird die Art und Weise, wie wir dann arbeiten, lernen, agieren und interagieren, grundlegend verändern.