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Die Menge unstrukturierter Daten explodiert förmlich. Unternehmen aus allen Branchen können von deren Analyse profitieren. IBM zeigt, wie sich Daten in Informationen verwandeln lassen, die das Geschäft weiter bringen.
Montag 14. November 2011
Jeden Tag produzieren Sensoren, Mobilgeräte, Online-Transaktionen oder Social Networks rund 2,5 Trillionen Bytes an neuen Daten. Das ist mehr als je zuvor – genau genommen sind 90 Prozent der gesamten Welt-Daten in den letzten zwei Jahren entstanden. Jeden Monat verschicken Twitterer eine Milliarde Tweets und Facebook-Fans posten 30 Milliarden neue Meldungen. Unternehmen aller Größe versuchen mit diesem rasenden Wachstum Schritt zu halten, um die Daten in Informationen zu verwandeln, die sie in ihrem Geschäft weiter bringen.
Big Data in der Praxis
Vor allem Banken, Versicherungen, Handelsunternehmen sowie Kommunikations- und Unterhaltungsanbieter analysieren große Mengen an unstrukturierten Daten. Mit deren Hilfe versuchen sie unter anderem ihre Kunden besser zu verstehen, ihre Netzwerke sicherer zu machen und die Kundenerfahrungen zu verbessern.
Es gibt aber auch Beispiele aus anderen Branchen. So stattete IBM die dänische Vestas Wind Systems mit Analyse-Software und einem so genannten Supercomputer-Power aus. Ziel sei es, die Aufstellung der Windräder für einen maximalen Energie-Output zu optimieren – ein Vorgang, der für die Gewinnung erneuerbarer Energien als besonders wichtig erachtet werde. Für die optimale Aufstellung der Anlagen müsse Vestas Datenmengen im Petabyte-Bereich analysieren. Dazu zählen strukturierte und unstrukturierte Daten wie Wetterberichte, Mondphasen, Gezeiten, Satellitenbilder, Entwaldungskarten und zahlreiche andere Geodaten. Mit Hilfe der IBM Software BigInsights und dem so genannten Firestorm-Supercomputer könnten das Unternehmen Analysen, die bislang Wochen dauerten, nun in weniger als einer Stunde errechnen.
Sobald die Turbinen im Betrieb sind, würden die Ingenieure die neue Software und den so genannten Supercomputer nutzen, um deren Leistung prognostizieren zu können. Dabei analysieren sie, wie jedes einzelne Turbinenblatt auf Wetterumschwünge reagiert und bestimmen, wie die Instandhaltung am wirtschaftlichsten terminiert werden kann. In den kommenden vier Jahren will das Unternehmen Wetterdaten im 20-Plus-Petabyte-Bereich analysieren.
Big Data Analytics aus der Cloud
Auf der Information on Demand-Konferenz (IOD) 2011 zeigt IBM kürzlich neue Analyse- und Information-Management-Lösungen, die Unternehmen jeder Größe bei der produktiven Nutzung ihrer riesigen Datenmengen unterstützen sollen.
So ermögliche IBM InfoSphere BigInsight auf IBM SmartCloud Enterprise Big Data-Analysen für jeden Nutzer im Unternehmen. Wie bei der lokalen In-House-Version analysiere BigInsights sowohl strukturierte, als auch unstrukturierte Daten in Texten, Videos, Bildern, Social Media, Click-Streams, Log-Files, Wetterdaten etc.. Mit der Cloud-Version benötige der Nutzer jedoch keine Hadoop-Kenntnisse mehr und muss auch keine Software oder Hardware mehr installieren und pflegen.
Kostenloses Einsteigerangebot
BigInsights in der Cloud sei sowohl als Basis- als auch als Enterprise-Edition verfügbar und könne als Public-, Private- oder Hybrid-Cloud installiert werden. Die Basis-Version sei ein kostenloses Einsteiger-Angebot, an der Unternehmen lernen könnten, wie sie mit Big Data-Analysen umgehen können, einschließlich „Was-wäre-wenn“-Szenarios mit BigSheets-Komponenten. Von dieser Version könnten sie nahtlos auf die Enterprise-Version wechseln und in weniger als 30 Minuten Hadoop-Cluster aufsetzen, um ihre Datenanalysen zu starten. Die Kosten beginnen ab 0,60 US-Dollar pro Cluster und Stunde Nutzung. Beide Versionen umfassen den Angaben zufolge eine Entwickler-Sandbox, mit der Kunden eigene Business-Analytics-Anwendungen mit Tools sowie Test- und Entwicklungsumgebung erstellen könnten.
Big Data-Governance
Verlässliche Informationen sind erfolgskritisch für Big Data-Analysen. Dem trage IBM durch die neue IBM InfoSphere Information Server-Version Rechnung: Die neue Version 8.7 ermögliche die Big Data-Integration sowohl als Quelle, als auch als Ziel der Datenintegration. Das Leistungsvermögen und die Parallel-Engine des Information Servers liefere die hohe Skalierbarkeit, die für Big Data benötigt werde. Die neue Software biete einen Konnektor speziell für Netezza-Implementierungen sowie eine Konsole, die die Systemauslastung quer über sämtliche Integrationsvorgänge veranschauliche.
Auf BigDataUniversity.com bietet IBM die Möglichkeit Hadoop-Know-how auszubauen. Die Seite umfasst hunderte von Tutorials, Videos und Coding-Übungen. hei
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