Business Intelligence
Große Datenmengen meistern mit Hadoop
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Ergänzung von Data Warehouses
Festzuhalten bleibt: Hadoop ist kein Ersatz für eine Data Warehouse-Umgebung, wie sie von der IT-Abteilung betrieben, gepflegt und weiterentwickelt wird. Hadoop ergänzt vielmehr die Data Warehouses. Während diese den strikten Regeln und Vorgaben einer unternehmensweiten IT-Governance folgen müssen, bietet eine Hadoop-Implementierung in einem Fachbereich mehr Spielräume in einer abgegrenzten Laborumgebung. Hier geht es traditionell um Exploration und ein interaktives Lernen. Hadoop eröffnet ein breites Anwendungsspektrum. Das zeigen ein paar Beispiele. So wertet etwa ein Mobilfunkanbieter Netzwerkdaten aus, um die Service-Qualität in solchen Regionen zu verbessern, in denen es überdurchschnittlich hohe Abwanderungen von Kunden gab. Die Aufgabe ist es, Maßnahmen zu entwickeln und zu testen, um die Kundenbindungsrate zu steigern. Im Bereich der Vertriebsförderung analysiert ein Automobilhersteller die Daten aus dem Pkw-Konfigurator im Web. Die Ergebnisse dienen als Grundlage, um gemeinsam mit Händlern die Verkaufsquote zu verbessern. Und die für Service zuständige Abteilung des Automobilherstellers wertet Daten zu Garantiefällen aus. Da es in der Vergangenheit deutliche Kritik von Kunden gab, die sich auch in verschiedenen Web-Foren widerspiegelte, ist es Aufgabe des Projekts, Lösungen zu finden, um gezielt die Produktqualität zu verbessern.
In all diesen Anwendungsszenarien unterstützt Hadoop die Fachbereiche dabei, das vorhandene, eher gering strukturierte Datenmaterial mit Hilfe von Hypothesen auszuwerten und Lösungsszenarien zu entwickeln, die dann getestet, weiterentwickelt oder verworfen werden. Zeigt sich im Laufe der Zeit, dass sich daraus standardisierte Verfahren und Prozesse ergeben, finden sie Eingang in die IT-Governance und die IT-Abteilung ist dann dafür zuständig.
Knut Veltjens ist Vice President / Practice Head Business Intelligence bei CGI
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