Analytics macht Big Data nutzbar

Seit vielen Jahren machen Berichte, multidimensionale Auswertungen und Ad-hoc-Abfragen den Kernbestand der dispositiven Datenverarbeitung oder »Business Intelligence« der Unternehmen aus. Doch mittlerweile rücken zwei Themen in den Blick, die eigentlich auch schon lange da sind, nun aber neue Namen bekommen haben und große Aufmerksamkeit finden: »Big Data« und »Analytics«. »Das Thema Big Data ist durch eine McKinsey-Studie auf die Vorstandsschreibtische gekommen und erfährt gerade einen Riesenhype«, weiß Christian Kirschniak, hierzulande Partner bei IBMs Beratungssparte Global Business Services (GBS) und dort in der Abteilung für Business Analytics and Optimization (BAO) tätig. »Der Hype um Big Data bewirkt, dass sich viele Unternehmen des Themas annehmen«, hat Peter Welker beobachtet, der bei Trivadis, einem IT-Dienstleister und Oracle- sowie Microsoft-Partner mit rund 650 Beschäftigten, als Solution Manager für Business Intelligence arbeitet. Er verantwortet dieses Thema dort im Hinblick auf Business Development und Knowhow-Erarbeitung. Ähnlich beflügeln die neuen Ausdrücke »Advanced« und »Predictive« Analytics das gute alte Data Mining.

Einer Befragung zufolge, die der Data-Warehouse-Marktführer Teradata durchgeführt hat, sehen Vorstände, IT- und Fachbereichsmanager erhebliche Chancen darin, aus sehr großen und unterschiedlich strukturierten Datenquellen Zusammenhänge zu destillieren. Lange hatte Teradata die Auffassung vertreten, alle Informationen in einem einzigen Datenbanksystem (»Enterprise Data Warehouse«) zusammenzuführen. Dadurch, dass immer stärker nicht-relationale Informationen in den Blick rücken, hat sich dieser Ansatz relativiert. Wichtig ist laut Volker Giessler, Senior Industry Consultant bei diesem Hersteller, jedoch weiterhin, alle relevanten Daten zu verknüpfen. Kunden- und Produktdaten etwa sind in einer Teradata-Warehouse-Datenbank abgelegt. Daten anderer Strukturierung wie Texte, auch aus sozialen Netzwerken, Bilder, Klänge oder Weblogs werden in einer Aster-Datenbank abgelegt, wo das Verfahren Map Reduce ähnlich wie bei der quelloffenen Software Hadoop für Big Data implementiert ist. SQL-Zugriff ist auf die angestammten Teradata- und auf die zugekauften Aster-Datenbanken einheitlich möglich.