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5 Gründe, wieso die IT-Infrastruktur für Big Data Anwendungen wichtig ist

- 02. June 2017 09:47

Laut Gartner werden 60 Prozent der Big Data Projekte aufgrund von Tools, Fähigkeiten, Kulturen und Einstellungen in Unternehmen scheitern. Einige der Big Data Projekte können aufgrund von fehlenden Investitionen in die IT-Infrastruktur nicht erfolgreich umgesetzt werden.

Hier nennen wir Ihnen 5 Gründe, wieso die IT Infrastruktur für Big Data Anwendungen wichtig ist.

# 1 – Skalierbarkeit

Die meisten Proof-of-Concept (PoC) von Big Data Projekten starten klein, meistens in einer public Cloud Umgebung, weil sie einfach einzurichten sind und es gibt eine Menge Tools, die zur Verfügung stehen. Aber wenn es darum geht, diese Projekte in Unternehmen in einer Produktionsumgebung zu betreiben, sind viele Infrastrukturen nicht auf die Summe der großen Datenmengen vorbereitet.

# 2 – Total Cost of Ownership (TCO)

Einer der Hauptvorteile beim Aufbau einer eigenen Infrastruktur ist Server mit genügend Speicherplatz zu haben. Aber wenn Sie bereits ein Server-System haben, das modular und flexibel ist und über eine einzige Schnittstelle für die Verwaltung verfügt, stellt sich wieder die Frage ob Big Data Projekte anstelle von „On-Prem“ doch lieber in die Cloud ausgelagert werden sollen.

# 3 – Einhaltung und Sicherheit

Mit einer programmierbaren Infrastruktur können Sie Sicherheitsaufgaben automatisieren und eine richtlinienbasierte Compliance aktivieren, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen. Dies vermeidet Szenarien, in denen mehrere Datenbanken, User und Compliance-Mandate zu einem Sicherheits-Patchwork führen, das anfällig für menschliche Fehler ist und eine erheblicher Zeitaufwand Ihrer Mitarbeiter fordert. Darüber hinaus gibt es analytische Plattformen, die für die Instandhaltung der Infrastruktur und Datensicherheit konzipiert sind.

# 4 – Aktive Daten

Sensoren, Internet of Things (IoT), Social Networking und Online-Transaktionen generieren Daten, die erfasst, überwacht und schnell verarbeitet werden müssen, um datenbasierte Entscheidungen sofort treffen zu können. Daten in Echtzeit (active Data) auszuwerten, wird in Zukunft immer wichtiger werden.

# 5 – Zeit ist Geld

User berichten, dass die einfache Implementierung von Big Data Anwendungen, integriert in eine Infrastruktur viele Vorteile bringt. Kapazitätsanforderungen können früher erkannt werden und die IT Infrastruktur kann schneller erweitert werden.

Der Vorteil von integrierter Infrastruktur

Letztendlich sind Infrastrukturautomatisierung und das Management, Performance und Skalierbarkeit, das was zählt. Unternehmen benötigen eine einheitliche, programmierbare Infrastruktur, die auch für Big Data Use Cases eingesetzt werden kann. Sie sollte sowohl Analytik und die sichere Übertragung als auch Speicherung und Verwaltung von Daten sicherstellen können.

Cisco UCS Integrated Infrastructure für Big Data bietet ein breites Portfolio von Referenzarchitekturen, die für Big Data Anwendungen entworfen, optimiert und getestet wurden. UCS bietet beste Balance von Leistung und Kapazität.

Auch für Data Scientiest gibt es dadurch eine Menge an Vorteilen, zum Beispiel bedeutet es, dass in der Hälfte der durchschnittlichen Zeit Geschäftsanalysen durchgeführt werden und zeitnahe Entscheidungen getroffen werden können. Die Software von Splunk ist auf UCS Servern viel performanter als auf vergleichbaren Servern.

Wichtige Anwendungsfälle von Big Data, die wir heute sehen, sind:

  • Datenerforschung – Aufbau neuer Strukturen (Data Lakes) zum Sammeln von unstrukturierten Daten
  • Customer 360 ​​- eine komplette Sicht auf Ihre Kunden, also nicht nur das, was sie kaufen und von wo aus, sondern auch viele andere Parameter (Anrufhistory, Stimmung, Kaufvolumen, Peer-Gruppen etc.) inklusive Vorhersage zukünftiger Kaufverhalten
  • Data warehouse augmentation – Verschieben der Verarbeitung von Daten in eine kostengünstigere Infrastruktur
  • Operations analysis – prädiktive Instandhaltung und Produkt- / Service-Margin-Optimierung oder Differenzierung
  • IoT-Edge-to-Enterprise-Analytik – Echtzeit-Analyse und -Antwort am Rande des Netzwerks sowie historische Analyse, Betriebssteuerung und Modellentwicklung im Kernrechenzentrum

Mehr zum Thema Big Data erfahren Sie am 8.06.2017 im live Webinar um 10:00 Uhr. Hier gehts zur Anmeldung!

 

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