Big Data ist wie ein Fass ohne Boden. Fängt man einmal an, sich damit zu beschäftigen, zieht sich ein nicht enden wollender Rattenschwanz hinterher. Im positiven Sinne! Ich möchte das Zusammenspiel mit der Open-Source-Technologie Hadoop beleuchten. Big Data braucht, wie jeder weiß, auch Big Speicherplatz. Das ist die Voraussetzung für das perfekte Gelingen der Analysen. Und hier kommt Hadoop ins Spiel. Um es in einem Satz zusammenzufassen: Laufen Big Data Analytics auf Hadoop, gehen die Kosten runter und der Profit rauf. SAS und Hadoop - wäre das ein Traum für Innovationen?
Wegen der niedrigen Kosten und günstigen Skalierbarkeit senkt diese Open-Source-Technologie die Einstiegshürden. Denn unglaubliche Mengen an Daten lassen sich anhäufen und monetarisieren, um schließlich als Unternehmen den nächsten Schritt von der Stufe der bloßen Digitalisierung zur digitalen Transformation hinzukriegen.
Diese Transformation ist eine notwendige Königsdisziplin der kommenden zwei Jahre für die Agenda eines jeden Unternehmens. Und was hat SAS mit Haddop zu tun? Die Kombination aus Hadoop und SAS Analytics Plattform ist eine kosteneffiziente, flexible und skalierbare, sofort zugängliche analytische Basis für Innovationen mit Big Data.
Die wichtigsten Argumente
Zugänglichkeit Wir machen Hadoop zugänglich, ohne dass spezielle Technologiekenntnisse über Hadoop nötig sind. Wir erweitern die bereits professionellen Lösung der Hadoop-Distributoren um analytische Werkzeuge und um Datenzugriff / Datenmanagement, welche die Hadoop-Plattform sinnvoll kapseln. ERGO: Praktisch bedeutet das, dass die Vorteile einer Hadoop-Infrastruktur direkt und schnell nutzbar sind, da keine am Markt sowieso seltenen Skills aufgebaut oder Fachleute rekrutiert werden müssen. Kopfmonopole werden vermieden und Risiken sowie Investments bzgl. Personal minimiert.
Analysierbarkeit SAS stellt leicht zugängliche Anwendungsoberflächen für Analytik auf Hadoop zur Verfügung (Online_Demo hier). Coding ist nicht notwendig (aber möglich für entsprechend affine Anwendergruppen). Und SAS Technologie ermöglicht verteiltes und sehr schnelles Rechnen auf dem Hadoop-Cluster (oder auch parallel dazu). In-memory Analysen lösen komplexeste Fragestellungen in sehr kurzer Zeit. Ich kann mich ohne Zeitverlust (früher notwendige Rechenzeit) von einer Erkenntnis zur nächsten bewegen und Thesen bestätigen oder neue formulieren. Auch ohne analytische Kenntnisse kann man durch die interaktive Datenvisualisierung sehr schnell Zusammenhänge verstehen. Durch eingängige Visualisierungen und Unterstützung mobiler Endgeräte können Informationsweitergaben, Abstimmungen und Entscheidungsfindungen viel schneller erfolgen.
Innovationsfähigkeit Mit SAS und Hadoop sind nun Analysen großer Datenmengen möglich (Big Data Use Case). Auch für aktuelle Anwendungsfälle mit bisheriger technischer Limitierung (Datenextrakte, programmatisch im Batchbetrieb, Daten auf Host, …). Die Kombination aus Skalierbarkeit und einfacher Zugänglichkeit fördert den Wandel zu agiler Business Intelligence auf einer flexiblen und agilen Infrastruktur statt starrem DWH und klassischem Berichtswesen. Letztlich unterstützt die Kombination aus Hadoop und SAS ein einfaches Rollout und den Aufbau von Sandboxes mit schneller und zugänglicher Visualisierung und Analytik.
Sehen Sie unsere Studie zu Business Analytics, die wir gemeinsam mit der Uni Potsdam gemacht haben.
Ihr Andreas Becks
