Auch wenn der Hype von Gartner für beendet erklärt wurde: An Big Data und der Auswertung entsprechender (oftmals unstrukturierter) Datenmengen kommt kein Unternehmen vorbei. Doch welche Herausforderungen stellen Big Data und damit einhergehende Entwicklungen an das Data Management? Wie können Data Scientists, IT und Fachabteilung heute zusammenarbeiten? Und wo prallen
Tag: Big Data Analytics
In seinem Buch „Competing on Analytics“ benennt Tom Davenport die Analytik als Grundlage nachhaltiger Wettbewerbsvorteile. Der Grund dafür ist der prädiktive Ansatz. Heutzutage ist es nicht mehr möglich, ein Unternehmen alleine mit Blick in den Rückspiegel zum Erfolg zu führen. Und Analytik erlaubt den dringend erforderlichen Blick in die Zukunft.
Ich wette, dass bei einer Umfrage „Wer mag unstrukturierte Textdaten analysieren?“ die meisten antworten würden: „Ich eher nicht.“ Und das hat einen guten Grund. Denn diese Frage bedeutet: Wenn du unstrukturierte Daten in Textform analysierst, musst du viel Zeit mitbringen. Zeit für die manuelle Regelerstellung in Systemen wie Excel, Zeit
Die Fortschritte im Bereich Analytics sind rasant. Während vor wenigen Jahren nur wenige Experten Themen wie Machine Learning, Data Mining oder Cognitive Computing diskutierten, beschäftigen sich jetzt auch Nicht-Mathematiker und Fachbereiche mit diesen Begriffen und versuchen, diese einzuordnen. In meinen Gesprächen mit CIOs, zunehmend auch mit Chief Digital Officers, treffe
Stellen Sie sich vor, Sie sind frühmorgens mit dem Auto „ab in den Urlaub“ gefahren. Durch vorausschauende Routenplanung sind Sie den größten Staurisiken glücklich ausgewichen und nähern sich bei geschätzten 38°C der letzten Landesgrenze vor Ihrem Urlaubsziel. Die ganze Familie sitzt mit ausgelassener Stimmung im vollgepackten Auto. Die Kinder auf
Menschen suchen Big Data Analytics. So finden sie in Warenkörben längst: „Mann klickt Pampers – bieten wir ihm noch Dosenbier an!”. Das ist irgendwie gewohnt und ethisch harmlos, weil ja rein kommerziell. Wie aber sieht das im Privaten beim Online Big Dating aus? Hoffentlich anders, denn…
In meinem Beitrag „Big Data Origins: Super Mario hat‘s vorgemacht“ habe ich Super Mario zur Big-Data-Applikation der ersten Stunde erkoren. Doch beinahe hätte diese niemals das Licht der Welt erblickt, denn die Entwickler von Nintendo hatten einiges um die Ohren. Gemessen an den heutigen Ressourcen und Möglichkeiten scheinen sie zwar lächerlich gering,
Anknüpfend an meinen Einstieg in die Big-Data-Welt und nach meiner Reise in die Vergangenheit mit „In-Memory“ hat mich die Neugier gepackt. Was hat es mit anderen Technologien auf sich, die gerade dabei sind, unsere Welt zu revolutionieren? Blicken wir zunächst einmal auf „Event Stream Processing“ (ESP). Ein Thema, das gerade
Big-Data-Definitionen und -Herleitungen à la drei, vier oder noch mehr „V”s gibt es zur Genüge, alle wohldurchdacht und stimmig. Ihnen allen gemein ist aber die generelle Einordnung des Themas als Zukunftsinitiative. Übertrieben gesagt: weg vom Rechenschieber hin zur künstlichen Intelligenz, die alles perfekt entscheidet und aus dem Nichts heraus neue
Viele Themen, die heute durch den Big Data Trend besetzt werden, sind nicht neu, sondern wurden und werden unter dem Oberbegriff Business Intelligence (BI) verwendet. Auch bei BI spielen große, heterogene und unstrukturierte Datenmengen eine wichtige Rolle.