Ursprünglich veröffentlicht auf InsideBigData.
Big Data ist eine große Sache - und eine große Chance. Die Herausforderung besteht darin, dass die meisten Fortschritte im Bereich Big Data auf große Unternehmen mit großen Technik- und Datenwissenschaftsteams beschränkt sind. Die Systeme können komplex, unausgereift und schwer zu verwalten sein. Das mag in Ordnung sein, wenn Sie ein gut ausgebildeter Entwickler im Silicon Valley sind, aber es funktioniert nicht gut, wenn Sie ein IT-Führungskraft in einer Bank in Atlanta oder ein Geschäftsleiter in Amsterdam sind, der viel unterwegs ist. Wie können Sie Big Data nutzen, wenn Sie nicht über ein Heer von Ingenieuren verfügen, die sich mit den neuesten Technologien vertraut machen?
Zum Glück gibt es eine Reihe von Trends, die die Technik aus dem Vordergrund in den Hintergrund rücken.
In erster Linie verlagert sich Big Data in die Cloud. Amazon, Microsoft und Google bieten jetzt Hadoop und Spark "als Service" an, so dass es nicht mehr notwendig ist, einen Cluster zu erstellen, neue Softwareprodukte zu erforschen oder sich um die Versionsverwaltung zu kümmern. Unternehmen verlagern ihre Big-Data-Workloads zunehmend in die Cloud und verbergen die Komplexität vor ihren Nutzern, während sie sich bei der Verwaltung der Technologie auf die besten Rechenzentrumsexperten der Welt verlassen. Sie wollen Zugang zur Infrastruktur, wann und wie sie wollen, und zwar genau so viel, wie sie brauchen, aber mehr.
Als Nächstes steht das Aufkommen des "serverlosen" Computings an. Dies baut auf dem Cloud-Trend auf, beseitigt aber noch mehr technische Abhängigkeiten. Laden Sie einfach Ihre Daten und beginnen Sie mit der Verarbeitung. Sagen Sie Ihrem Cloud-Anbieter, was Sie tun wollen, wie viele Daten Sie verarbeiten wollen und wo Sie es tun wollen - und er wird die Infrastruktur hochfahren, wenn Sie sie brauchen, und herunterfahren, wenn Sie sie nicht brauchen. Das ist zum Beispiel für Einzelhändler und Konsumgüterhersteller von großem Vorteil, die ein saisonales Geschäft betreiben und daher im Laufe des Jahres einen schwankenden Datenbedarf haben. Sie können kritische Datenanalysen nach Bedarf durchführen, ohne für eine robuste Infrastruktur in den Nebenzeiten zahlen zu müssen.
Der dritte große Trend ist der Übergang zur Selbstbedienung, der durch neue Tools und Plattformen vorangetrieben wird, die sowohl die Datenintegration als auch die Datennutzung demokratisieren. Die "Self-Service-Integration" macht es schnell und einfach, Systeme zu verbinden, Datenpipelines zu erstellen und Prozesse zu automatisieren, ohne dass intensive Programmierarbeit erforderlich ist. Ebenso erleichtert die "Self-Service-Analyse" Analysten und Geschäftsanwendern die Bearbeitung von Daten ohne Eingreifen der IT-Abteilung. An beiden Fronten senkt die Selbstbedienung die Anforderungen an die technischen Fähigkeiten und öffnet die Tür zu den Daten für Millionen neuer Nutzer.
Nicht zuletzt werden maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt, um immer mehr Intelligenz in Anwendungen einzubauen. Die Systeme lernen einfach aus den Daten, die sie durchlaufen - und liefern vorausschauende Erkenntnisse oder empfehlen entsprechende Maßnahmen. So können wir jetzt beispielsweise eine "selbstfahrende" Integration anbieten, die aus Millionen von Metadatenelementen und Milliarden von Datenströmen lernt und den Nutzern Schritt für Schritt fachkundige Anleitungen für den Aufbau ihrer Datenpipelines gibt. Das verkürzt die Lernkurve für Geschäftsanwender und Analysten, während die technischen Teams mehr Zeit für höherwertige Innovationen und Governance haben.
Alle vier Trends werden von sehr fortschrittlichen Technologien angetrieben, aber bemerkenswert ist, wie sehr sie die Technik "verstecken", um sich mehr auf die Daten und das Geschäft zu konzentrieren - genau dort, wo der Fokus liegen sollte. Ähnlich verhält es sich mit der unglaublich intuitiven Verbrauchersoftware, die ohne großen Schulungsaufwand oder manuelle Eingriffe sofort funktioniert. Wie diese Verbraucher wollen auch Unternehmen mehr Dinge schneller erledigen und dabei bequemen und schnellen Zugriff haben. Sie wollen modernste Funktionen, aber sie wollen sich nicht mit Fehlern, nicht funktionierenden Integrationen und schnell wechselnden Versionen herumschlagen.
Letzten Endes wollen die meisten Unternehmen einfach bessere Daten und schnellere Antworten - ohne die technischen Probleme. "Ich sollte einfach nur eine Anfrage stellen können und eine Antwort zurückbekommen. Dank der Cloud, serverlosem Computing, Selbstbedienungsplattformen und selbstlernenden Technologien kommen wir diesem Ziel immer näher. Big Data ist zwar noch nicht auf dem Niveau der Google-Suche oder der Alexa-Fähigkeiten, aber wir sollten alle danach streben, es zu erreichen.
