Die Nutzung von Big Data ist für den Wettbewerb in der modernen Wirtschaft unerlässlich. Die meisten Unternehmen speichern und verarbeiten Big Data in lokalen Data Lakes (z. B. Hadoop). Leider sind die alten Big-Data-Frameworks immer schwieriger zu verwalten und behindern fortschrittliche Analysen. Hinzu kommt, dass diese Systeme lange Entwicklungszeiten, hohe Kosten und eine unangemessene Komplexität mit sich bringen.

Das führende Marktforschungsunternehmen Forrester berichtet, dass Unternehmen, die auf die Cloud umgestiegen sind, "20 bis 60 Prozent der Infrastrukturkosten vor Ort einsparen, da die meisten ihre Server und Speicher übermäßig bereitstellen und dann diese Umgebungen verwalten müssen"[1].

Sehen Sie sich dieses On-Demand-Webinar an, um zu erfahren, welche geschäftlichen Gründe für die Migration Ihrer Hadoop-Architektur in die Cloud sprechen - und wie Sie sie nach dem Wechsel für Analysen optimal nutzen können. Lernen Sie:

• Wie CIOs klug investieren können, um ihre Cloud-Datenanalyse zu optimieren
• Die Vorzüge von Cloud Data Lake-Lösungen wie Amazon S3/EMR und Azure HD Insight
• Wie man die Verarbeitungszeiten für große Datenmengen erheblich verkürzen kann (z. B. durch die Entwicklung von Spark-Pipelines)
• Die Chancen und Herausforderungen, die mit Data-Lake-Initiativen verbunden sind, und wie man sie bewältigt
• Wie Sie verhindern, dass Ihr Datensee zu einem Datensumpf wird

[1] "Die trübe Zukunft von Hadoop", Forrester, 2017