BARC zu Big Data
Facebook-Posts mit ERP-Daten kombinieren
Gerhard Holzwart begann 1990 als Redakteur der COMPUTERWOCHE und leitete dort ab 1996 das Ressort Unternehmen & Märkte. Ab 2005 verantwortete er den Bereich Kongresse und Fachveranstaltungen der IDG Business Media GmbH und baute „IDG Events“ mit jährlich rund 80 Konferenzen zu einem der führenden Anbieter von ITK-Fachveranstaltungen in Deutschland aus. Seit 2010 ist Gerhard Holzwart geschäftsführender Gesellschafter der h&g Editors GmbH und ist in dieser Funktion als Event Producer, Direktmarketingspezialist und ITK-Fachredakteur tätig.
Big Data ist mehr als ein Hype
CW: Kommen wir noch einmal zurück auf die Situation bei den Anwendern. Häufig wird der Verdacht geäußert, Big Data sei ein von der IT-Industrie gepflegter Hype, der die Anwender in Wirklichkeit nicht bewege.
Bange: Big Data als Hype abzuqualifizieren ist nicht angebracht. In vielen Unternehmen beschäftigt man sich ganz intensiv mit den von mir eingangs geschilderten Aufgabenstellungen. Wahrscheinlich ist es mit dem Begriff Big Data jetzt aber gelungen, den vielen Initiativen und Projekten, die es ohnehin schon gab, einen einprägsamen Namen zu geben. Egal wo Sie hinsehen, ob in der Automobilindustrie, bei den Energieversorgern, in der Konsumgüterbranche oder Chemiesparte: Überall findet man konkrete Ansätze, um etwa Maschinen- und Sensordaten sowie Informationen aus den Social Networks zu analysieren und daraus Business-relevante Entscheidungen ableiten zu können. In nicht wenigen Fällen wurden und werden dazu dedizierte Big-Data-Teams gebildet.
Wichtig an der Stelle ist mir noch einmal: Es geht nicht darum, überall die klassischen BI-Suites und Data Warehouses durch neue Big-Data-Tools abzulösen, sondern um die Integration der neuen Technologien, die bisher ja eher Insellösungen oder noch gar nicht vorhanden sind, mit der bis dato klassischen BI-Welt. Dazu ist aber eine neue Architektur notwendig, die diese heterogenen Anforderungen abdeckt. Insofern sind dies natürlich nur bedingt gute Nachrichten für Anwender, die in den vergangenen Jahren ihre Data Warehouses konsolidiert haben, da die Heterogenität wieder steigt. Dafür lassen sich aber neue Daten einbeziehen und nutzbringende neue Analysemöglichkeiten schaffen - und das häufig zu günstigeren Kosten, als dies in einem klassischen Data Warehouse der Fall ist.
Das Interview ist ein Beitrag unserer Schwesterpublikation Computerwoche.