Was sind Datenanwendungen? Von Datenreichtum zu Informationsreichtum

Was sind Datenanwendungen? Von Datenreichtum zu Informationsreichtum

Big Data hat die Welt erobert. Früher waren Terabytes einmal ein nützliches Maß für das Volumen der Daten auf der Welt. Inzwischen ist dieses Volumen auf Petabytes und sogar Zettabytes angewachsen, von denen ein Großteil außerhalb der Forschungs- und Transaktionssysteme von Unternehmen existiert. 

In der Zeit, die Sie brauchen, um einige Absätze dieses Artikels zu lesen, werden mehr als 50 Stunden an Videomaterial auf YouTube hochgeladen, Millionen von Suchanfragen in Suchmaschinen gestartet und Millionen von Dollar über den elektronischen Handel abgewickelt. Die Zunahme von Big Data ist nicht nur auf Technologieunternehmen beschränkt. Diese riesige Datenflut wirkt sich auf fast alle Branchen aus. 

Viele Big-Data-Anwendungen sind weithin bekannt, z. B. personalisiertes Marketing oder vorausschauende Lagerbestellungen, aber die meisten Unternehmen waren bisher nicht in der Lage, ihre Big Data auf eine nutzbringende Weise zu organisieren  

Was genau sind Big Data überhaupt? Es handelt sich um ein Phänomen, bei dem mehr Informationen erzeugt werden, als mit Ihren derzeitigen Datenmanagementsystemen verarbeitet werden können. Dies bedeutet, dass Ihr Unternehmen zwar reich an Daten, aber arm an Informationen ist.

Ein großer Datenbestand kann einen entscheidenden Unterschied machen, wenn er genutzt wird, um bahnbrechende Erkenntnisse zu gewinnen, die intelligente Geschäftsentscheidungen ermöglichen. Ohne die Werkzeuge, die zur Interpretation dieser Daten nötig sind, haben Sie zwar eine überwältigend große Datenbank, können diese aber nicht nutzen. 

Die Lösung für Big Data ist ein neues Konzept: Datenanwendungen. 

Was genau sind Datenanwendungen und wie funktionieren sie?

Datenanwendungen als Konzept sind noch recht neu. Es gibt bisher nicht einmal eine allgemein akzeptierte Definition dafür. Und alle Anwendungen könnten technisch gesehen als „datengesteuerte Anwendungen“ bezeichnet werden, da sie Daten benötigen, um zu funktionieren. 

In der Welt der Business-Intelligence und Analytik zeichnen sich die Datenanwendungen jedoch durch eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) aus, die den Benutzern die in den Datenbanken verfügbaren Ressourcen anzeigt. Sie ermöglicht es Benutzern, wie z. B. Unternehmensanalysten, benutzerdefinierte Abfragen an eine Datenbank durchzuführen, um fundiertere Entscheidungen treffen zu können. 

Vereinfacht ausgedrückt sind Datenanwendungen (nicht zu verwechseln mit Datenbankanwendungen) eine Mischung aus Datenvisualisierungen und Webanwendungen, die es Endbenutzern (Entscheidungsträgern, Fachleuten und sogar Verbrauchern) ermöglichen, große Datensätze zu visualisieren und effektiv zu bearbeiten.

Reisebuchungswebsites sind hierfür ein gutes Beispiel. Websites wie Orbitz und Kayak verarbeiten eine große Menge an Daten, die verschoben und interaktiv dargestellt werden müssen, damit Kunden den gewünschten Flug einfach finden und buchen können. 

Stellen Sie sich vor, Sie könnten sich auf diesen Websites nur die Fluginformationen ansehen und müssten dann ein Reisebüro anrufen, das den Flug für Sie bucht. Das wäre wesentlich mehr Arbeit und nicht sehr praktisch. 

Dieses Szenario ähnelt jedoch dem, was viele Unternehmen mit ihren eigenen Big-Data-Beständen tun. Beim Datenanwendungsansatz geht es um den Übergang von einer Umgebung, in der Endbenutzer lediglich Daten ansehen und Berichte dazu erstellen, hin zu einer Umgebung, in der jeder im Rahmen seiner täglichen Arbeit Big Data problemlos visualisieren, mit ihnen interagieren und sie interpretieren kann.

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Beispiele für Datenanwendungen 

Folgendes sind einige Beispiele für Datenanwendungen:

  • Orbitz: Technisch gesehen ist Orbitz eine Website zum Zusammenstellen von Reisepreisen, die eine Metasuchmaschine enthält. Sie wird auf einer gemischten Plattform auf der Basis von Red Hat Linux und Solaris ausgeführt und verwendet eine geclusterte Java-Umgebung. Orbitz arbeitet mit Marken aus der ganzen Welt zusammen und muss daher in der Lage sein, Informationen aus verschiedenen Ländern, Unternehmen und Währungen korrekt zu verteilen und gleichzeitig ein konsistentes und stabiles Erlebnis für die Endnutzer auf der ganzen Welt zu bieten. 
  • Exaptive: Das Ziel dieses Softwareentwicklungsunternehmens ist es, Innovationen durch die Verbindung von Daten, Tools und Menschen voranzutreiben, damit eine produktive und kreative Zusammenarbeit zur Normalität wird. Zu seinen Kunden gehören Organisationen des Gesundheitswesens, die die Datenverwaltungsanwendung nutzen, um versteckte Ressourcen in Daten des öffentlichen Gesundheitswesens zu finden, Redundanzen zu vermeiden und den Wissensaustausch in der Epidemiologie zu beschleunigen. 
  • Dataiku: Diese zentralisierte All-in-One-Datenplattform hilft Unternehmen, Big Data zu aggregieren und zu visualisieren und mit ihnen zu interagieren. Ganz gleich, ob Unternehmen sie für Analysen im großen Maßstab oder zur Nutzung von KI auf Unternehmensebene einsetzen, die Self-Service-Plattform von Dataiku hilft Unternehmen beim Einsatz von maschinellem Lernen, damit sie nützliche Erkenntnisse leicht gewinnen und umsetzen können.

Wie veraltete Infrastrukturen verhindern, dass Unternehmen die Vorteile von Datenanwendungen für sich nutzen

Datenanwendungen können Unternehmen aller Arten enorme Vorteile bieten. Leider werden viele Unternehmen durch eine geringe Datenmobilität behindert, die sich aus fragmentierten, veralteten IT-Infrastrukturen, beispielsweise aus Datensilos, ergibt. 

Damit ein Unternehmen die Leistungsfähigkeit seiner Datenanwendungen voll ausschöpfen kann, muss es Zugang zu allen seinen Daten haben. Da Daten in älteren IT-Infrastrukturen jedoch in der Regel von internen Abteilungen mit jeweils eigenen Arbeitsabläufen, eigener Terminologie und eigener Software organisiert werden, lassen sich viele der erfassten Daten nicht ohne Weiteres auf das gesamte Unternehmen übertragen. Kurz gesagt: Die isolierte Natur einer herkömmlichen IT-Infrastruktur führt zu einer unzureichenden Datenmobilität innerhalb eines Unternehmens. 

Zu den Folgen von isoliertem Daten-Storage gehören:

  • Erhöhte Kosten für die Handhabung der Komplexität eines fragmentierten Datenökosystems
  • Inkonsistenzen, Redundanzen und ein allgemeiner Mangel an Synchronisation zwischen Daten unterschiedlicher Abteilungen
  • Begrenzte Datenmobilität zwischen lokaler Infrastruktur und Cloud-Infrastruktur

Wenn Ihr Unternehmen Big-Data-Anwendungen effektiv nutzen möchte, müssen Sie Ihre IT-Infrastruktur modernisieren und auf eine Datenmanagementanwendung umstellen.

Wie Pure Storage Ihre Datenanwendungen leistungsstärker machen kann

Die Zukunft von Daten ist groß, schnell und konsolidiert – und Pure Storage bietet Ihnen die umfassenden Daten-Storage-Lösungen, die Sie brauchen, um Teil dieser Zukunft zu sein. 

Pure wurde im Gartner® Magic Quadrant™ 2021 für Primär-Storage als Leader eingestuft, denn Pure bietet Daten-Storage, der flexibel, agil und einfach zu verwalten ist. 

Die Nutzung Ihrer Datenanwendungen mit Pure hat unter anderem folgende Vorteile:

  • Konsolidierung zu einem einheitlichen Daten-Hub, der das Daten-Streaming mit hohem Durchsatz aus einer Vielzahl von Quellen bewältigen kann
  • Tatsächlich unterbrechungsfreie Evergreen™-Upgrades ohne Ausfallzeiten oder Datenmigrationen
  • Ein vereinfachtes Daten-Management-System, das die Wirtschaftlichkeit der Cloud mit der Kontrolle und Effizienz lokaler Systeme kombiniert
  • Schneller und effizienter Scale-out-Flash-Storage mit FlashBlade®

Wenn alle Daten Ihres Unternehmens auf einer reaktionsschnellen und leicht zu navigierenden Plattform wie Pure Storage® gespeichert sind, können Sie verborgene Erkenntnisse aufdecken und entschlossen darauf reagieren, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Ob es darum geht, ein neues Produkt auf den Markt zu bringen, Ihre Datensicherheit zu verbessern oder Ihre Kernanwendungen zu beschleunigen: Pure bietet die Performance und Skalierbarkeit, die Sie benötigen, um den Anforderungen moderner Daten gerecht zu werden.

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