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.
