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Was sind Datenanalysen?

Was sind Datenanalysen?

Bei den Datenanalysen handelt es sich um den Prozess zum Extrahieren umsetzbarer Erkenntnisse aus Rohdaten. Für Unternehmen geht es darum, die richtigen Analysetechniken anzuwenden, um versteckte Muster und Trends zu erkennen, die sie zum Verbessern der Geschäftsleistung nutzen können.

Unterschiedliche Arten von Datenanalysen

Datenanalysen sind deshalb wichtig, weil Messungen der Schlüssel zu Verbesserungen sind. Unternehmen nutzen Datenanalysen, um ihre Produkte und Services zu verbessern, besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzugehen und Probleme im Unternehmen zu diagnostizieren. 

In einem geschäftlichen Kontext können Datenanalysen grob in vier einzelne Kategorien eingeteilt werden:

  • Beschreibende Analysen: Werden eingesetzt, um zu beschreiben, was im zeitlichen Verlauf passiert ist (etwa die Kilometerleistung Ihres Autos) 
  • Diagnoseanalysen: Werden verwendet, um zu bestimmen, weshalb etwas passiert ist oder passiert (etwa, wenn Ereignisprotokolldateien verwendet werden, um die Ursache eines Unfalls zu ermitteln)
  • Vorausschauende Analysen: Werden verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusehen (z. B. zur Vorhersage von Engpässen bei den Daten-Storage-Anforderungen)
  • Präskriptive Analysen: Werden verwendet, um auf Basis prognostizierter Szenarios eine Vorgehensweise vorzugeben (Beispiel: Ein zukünftiger Storage-Engpass wird prognostiziert und es wird vorgeschlagen, zusätzliche Kapazität zu erwerben, um diesen Engpass zu verhindern)

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Warum Pure Storage für moderne Datenanalysen?

Für Unternehmen können Big Data eine Goldgrube sein, aus der sich ein Wettbewerbsvorteil gewinnen lässt. Unglücklicherweise liegen diese Daten in den meisten Fällen ungenutzt in veralteten Silos, Warehouses und Datenpools, wodurch die Gewinnung von Erkenntnissen verlangsamt, Innovationen eingeschränkt und IT-Vorgänge verkompliziert werden.

Benötigt wird eine moderne Dateninfrastruktur, die flexibel und leistungsstark genug ist, um mit den  Big-Data-Analyse -Plattformen und -Algorithmen Schritt zu halten. Deshalb ist Pure Storage® eine Partnerschaft mit Splunk, Elastic und Vertica eingegangen, um eine Modern Data Experience™ mit modernen Analysen bereitzustellen.

Das Betreiben Ihrer Analysen mit Pure hat unter anderem folgende Vorteile:

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  • ein vereinfachtes Daten-Management-System, das die Wirtschaftlichkeit der Cloud mit der Kontrolle und Effizienz lokaler Systeme kombiniert
  • eine Evergreen™-Architektur, mit der unterbrechungsfreie Upgrades ohne Ausfallzeiten oder Datenmigrationen möglich sind

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07/2025
Scalable Lakehouse Analytics with Pure Storage and Starburst
From Hadoop sprawl to data lakehouse: Starburst + FlashBlade Object Storage delivers performance, cost, and operational gains in a scalable solution.
Referenzarchitektur
17 pages

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