BIG DATA
handling. processing. protection.
BIG DATA
Unter dem Schlagwort „Big Data“ verbergen sich die unterschiedlichsten Definitionsvarianten, die jedoch eines gemeinsam haben. Es dreht sich bei Big Data um die Verarbeitung riesiger Datenmengen, für die die herkömmlichen Softwarelösungen und Methoden nicht mehr ausreichend, quasi überfordert sind.
Big Data in der Medizin
Auch in der Behandlung von Frühgeborenen helfen Big-Data-Technologien: Am Beispiel der Intensivabteilung des Hospital for Sick Children in Toronto. Carolyn McGregor sammelte im Rahmen des Projekts Artemis, Millionen an Daten von Neugeborenen, um zu ergründen, ob es in der Frage der Sterblichkeit von Frühgeborenen infolge von Infektionen, auffällige Muster gäbe. Sie konnte herausfinden, dass sich die Vitalfunktionen 24 Stunden vor der Infizierung stabilisieren und kurz vor der Infizierung die Herzbasisfrequenz ansteigt. Diese Erkenntnis aus den Millionen von Daten, hilft heute eine umfassende Einschätzung eines Neugeborenen zu bekommen und ermöglicht dem behandelnden Ärzten somit rechtzeitig Maßnahmen einzuleiten. Die Sterblichkeit konnte signifikant reduziert werden. Quelle
Eines von vielen Beispielen von einer erfolgreichen Big-Data-Anwendung.
Hadoop – was der kleine gelbe Elefant kann: Das Zusammenspiel
Der kleine gelbe Elefant steht für Hadoop und ist der hilfreiche Partner. Hadoop ist ein Framework, das es schafft, große Datenmengen zu verteilen, zu speichern und zu berechnen. Der große Vorteil, der sich aus dieser Verteilung ergibt, ist, dass enorme Datenmengen mit verteilten Dateisystemen parallel verarbeitet werden können. Die hohe Geschwindigkeit wird dadurch erreicht, dass Hadoop den Programmcode auf die entsprechenden Server eines Hadoop-Clusters verteilt, und die Daten nicht mehr zur Bearbeitung übertragen werden müssen. Einzig die Ergebnisse werden zusammengeführt und können dann ausgewertet werden.
Im Verbund mit Cognos – das Potenzial der Superlative
Die gute Nachricht für alle, die sich schon Gedanken über Ihre implementierte Business Intelligence-Lösung gemacht haben: Big Data, respektive Hadoop ist die perfekte Daten-Basis für ein Zusammenspiel mit Cognos. Die Cognos-Plattform unterstützt Big SQL, Apache Hive und Impala, was die Komptabilität mit führenden Hadoop-Lösungen ermöglicht.
Besonders Fachabteilungen wie Finanz, Controlling, Verkauf und Marketing wie auch diverse Arbeitsprozesse innerhalb der unterschiedlichsten Abteilungen profitieren aus der wettbewerbsrelevanten Ergebnisgewinnung durch den Cognos-Hadoop-Verbund.
Zu Guter Letzt – der Kostenfaktor
Auf den Geldbeutel der neuen Big Data Nutzer kommen gute Zeiten zu: Im Vergleich zu klassischen IT-Infrastrukturen ist der monetäre Einsatz bei Big Data mit Hadoop geringer.
Diese Kostenersparnis ergibt sich sowohl software- als auch hardwareseitig: Der Datenhaltungscontainer von Hadoop begnügt sich je nach Anforderung mit einer eklatant billigeren Hardware ohne Bindung an einen bestimmten Hersteller. Hadoop ist als Open-Source-Software frei verfügbar aber auch als Hersteller-Distribution verfügbar (Quelle: BITKOM, Big-Data-Technologien – Wissen für Entscheider, 2013)
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