Big Data

Big Data oder Data Analytics sind einige der grössten Herausforderungen für die IT unserer Zeit. Viele Unternehmen befinden sich inmitten einer Umstellung auf eine datengesteuerte Ausrichtung ihrer Organisation und sind auf der Suche nach der dazu passenden Dateninfrastruktur. Verschiedene Ansätze versprechen Vorteile – doch vielerorts hakt es schon beim Verstehen der Begrifflichkeit. Wer weiss schon im Detail, wo der Unterschied zwischen Data Lake, Data Vault und Data Mart liegt? Oder wie genau ein Data Lake und das Data Warehouse zusammenarbeiten?

Big Data, Internet of Things und Künstliche Intelligenz/Machine Learning sind die Top drei Digitalisierungsthemen bei den Mitgliedern der Deutschsprachigen SAP-Anwendergruppe (DSAG). In diesen Bereichen haben SAP-Anwender Projekte geplant oder bereits begonnen, wie aus dem soeben veröffentlichten DSAG-Investitionsreport 2019 hervorgeht. Bei den Digitalisierungsbestrebungen in ihren Unternehmen sind die Befragten skeptischer als noch vor einem Jahr. Eine Tendenz, die sich auch bei den Schweizer Organisationen zeigt.

Angesichts sich immer schneller ändernder Rahmenbedingungen ist die Bedeutung von Datenanalyselösungen rapide gestiegen. Unternehmen müssen in immer kürzerer Zeit immer weitreichendere Entscheidungen treffen. Dazu brauchen sie einen verlässlichen Datenbestand, der einerseits alle Informationen der Organisation enthält und andererseits rasch und unkompliziert ausgewertet werden kann.

Wissenschaftler der King Abdulaziz University (KAU) in Saudi-Arabien haben ein Big-Data-Analysesystem entwickelt, um räumlich-zeitliche Events wie etwa Staus in Städten vorhersagen zu können. Um die Stadtverwaltung, Behörden und Bürger vorzeitig über entsprechende Ereignisse informieren zu können, setzen sie auf eine Kombination aus Cluster-Computing, maschinellem Lernen und die Geocoding-Applikation von Google Maps. Als Basis der Datenanalyse dienen Millionen von Twitter-Meldungen. Erste Testläufe des Systems im Grossraum London verliefen vielversprechend.