Fünf Best Practices für einen erfolgreichen Einsatz von Big Data

Progress hat in einer Checkliste die fünf wichtigsten Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Big Data – beispielsweise auf Basis von Hadoop oder NoSQL-Datenbanken – zusammengefasst. [...]

Bei Big Data geht es immer um eine Leistungssteigerung. (c) Fotolia
Bei Big Data geht es immer um eine Leistungssteigerung.

Viele Aspekte beeinflussen die Entscheidung, vorhandene IT-Systemlandschaften funktional weiter auszubauen und zu modernisieren. Big-Data-Umgebungen etwa bieten eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit, um sehr große Datenmengen kosteneffizient zu erfassen und auszuwerten. Die Einführung von NoSQL-Datenbanken oder Hadoop, als typische Vertreter von Big-Data-Umgebungen, ist oft der Anlass für eine evolutionäre Weiterentwicklung der eingesetzten Applikationen. Progress erläutert fünf Best Practices, die sich bei der Implementierung von Big-Data-Projekten bereits bewährt haben.1. Die Ziele eines Geschäftsprozesses verstehenEntsprechen langjährig genutzte Applikationen nicht mehr den Leistungserwartungen, entsteht schnell der Wunsch einer Migration auf ein anderes aktuelles Betriebssystem oder zumindest nach einer versionsmäßigen Erneuerung. Die geplante Einführung von Big-Data-Technologie sollte Anlass sein, zunächst einmal zu prüfen, ob und wie eine Applikation aktuell die Anforderungen der Anwender im Rahmen eines bestimmten Geschäftsprozesses unterstützt. In vielen Fällen bietet die Integration von Big-Data-Technologien zusätzliche Möglichkeiten, die betriebswirtschaftlichen Ziele einer Applikation genauer, schneller und umfassender zu erreichen.2. Die benötigten Datenquellen er...

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