Was Sie in diesem Beitrag über Big Data erfahren
Strukturierte und unstrukturierte Daten: Ein Schatz, den IT-Entscheider*innen gerne bergen. Schnell steht eine Big-Data-Strategie im Raum.
Sie möchten Daten sinnvoll nutzen? Entscheidend sind Big-Data-Analysen und die richtige Infrastruktur. jambit ist der richtige Dienstleister mit dem nötigen Know-how.
Doch wie startet man eine erfolgreiche Big-Data-Strategie? Welche Rolle spielen Trainings? Und wie begleitet ein Softwaredienstleister wie jambit?
Geringere Hosting-Kosten der Cloud-Anbieter wie AWS oder Azure machen den Einstieg in Big-Data-Projekte für Unternehmen interessant. Gleichzeitig steigt die Vielfalt und Menge an Daten. Mit ihren gewohnten Prozessen können Unternehmen diese nicht mehr organisieren.
Der folgende Beitrag verrät, wie eine Big-Data-Strategie startet und worauf Unternehmen und Dienstleister achten müssen.
Unstrukturierte und strukturierte Daten: Wie startet ein Big-Data-Projekt?
Um Big Data erfolgreich zu betreiben, gilt es, eine umfassende Big-Data-Strategie zu entwickeln. Dazu gehört die Entwicklung von passenden Zielen. Was möchte ich mit dem Projekt erreichen?
Big-Data-Expert*innen unterstützen dabei, sich einen Überblick über die aktuelle Datenlage zu verschaffen. Untersucht werden die Datenerfassung, Arten von Daten, Datenspeicherung, Datenverwaltung sowie die gemeinsame Datennutzung innerhalb und außerhalb der Organisation.
Expert*innen von jambit helfen unseren Kund*innen, die Zielsetzung zu definieren. Woher kommen die riesigen Datenmengen, die ich verwende? Welche Spezifikationen und Eigenschaften bringen sie mit? Die Wertschöpfung aus diesen Daten, deren Aufbereitung und Analyse, sorgt für bessere und präzisere Informationen.
Kunden gewinnen etwa einen besseren Überblick über Service-Optionen. Hersteller bekommen Erkenntnisse darüber, welche Angebote Kunden nutzen und welche nicht. Produkte können somit optimal auf den Kunden ausgerichtet werden. Damit steigt die Qualität des Kundenerlebnisses und Unternehmen können Kosten reduzieren.
Data Engineering und Data Science kommen bei jambit zusammen
In den jüngsten Big-Data-Projekten wachsen Data Science und Data Engineering immer stärker zusammen. Dabei werden die beiden Rollen oft verwechselt.
Data Scientists kümmern sich um die Datenanalyse, die ein breites Aufgabenspektrum umfasst. Dies erfordert etwa Kenntnisse im Bereich Machine-Learning. Data Scientists haben in der Regel deshalb eine dezidierte und wissenschaftliche Ausbildung mit Forschungshintergrund. Bei jambit entwickeln Data Scientists etwa im Bereich Geoanalytics Lösungen für das autonome Fahren.
Sie arbeiten mit Data Engineers zusammen, die sich darum kümmern, die Daten im Vorfeld zu sammeln und aufzubereiten. Data Engineers bereiten etwa die Plattform vor, die für spätere Analysen genutzt wird.
Sie untersuchen, wo Daten gespeichert werden. Ihre Aufgabe ist es, Software-Engineering und -Architektur für den Kunden zusammenzubringen. Sie übernehmen zudem klassische Projektmanagement-Aufgaben, wie Datenschutzthemen.
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Proof of Concept und die Qual der Wahl: Welcher Plattform-Anbieter ist der richtige?
jambit bietet eine lösungsorientierte Begleitung – insbesondere bei der Fragestellung des Kunden, was man aus den Daten gewinnen kann.
Zu Beginn sollte man mit einem prototypischen Usecase starten. Ein Proof of Concept prüft einen Usecase auf Wert, Relevanz und Machbarkeit. Berücksichtigt werden die individuellen Bedürfnisse des Unternehmens.
Big Data ist eine echte Unternehmensressource und kein Nebenprodukt. Firmen, die eine Strategie erarbeiten, müssen schnell auf das Verhalten von Kunden reagieren. Individuelle Problemlösungen und ein unabhängiger Anbieter sind entscheidende Faktoren.
Big-Data-Projekte sind nicht eins zu eins übertragbar, sondern müssen sich den individuellen Anforderungen und Spezifikationen stellen. Dafür sind belastbare Erfahrungen zu den passenden Produkten notwendig. Im Dschungel von Plattform-Anbietern fällt es Entscheider*innen oft schwer, die richtige Big-Data-Plattform auszuwählen. Suche, Beratung und Begleitung dieses Prozesses sind Teil von jambits Leistungsportfolio.
Welche Features bieten das beste Verhältnis zwischen Preis und Leistung? jambit betreibt bereits mehrere Big-Data-Plattformen und hat diese mitentwickelt. Von der Konzeption bis zur Produktion, übernimmt jambit die Zusammenarbeit mit verschiedenen Kunden.
Dabei haben wir gelernt: Die Entwickler*innen müssen ein System entwickeln, das skalierbar ist. Ein wichtiger Faktor ist Infrastructure-as-Code. Und Infrastruktur ist oft ein unterschätztes Element in Big-Data-Projekten. Big-Data-Plattformen werden heute hauptsächlich mit verschiedenen Cloud-Anbietern betrieben. Dort wird Infrastruktur „on demand“ je nach Last skaliert: Eine smarte Nutzung von Plattform-Möglichkeiten bieten viel Sparpotenzial.
Methoden in Big-Data-Projekten: Scaled Scrum
Agile Scrum-Methoden helfen unseren Entwickler*innen in Big-Data-Projekten (z .B. für die Swiss Life). Sie führen operative und strategische Anforderungen besser zusammen.
Agile Scrum versetzt kleinere Projekt-Routinen in größere Maßstäbe. Sie skalieren Scrum-Vorgaben und schließen mehrere Ebenen im Projekt mit ein. Das Ziel: kleinteilige Anforderungen nicht übergehen und einen strategischen Kontext behalten.
Scaled-Scrum-Frameworks, wie beispielsweise LESS oder SAFe, werden in einem Projekt mit Beteiligung von mehreren Teams eingesetzt. Sie sorgen dafür, dass die Teams gemeinsam an einem Produkt arbeiten. In regelmäßigen Abständen können sie ein funktionierendes Inkrement der Software liefern.
Scaled Scrum definiert Rollen, Events und Artefakte. Die Methode unterstützt dabei, die bisherige Arbeit zu evaluieren, Verbesserungen abzuleiten und sich neu auszurichten.
Der Fokus liegt dabei auf der regelmäßigen Lieferung des Produkts und Beachtung der sich ändernden Anforderungen. Artefakte sind hier etwa zusätzliche Koordinations-Meetings und ein Overall-Product-Backlog.
Entwicklung einer Big-Data-Strategie im Unternehmen: Mit Trainings bei jambit
Die beste Big-Data-Plattform lohnt nicht, wenn sie niemand nutzt. Deswegen ist es wichtig, die eigenen Mitarbeiter zu schulen, um Potenziale im Umgang mit Big Data zu fördern. Oft wird dieser Aspekt des Wissenstransfers unterschätzt.
jambit bietet daher Trainings für Data-Analysten an. Das sorgt bei den Analysten für ein besseres Verständnis der Plattform und effizientere Ressourcennutzung. Danach kennen diese auch Grenzen der Plattform und können einschätzen, wo Potenziale für Wertschöpfung oder Kostenminimierung sind.
Grundlage für die Trainings ist neben dem technischen Know-how auch die fundierte und vielfältige Lernkultur. Unsere Kunden profitieren von den damit einhergehenden Schulungskompetenzen.
Unsere Big-Data-Technologien
Beratung zu und Umsetzung von Cloud-Plattformen: AWS, Azure, Google Cloud, On-Premises
Beratung zu und Umsetzung von Cloud-Technologien: Kafka, Scala, Spark, PySpark, Flink, Akka, Kubernetes, Cassandra, Hive, TensorFlow, Apache Beam, Infrastructure-as-Code mit Terraform
