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Big Data ist eine neue Technologie für die Erfassung, Verwaltung und Verarbeitung von großen Datenmengen, die in unterschiedlichen Datenformaten vorliegen. Big Data unterscheidet sich dabei von den klassischen Techniken der Datenverarbeitung durch einige innovative Ansätze, die einen klaren Bruch mit den Prämissen darstellen, die in der Vergangenheit galten.
Big Data sieht keinen detaillierten Entwurf von Datenschemen vor, wie sie für traditionelle Datenbanken notwendig sind, die auf dem relationalen Datenbankmodell basieren. Von NoSQL spricht man bei Technologien, die eine Koexistenz von strukturierten und unstrukturierten Daten innerhalb einer einzigen Infrastruktur erlauben:
Darüber hinaus ist die Big Data-Technologie auch in der Lage, enorme Datenvolumen in der Größenordnung von Dutzenden von Terabytes/Petabytes zu verarbeiten – und das zu einem Bruchteil der Gesamtbetriebskosten, die für gleichwertige traditionelle Systeme aufgewendet werden müssen. Big Data bietet eine lineare Skalierbarkeit und herausragende Performance bei der Verwaltung von Daten, wobei meist Hardware-Architekturen eingesetzt werden, die auf marktüblichen Standardkomponenten basieren.
Für die Implementierung von Big Data braucht ein Unternehmen Teams, deren Mitglieder neuen Berufsbildern entsprechen. So werden so genannte „Data Scientists“ benötigt: Diese Spezialisten für die Datenanalyse verfügen auch über vertikales Know-how über Big Data-Technologien – hier vor allem zu den Bereichen Data Discovery und statistische Analyse – und müssen in jedem Fall Hand in Hand mit dem Inhaber des Unternehmens und den Experten für IT-Architektur und IT-Integration zusammenarbeiten, um auf der Grundlage eines Stufenmodells schnell Resultate liefern zu können.
In der Anfangsphase eines Projekts werden nun nicht mehr die Informationsquellen definiert, die bei einem traditionellen Modell für die Datenverwaltung die Basis für die Planung bildeten. Big Data kehrt diesen Ansatz um und setzt auf statistische Techniken. Das „Schema“ der Daten wird entsprechend dem Umfang der Datenmenge, die es zu verwalten gilt, und der Art der gewünschten Analysen (Report/Dashboard) geplant. Da man bei diesem Modell eine enorme Menge an Daten zur Verfügung hat, die beeindruckend schnell abgefragt werden können – die Abfragezeiten liegen bei einem Datenvolumen von mehreren Terabyte teilweise bei Zehntelsekunden – kommt der revolutionäre Ansatz von Big Data einer kopernikanischen Wende gleich. Um den Zusammenhang zwischen mehreren Phänomenen herzustellen, werden große Datenmengen mithilfe von heuristischen und statistischen Methoden verarbeitet und nicht, wie bei traditionellen Modellen, durch vordefinierte Methoden. Big Data unterstützt Unternehmen dabei, bislang unbekannte niederfrequente aber wirkungsstarke Phänomene aufzudecken, die in einem stark auf Wettbewerb ausgerichteten und einem schnellen Wandel unterworfenen Geschäftsumfeld ausschlaggebend sein können. In den vergangenen Jahren hatte Reply zahlreiche Kompetenzen im Bereich Big Data entwickelt; zusätzlich ist Reply strategische Partnerschaften mit den wichtigsten Providern von Big Data-Plattformen eingegangen. Einige dieser Partner kommen aus dem Bereich der traditionellen Datenverarbeitung und setzen erst seit Kurzem auf Big Data-Technologien. Andere Partnerunternehmen gehören zu den Innovatoren in diesem Bereich und haben maßgeblich dazu beigetragen, den Big Data-Markt zu entwickeln.
Cloudera ist das Unternehmen, das die Open Source-Software Hadoop entwickelt und vertreibt, mit der die Verarbeitungs-Engines der weltweit größten und bekanntesten Webseiten betrieben werden. Heute ist Cloudera Marktführer und betreibt Tausende Verarbeitungsknoten in diesem Bereich. Die Branchen, die Cloudera mit Hadoop abdeckt, reichen dabei von Finanzdienstleistungen, über die öffentliche Verwaltung, Telekommunikation, Medien, Web, Werbung, Einzelhandel, Energieversorgung, Bio-Informatik, Pharmazie/Health Care, universitäre Forschungseinrichtungen, Öl-und Gasunternehmen bis hin zu Computerspielen und vielen mehr. Reply bietet dabei Dienstleistungen für das Setup der Datenplattform, mit der Unternehmen alle ihre Daten – d.h. sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten –zusammenführen und analysieren können, so dass ihnen somit ein Instrument zur Verfügung steht, mit dem sie Herausforderungen in ihrem Geschäftsumfeld erfolgreich begegnen können.
Hortonworks vertreibt die Hadoop-Datenplattform mit einem Modell, das vollständig auf Open Source setzt. Reply stellt Hadoop seinen Kunden im Rahmen eines Angebots zur Verfügung, das in der Lage ist, die Anforderungen an das Budget mit einer präzisen Unterstützung der Business Requirements in Einklang zu bringen; dabei stellt Reply vor allem Support-Services für Unternehmen und Schulungsdienstleistungen in den Mittelpunkt.
IBM ist eines der ersten Unternehmen, das auf Big Data gesetzt hat. Mit seinem Angebot BIG INSIGHT BLU unterstützt IBM seine Kunden dabei, Big Data und Analytics gewinnbringend zu nutzen. Mit Lösungen wie BLU Acceleration for Cloud stellt IBM modernste Technologien zur Verfügung, mit dem Unternehmen In-Memory-Datenbanken aufbauen können, die ein flexibles und leistungsstarkes Warehousing ermöglichen, das dank Cloud-basierter Technik einfach zu verwalten ist. Die Lösung bietet dabei die Möglichkeit, den Unternehmensanalysten und IT-Fachleuten schnell und einfach wertvolle „Self Service“-Informationen zur Verfügung zu stellen.
Oracle bietet eine gut strukturierte Lösung für die Verwaltung von Big Data, das Unternehmen die besten Technologien und Lösungen für alle Aspekte der IT zur Verfügung stellt. Das Angebot umfasst Technologien für Information Discovery sowie maßgeschneiderte Hardware- und Software-Systeme mit einer beispiellosen Performance und Geschwindigkeit.
Reply arbeitet bereits seit vielen Jahren an der Entwicklung dieser Technologien: www.exalabreply.eu
Die SAP HANA-Plattform ist eine flexible Lösung, mit der die Kosten für den Betrieb eines Data-Warehouse gesenkt werden können. Die Plattform sorgt dafür, dass die IT-Infrastruktur auf der einen Seite vereinfacht werden kann, während Performance und Funktionen verbessert werden. SAP HANA bietet einen Echtzeit-Zugriff auf das enorme Datenvolumen, das in Ihrem Unternehmen gespeichert ist, und ermöglicht es Ihnen so, Ihre Entscheidungen auf der Basis von Informationen zu treffen, die praktisch aus allen möglichen Datenquellen stammen, die Ihnen zur Verfügung stehen. SAP HANA bietet Ihnen dabei die Möglichkeit, die vom System gelieferte Übersicht unmittelbar durchzusehen und zu analysieren.
Reply ist auf Data Mining-Lösungen spezialisiert, die auf SAP HANA basieren.
Für die Unterstützung von Information Governance-Prozessen benötigen Unternehmen eine Analyse-Plattform, die nicht nur skalierbar, schnell und präzise ist, sondern auch darauf ausgelegt ist, erhebliche Datenmengen zu verwalten und dabei die notwendigen Informationen zu extrapolieren. SAS High-Performance Analytics ist in der Lage, alle diese Anforderungen zu erfüllen, und bietet zudem eine strategische Verwaltung der Informationsprozesse über Funktionalitäten für: