Analyse von Big Data

Alessandro Curioni und Patrick Ruch (IBM Research – Zurich)

Die Analyse von Big Data umfasst die Methoden und Technologien, die angewendet werden, um aus grossen vielfältigen Datenmengen praktisch umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Fortschritte sowohl in der Kommunikations- und Datenverarbeitungsinfrastruktur als auch in der künstlichen Intelligenz (KI) erleichtern die Gewinnung weiterer geschäftlicher und technologischer Erkenntnisse aus Big Data. Bestimmte Sektoren wie Banken, Versicherungen, Pharma und verarbeitendes Gewerbe profitieren von dieser Entwicklung.

So sieht es heute aus

Big Data und KI sind heute noch enger miteinander verbunden und synergetischer geworden. Das globale Wachstum wird von Daten und KI-Diensten angetrieben, die über die Cloud bereitgestellt werden. Die Zukunft wird durch automatisierte, KI-gesteuerte Analysen geprägt, die kontinuierlich praktisch umsetzbare Erkenntnisse liefern. KMU können auf eine Reihe von Diensten zugreifen, die von Cloud-Anbietern bereitgestellt werden und die Einführung, die Anpassung und den Einsatz von KI-Technologien zur Big-Data-Analyse vereinfachen. Damit werden frühere Hindernisse bei der Rekrutierung oder internen Entwicklung von Fachkräften und bei Investitionen in die Infrastruktur abgebaut. In Bezug auf die aktuellen Herausforderungen haben Data Governance und Sicherheit auch weiterhin Priorität und werden zu wichtigen Entschei- dungskriterien für Unternehmen, die kommerzielle Lösungen für die Big-Data-Analyse einführen möchten. Darüber hinaus fordern Kundinnen und Kunden Flexibilität in Bezug auf Cloud-Umgebungen und bemühen sich, eine Bindung an einen bestimmten Anbieter zu vermeiden. Strategien, die auf einer offenen Infrastruktur aufbauen, werden also immer häufiger.

Für die Schweiz gelten die Ergebnisse aus dem Technology Outlook 2019 bis heute. Die grösste Branche in Bezug auf die Marktchance für Big Data ist das Bankwesen, welches dazu beigetragen hat, die Einführung von Technologien für die Big-Data-Analyse zu beschleunigen. Dabei ist erwähnenswert, dass ausgewählte Grossunternehmen in den Bereichen Einzelhandel, Telekommunikation und Transport eine Big-Data-Strategie für personalisierte Dienstleistungen und Kundenprofilierungen eingeführt und weiterentwickelt haben. Aktuell gibt es kaum Hinweise auf eine weit verbreitete Nutzung von Big Data in KMU.

Ein Blick in die Zukunft

Die Kombination von Big Data und KI wird eine Schlüsselolle für Initiativen zur digitalen Transformation spielen. Ein wichtiger Trend ist die erwartete Konvergenz von KI und Edge-Computing. Laut einer Gartner-Studie werden also immer mehr Datenanalysen am Ort der Erfassung durchgeführt – 50 Prozent im Jahr 2023 gegenüber 5 Prozent im Jahr 2019. Dementsprechend wird die Fähigkeit, Daten durch Edge-Computing zu verarbeiten, für die Entscheidungsfindung in Echtzeit, die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und die Skalierbarkeit von Infrastruktur unabdingbar. Ein anhaltender Trend sind die wachsenden Investitionen in öffentliche Cloud-Dienste zur Erhöhung der Flexibilität. Dieselbe Studie prognostiziert, dass 75 Prozent aller Datenbanken bis 2023 auf Cloud-Plattformen gehostet sein werden, was sich direkt auf Anbieter von Datenbankverwaltungssystemen auswirken wird. Im Allgemeinen werden Cloud-Umgebungen sehr heterogen sein und Unternehmen werden sich wahrscheinlich auf eine Mischung aus lokalen privaten Clouds, mehreren öffentlichen Clouds und älteren Plattformen verlassen müssen. Diese hybride Multicloud-Umgebung wird die Einführung von Containeranwendungen vorantreiben, die auf jeder Plattform ausgeführt werden können. Die Erfassung von Echtzeitdaten in Kombination mit Streaming- Analysen wird für die Entwicklung von Anwendungen, die in Echtzeit erfassen, analysieren und handeln, weiterhin an Bedeutung gewinnen. Ein grosses Hindernis bei der Einführung von Big-Data-Lösungen sind für viele Unternehmen geeignete Governance- und Sicherheitsmechanismen. Möglichkeiten zur Überwachung und Demonstration der digitalen Vertrauenswürdigkeit werden zu wichtigen Wirtschaftsgütern. Datensicherheit bleibt eine Priorität. Unternehmen müssen sich also im Zuge ihrer digitalen Transformation auf robuste Sicherheits- und Datenschutzpraktiken konzentrieren.

In der Schweiz sehen sich KMU bei der Einführung neuer Technologien möglicherweise mit Qualifikationslücken und beschränkten Ressourcen konfrontiert. Hier besteht eine Chance für neue Datenverwaltungstechnologien, die manuelle und langwierige Aufgaben in den Bereichen Datenmanagement, Data Governance und Datenverwaltung automatisieren. Es werden hybride Cloud-Management-Plattformen entwickelt, um die Entwicklung und Bereitstellung von Big-Data-Anwendungen in Umgebungen zu vereinfachen,

in denen private On-Premise-Datenverarbeitungsressourcen mit Ressourcen aus einer öffentlichen Cloud kombiniert werden, wodurch Unternehmen jeder Grösse praktisch unbegrenzte Datenverarbeitungsressourcen zur Verfügung stehen. Diese Big-Data-«Zutaten» ermöglichen die Identifizierung aller wertvollen Datenquellen innerhalb eines Unternehmens, um schnell geschäftliche und technologische Erkenntnisse zu gewinnen. Die Investitionen werden sich weiter in Richtung Integrationsplattformen verlagern.