Software zur Big Data – Verarbeitung


Mit einer immer weiter voranschreitenden Digitalisierung, fallen inzwischen an fast jeder Stelle im Alltag oder im Unternehmen die unterschiedlichsten Daten an. Big Data – oder zu Deutsch Massendaten – beschreiben hierbei alle Daten die zu groß, zu komplex, zu schnelllebig und zu schwach strukturiert sind um auf herkömmliche Art und Weise gespeichert, verarbeitet und analysiert zu werden. Die Daten stammen oftmals aus unterschiedlichen Quellen und beinhalten unterschiedliche Datentypen.

"Im Jahr 2025 werden weltweit rund 163 Milliarden Terabyte an Daten erzeugt werden." (Quelle: Seagate/IDC)

Unsere hoch qualifizierten Entwickler arbeiten regelmäßig mit riesigen Datenmengen und verwenden hierbei auch Big-Data-Methoden. So konnten bereits mehrere Anwendungen umgesetzt werden, die sehr große Datenmengen auf eine performante Weise verarbeiten und darstellen können. Insbesondere die Skalierbarkeit, Wartbarkeit und der Datenschutz spielten hierbei eine übergeordnete Rolle. Um unseren Kunden immer die beste Lösung anbieten zu können, bilden sich unsere Entwickler ständig fort und beherrschen so die neuesten Technologien, von denen Sie als Kunde profitieren.

Anwendungsbeispiele
Die folgenden Anwendungsbeispiele für Big Data Lösungen demonstrieren auf eindrucksvolle Art welchen unternehmerischen Mehrwert moderne Technologien für Ihr Unternehmen haben können.

Einsatz im Predictive Maintenance
Ein prominentes Beispiel für den Big Data Einsatz im Predictive Maintenance, also der vorausschauenden Wartung, ist die Aufzugswartung bei Thyssen Krupp. Hier wurde bereits früh der Mehrwert von Big Data erkannt und Aufzüge mit Sensoren ausgestattet, die ausnahmslos alle Daten zu den Aufzügen an einen Server schickten. Anschließend konnten Data-Mining-Methoden (siehe unten) auf diese Daten angewandt werden, um die Ausfallrate der Aufzüge um über 80% zu senken.

Weitere Anwendungsbeispiele

  • Effektive und schnelle Marktforschung
  • Präzise Bonitätsprüfung durch Big Data im Kreditscoring
  • Erkennen von Zusammenhängen in der medizinischen Diagnostik
  • Vorhersage von Epidemien
  • Verarbeitung von Wetterdaten und Sensorwerten
  • Erstellung von Bewegungs- oder Persönlichkeitsprofilen

Besonderheiten bei der Entwicklung

  • Schneller Import sehr großer Datenmengen
  • Verarbeitung von unterschiedlichen Datentypen aus verschiedenen Quellen
  • Kurze Latenzzeiten
  • Verarbeitung sehr vieler Datensätze
  • Verarbeitung von Datensätzen mit einer hohen Anzahl an Spalten
  • Verarbeitung sehr vieler Abfragen gleichzeitig

Analysen mit Data-Mining

Unter Data-Mining versteht man die Anwendung von Methoden auf große Datenbestände, insbesondere Big Data. Ziel ist es hierbei Querverbindungen und Trends über mehrere Daten und Quellen hinwegerkennen zu können. Es geht dabei nicht um „Mining“ im engeren Sinn, sondern um das aggregieren von neuem Wissen aus den gesammelten Daten. Big Data Lösungen lassen sich darüber hinaus effizient mit Cloud Computing verbinden. Cloud-Lösungen bieten das Potenzial für eine flexiblere Performance und Verringern die Wartungs- und Servicekosten. Erfahren Sie mehr über das Thema Cloud Computing auf unserer Themenseite.

Klassische Datenbanksysteme als auch die weiterverarbeitenden Programme sind meistens nicht dazu in der Lage diese großen Datenmengen, die mittlerweile erzeugt werden, zu verarbeiten. Es müssen dementsprechend neue Datenspeichersysteme und Analyseanwendungen entworfen werden. Diese können durch den Einsatz von paralleler Befehlsverarbeitung, je nach Bedarf und Einsatzgebiet, sehr hoch skaliert werden.

Gerne unterstützen wir Sie bei Ihrem Vorhaben und erstellen gemeinsam mit Ihnen ein individuelles Konzept für ihre eigene Software.


 


Ihr Ansprechpartner für diesen Bereich:
Roland Lütke Volksbeck
roland.luetke-volksbeck@euris.de
0231 54 50 40 - 20