Bei der Bewertung von Big-Data-Tools zählt das Gesamtbild

Firmen müssen wissen, wie Big-Data-Tools zu ihren Geschäftszielen passen, bevor sie diese integrieren. Viele Tools bieten nur einen geringen Mehrwert.

Mike Lurye hat viele Software-Tools begutachtet, die in den letzten Jahren praktisch zum Synonym für Big Data wurden. Der Manager von Time Warner Cable hat jedoch das Gefühl, dass einige der Big-Data-Technologien, denen heutzutage die meiste Aufmerksamkeit gewidmet wird, einen relativ geringen Mehrwert bieten, zumindest was die aktuellen Anforderungen seines Unternehmens angeht.

Lurye, Senior Director of Business Intelligence Architecture bei Time Warner Cable Enterprises LLC, sprach auf dem letzten TDWI BI Executive Summit in Las Vegas über die Herausforderungen und Chancen, die Big Data für sein Unternehmen bereithält. Vor zwei Jahren wollte der zweitgrößte Kabelfernsehanbieter der USA eine Datenbank erstellen, in der alle Programme festgehalten werden sollten, die seine TV-Konsumenten sich ansehen. Auf diese Weise sollten Werbekunden leichter erkennen, welche Sendungen von ihrem Zielpublikum am häufigsten gesehen werden. Angesichts des großen Datenvolumens, das für das Projekt nötig war, hätten Big-Data-Tools wie Hadoop oder eine NoSQL-Datenbank als die richtige Wahl erscheinen können. Laut Lurye haben beide Optionen aus Sicht von Time Warner Cable jedoch erhebliche Nachteile.

Insgesamt steht Lurye dem Big-Data-Konzept skeptisch gegenüber. Für ihn ist der Begriff zu ungenau. Er möchte sich lieber auf bestimmte Technologien konzentrieren, die ihm helfen, spezifische Probleme zu lösen. „Ich weiß nicht, wer den Begriff Big Data erfunden hat, aber das muss ein Genie sein“, sagt er. „Es ist ein brillanter Marketing-Begriff. Es ist aber kein technischer Terminus.“

Vorerst keine Chance für Hadoop

Hadoop ist derzeit die am heißesten gehandelte Big-Data-Technologie, und das Hadoop 2 Release, das im Oktober 2013 auf den Markt kam, erweitert die potenziellen Einsatzgebiete über MapReduce-basierte Anwendungen hinaus. Als Lurye sich mit Hadoop beschäftigte, erkannte er jedoch keinen Mehrwert für sein eigenes Unternehmen. Er hielt die Software zum damaligen Zeitpunkt für nicht ausgereift, so dass seiner Ansicht nach neue technische Herausforderungen zu erwarten waren. Ein Hadoop-Cluster in die bestehenden Datenquellen zu integrieren und auf diese Weise Berichte zu erstellen, schien ihm angesichts des bei Time Warner Cable zur Verfügung stehenden Know-hows eine schwierige Aufgabe.

Lurye sah sich für sein Projekt auch NoSQL-Datenbanken an, entschied am Ende aber, dass auch sie für seine Zwecke keine gute Wahl sind. Die meisten der von ihm getesteten NoSQL-Technologien erfordern seiner Ansicht nach spezielle Programmierfähigkeiten, die in Unternehmen nicht leicht zu finden sind. Zwar bieten NoSQL-Datenbanken einige interessante Funktionen, doch die Tatsache, dass Time Warner Cable speziell dafür neue Programmierer einstellen muss, schränkt den Wert der Technologie für das Unternehmen ein.

„Das hätte uns zurückgeworfen in die Zeit, in der man noch programmieren musste, nur um bestimmte Daten zu generieren“, so Lurye. „Warum sollten wir das wollen?“

Letztlich entschied sich Time Warner Cable bei seinem BI- und Analyseprojekt für einen traditionellen Weg. Die Einschaltdaten werden in eine standardmäßige relationale Datenbank geladen. Anschließend generiert das Unternehmen seine Berichte mit Hilfe eines In-Memory BI-Systems von MicroStrategy und gibt sie an seine Werbekunden weiter.

Die Tür steht weiterhin offen

Doch auch wenn die Big-Data-Technologien in diesem Fall keine optimale Wahl waren, bedeutet das nicht, dass Time Warner Cable, die im Februar 2014 von Comcast übernommen wurden, diese Möglichkeit endgültig abgeschrieben hat. Laut Lurye hat sich Hadoop weiterentwickelt, seit er es zum letzten Mal betrachtet hat, und es könnte für ihn mittlerweile eine kosteneffektive Option für die Datenintegration sein.

Außerdem will der Kabelanbieter in Zukunft mehr Echtzeitdaten in das Projekt aufnehmen, so dass prognostiziert werden kann, wer sich eine bestimmte Sendung ansehen wird. Werbekunden können dann in nahezu Echtzeit Gebote für Werbezeiten abgeben, um bestimmte Gruppen von Zuschauern gezielt zu erreichen. Laut Lurye kann sich dafür auch eine NoSQL-basierte Software gut eignen.

Doch auch wenn das Unternehmen darüber nachdenkt, neue Technologien einzuführen, wird es die Systeme, die kürzlich installiert wurden, in nächster Zeit nicht aufgeben.

„Wir sehen [die Big-Data-Technologie] als Ergänzung“, erklärt Lurye. „Das wird kein Warehouse mit Daten aus 15 Monaten ersetzen. Es kann aber die Daten wesentlich schneller verfügbar machen, als das heute der Fall ist.“

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Artikel wurde zuletzt im November 2015 aktualisiert

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