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Big Data: Anwendung, Datenschutz und Technologie

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Big Data für Datenadministratoren nicht ohne Komplikationen

Mit der wachsenden Begeisterung für Big Data sehen Data Stewards ganz neuen Herausforderungen entgegen – und diese werden nicht einfach zu lösen sein.

Mit der wachsenden Begeisterung für Big Data und den daraus abzuleitenden Geschäftswerten sehen Datenadministratoren...

und Data Stewards in Unternehmen ganz neuen Herausforderungen entgegen – und diese werden nicht so einfach zu lösen sein wie bei herkömmlichen strukturierten Transaktionsdaten.

Das liegt daran, dass sich Big-Data-Ansammlungen stark voneinander unterscheiden. So kann es sich zum Beispiel um einen Mix aus strukturierten und unstrukturierten Datentypen handeln – nicht nur Transaktionsdaten, sondern auch System- und Netzwerkprotokolldateien, Informationen von Sensoren, Aufzeichnungen über Internetsuchen sowie textbasierte Daten aus sozialen Netzwerken, um nur einige Beispiele zu nennen. Solche Daten stammen oft aus externen Systemen, was die Arbeit für Datenadministratoren weiter verkompliziert. Denn sie haben keinerlei Kontrolle über die Qualität und Konsistenz dieser Daten bei deren Erstellung.

Daher muss sich die Datenadministration für Big Data auf die Erfüllung der Anforderungen an die Qualität und Verwendbarkeit auf der nutzungsbezogenen Seite des Data-Governance- und Daten-Management-Prozesses konzentrieren, nachdem diese Daten in interne Systeme überführt wurden, sagt David Loshin, Präsident der Beratungsfirma Knowledge Integrity.

Insgesamt ist das Konzept der Big-Data-Governance und -Administration noch in der Entstehung. Big Data ist für viele Organisationen nach wie vor Neuland und auch die Prozesse für Data Governance und Datenadministration sind oft alles andere als ausgereift. Deshalb haben es laut William McKnight, Präsident der McKnight Consulting Group, bisher nur wenige Unternehmen gewagt, die beiden Aspekte formell miteinander zu kombinieren. „Für die meisten Big-Data-Programme großer Unternehmen gibt es weder Datenadministration noch Data Governance“, erklärt er. „Irgendwann wird man diese Aspekte entdecken, aber noch ist es nicht soweit.“

Mein Big Data – Hände weg!

Viele sind der Meinung, dass Big-Data-Anwendungen schon von Natur aus nicht für weitläufige Governance- und Datenadministrationsarbeiten geeignet sind. Schließlich geht es bei Big-Data-Analytik darum, mit hochmodernen Tools riesige Datenmengen zu durchforsten in der Hoffnung, den einen oder anderen Glückstreffer zu landen, der strategische Erkenntnisse bezüglich des Geschäftsbetriebs, Kundenvorlieben und ähnliches offenbart. Gegen die Bereinigung, Optimierung oder Konsolidierung solcher Daten führen Data Scientists gern ins Feld, dass dadurch die Ergebnisse ihrer komplizierten Analytikanwendungen verfälscht werden könnten.

„Viele Data Scientists möchten die Daten in Reinform behalten“, so Shawn Rogers, Analyst beim Beratungs- und Marktforschungsunternehmen Enterprise Management Associates. „Sie argumentieren, dass man Daten keinesfalls verändern dürfe, wenn man einen Algorithmus oder einen Prognoseprozess auf sie anwenden möchte. Datenadministration habe hier keinen Platz, denn es gehe um Entdeckung.“

In der Welt von Big Data gibt es einen weiteren potenziellen Unterschied zur Datenadministration im traditionellen Data Warehouse: der enger gesetzte Projektumfang. Während Firmen Datenadministrationsprinzipien auf Unternehmensebene umsetzen möchten, sind die Projekte bei Big Data Analytics in der Regel eigenständiger und zielgerichteter – zum Beispiel eine Initiative im Rahmen einer VOC-Strategie (Voice of the Customer). Derartige Projekte haben nur eine kurze Laufzeit und erfordern einen anderen Datenadministrationsansatz.

Die kurzfristige Perspektive

„Hinsichtlich der Datenmengen sind die Projekte riesig. Doch was den Aufwand angeht, können sie durchaus knapp bemessen sein und sich nicht wiederholen“, so Jill Dyché, langjährige Beraterin für Business Intelligence (BI) und Daten-Management, die inzwischen ein Kundenberatungsteam für Best Practices beim Analysesoftwareanbieter SAS Institute leitet.

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„In einem solchen Szenario besteht der Trick darin, dafür zu sorgen, dass die Daten dem Zweck des Big-Data-Projekts entsprechen, nicht unbedingt der langfristigen Geschäftsstrategie.“

In solchen Fällen kann ein Datenadministrator eine eher taktische Rolle übernehmen – beispielsweise könnte er Daten in ein Hadoop-Dateisystem laden und schnell entsprechende Geschäftsregeln dafür festlegen“, sagt Dyché. „Möglicherweise handelt es sich hier um einen unmittelbaren, ungeplanten Bedarf, der erst ein Jahr später wieder im IT-Projektportfolio auftaucht.“

Die Dringlichkeit, mit der über alle Branchen hinweg Big-Data-Projekte auf die Beine gestellt werden, ließe darauf schließen, dass letztlich auch Data-Governance- und Datenadministrationsprozesse in Unternehmen breitere Anwendung finde, ist Jonathan Geiger, Analyst bei der Beratungsfirma Intelligent Solutions, überzeugt. „Weil das Geschäft es so will, wird früher oder später auch die Datenadministration eine größere Rolle spielen. Letzten Endes läuft es darauf hinaus, dass Daten nun einmal Daten sind.“

Über den Autor:
Als freie Autorin schreibt Beth Stackpole seit über 25 Jahren für verschiedene Publikationen und Websites über Technologie im Geschäftsumfeld, darunter auch verschiedene TechTarget-Seiten.

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Artikel wurde zuletzt im September 2015 aktualisiert

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