Mithilfe von Cloud Diensten können Unternehmen Big Data as a Service (BDaaS) große oder komplexe Datensätze analysieren.
Warum ist Big Data as a Service so wichtig?
Der herkömmliche Ansatz für den Zugriff auf die Erkenntnisse, die Big Data liefert, besteht in der Anschaffung eines Cluster von Servern, die in einem Rechenzentrum vor Ort untergebracht sind. Dies erfordert Vorlaufkosten und Verzögerungen, während die IT-Abteilung Hardware- und Softwarekomponenten beschafft, installiert, konfiguriert und testet. Die Scalability ist auf die gekaufte Hardware beschränkt, und wenn die Kapazität erschöpft ist, bedeutet dies teure Upgrades und weitere Verzögerungen.
Was sind die Vorteile von Big Data as a Service?
Zu den wichtigsten Vorteilen der Nutzung von Big Data als Service gehören die folgenden:
- Cloud Economics - Das Unternehmen kann sich für einen Abonnementdienst ohne Vorabinvestitionen anmelden und muss nur für die verbrauchte CPU und den Speicherplatz zahlen.
- Elastische Scalability - Ein Cloud Dienst kann CPU und Speicherplatz On Demand fast sofort und in weit größerem Umfang bereitstellen als ein in-house Rechenzentrum.
- Wertschöpfung - Dies ist bei einem Big Data kürzer, da die erforderliche Hard- und Software verfügbar ist, sobald das Abonnement oder die Testphase beginnt - kein Warten auf die IT.
- Systemverwaltung - Cloud Anbieter verwalten meisten einfachen Systemverwaltungsaufgaben und verringern so den Verwaltungsaufwand für in-house IT-Teams.
- Software-Upgrades - Diese werden vom Cloud und/oder SaaS-Anbieter durchgeführt, wodurch sich die Downtime im Vergleich zu herkömmlichen On-Premise-Implementierungen verringern.
- Hohe Verfügbarkeit - Cloud Lösungen können Wiederherstellung im Katastrophenfall bieten, indem sie Dienste auf mehrere Cloud in verschiedenen Regionen replizieren und so die Auswirkungen von Downtime durch Stromausfälle oder Naturkatastrophen, die ein einzelnes Rechenzentrum betreffen könnten, reduzieren.
Mögliche Herausforderungen
- Daten-Compliance - Viele Unternehmen haben mit regulierten Daten zu tun, die vor Ort im Rechenzentrum des Unternehmens aufbewahrt werden müssen. Eine private Cloud erfüllt häufig die Compliance-Anforderungen, da die Daten die dedizierte Cloud des Unternehmens nie verlassen.
- Datenanalyse - Die Daten müssen in die Cloud hochgeladen werden, um eine Datenanalyse durchzuführen. Dies kann Zeit in Anspruch nehmen. Im Idealfall erstellt das Unternehmen seinen Daten-Lake oder sein Big Data in seiner bevorzugten Cloud , damit die Daten dort verarbeitet werden können, wo sie erstellt wurden.
- Datenmigration - Der Wechsel zu einem anderen Cloud kann teuer werden, da dieser häufig eine auf dem Datenvolumen basierende Ausstiegsgebühr erhebt. Dies gilt für Datenangebote, die von Cloud SaaS-Anbietern bereitgestellt werden, oder für Datenlösungen von Cloud wie Google und AWS.
Big Data
Alle großen Cloud bieten Dienste für Kunden an, die ihre bestehenden Big Data in der Cloud planen. Dazu gehören:
- Amazon Web Services (AWS) bietet Elastic MapReduce (EMR) zur Bereitstellung von BDaaS.
- Microsoft Azure HDInsight ist eine Cloud Big Data , die verwaltete Hadoop-, Spark- und Hive-Cluster bereitstellt.
- Google Cloud Platform (GCP) - Google Cloud Dataproc ist ein voll gemanagt Cloud Service für den Betrieb von Apache Spark und Apache Hadoop Clustern.
- Actian bietet BDaaS an, das auf alle drei Cloud übertragbar ist und Kunden die Flexibilität bietet, Analysen durchzuführen, unabhängig davon, welche Cloud ihre Daten hostet.
Betrugserkennung
Einer der größten Kfz-Versicherer Großbritanniens nutzt die Actian Data Platform zur Betrugserkennung. Viele Variablen fließen in die Berechnung der Versicherungsprämie eines potenziellen Kunden ein, wie z.B. demografische Daten, Kreditwürdigkeit, Versicherungsansprüche und Fahrverhalten. Sie nutzen Actian auch, um Modelle zur Erkennung von Anomalien und potenziellen betrügerischen Konten zu erstellen.
Bearbeitung von Ansprüchen im Gesundheitswesen
Die Bearbeitung von Ansprüchen im Gesundheitswesen kann sehr komplex und zeitaufwändig sein. Krankenversicherer sind auf externe Agenturen angewiesen, um Ansprüche zu validieren, sicherzustellen, dass Leistungserbringer den Patienten keine überhöhten Behandlungskosten in Rechnung stellen, und betrügerische Ansprüche aufzudecken. Big Data as a Service spielt eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung, dass genügend Rechenleistung für die Bearbeitung von Spitzenwerten zur Verfügung steht. Zu den Anspruchsdaten gehören unstrukturierte Daten in Form von gescannten Dokumenten und strukturierte Daten aus Abrechnungssystemen, die verarbeitet werden müssen.
Einzelhandel
Ein großer US-amerikanischer Einzelhändler, der Hunderte von Convenience Stores in Truckstops und Kleinstädten betreibt, nutzt BDaaS, um die Warenkörbe der Kunden zu analysieren und so die Produkte für jede Filiale zu optimieren. Eine französische Baumarktkette nutzt Big Data as a Service, um die künftige Nachfrage auf der Grundlage von Jahreszeiten, Feiertagen und erwarteten Wettermustern zu prognostizieren, damit sie ihre Lagerbestände proaktiv für die erwarteten Bedingungen aufstocken kann.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Big Data a Service (BDaaS) ist eine Cloud Lösung, mit der Unternehmen große oder komplexe Datensätze analysieren können, ohne in eine lokale Infrastruktur investieren zu müssen.
BDaaS bietet Cloud mit Abrechnung als Pay-as-you-go, elastische Scalability On-Demand-Ressourcen, schnellere Wertschöpfung, reduzierten Verwaltungsaufwand, automatische Software-Upgrades und hohe Verfügbarkeit durch regionenübergreifende Wiederherstellung im Katastrophenfall.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen, die mit Vorabinvestitionen in Hardware, Verzögerungen bei der Installation und eingeschränkter Scalability verbunden sind, bietet BDaaS über Cloud mit elastischer Kapazität und verwalteter Infrastruktur sofortigen Zugriff auf Ressourcen.
Zu den größten Herausforderungen zählen Datenkonformität an Datenkonformität bei regulierten Daten, der Zeitaufwand für das Hochladen der Daten in die Cloud Analyse sowie mögliche Ausgangsgebühren bei einem Wechsel zwischen Cloud .
AWS bietet Elastic MapReduce EMR) an, Microsoft Azure bietet HDInsight mit verwalteten Hadoop- und Spark-Clustern an, die Google Cloud verfügt über Cloud , und Actian bietet BDaaS an, das auf alle drei großen Cloud übertragbar ist.
Zu den Branchen, die BDaaS nutzen, gehören die Kfz-Versicherung zur Betrugserkennung, das Gesundheitswesen zur Schadenbearbeitung sowie der Einzelhandel zur Warenkorb-Analyse und zur Nachfrageprognose auf der Grundlage saisonaler Muster.
Actian bietet BDaaS an, das auf alle drei großen Cloud (AWS, Azure und GCP) übertragbar ist, sodass Kunden Analysen flexibel durchführen können, unabhängig davon, auf welcher Cloud ihre Daten gehostet werden.
