Das Geheimnis von Big Data ist die richtige Nutzung: Nur wer aus den gespeicherten Informationen sinnvolle Schlüsse zieht und die Informationen in die richtigen Zusammenhänge bringt, profitiert auch von der Technologie. Genau das scheint aber vielen Unternehmen nicht bewusst zu sein. Getreu dem Motto "Wir sammeln erst Mal alles und schauen dann weiter" häufen sie Daten aus allen möglichen Quellen an – und verlieren dann entweder den Überblick oder die Kontrolle. Grund dafür ist in vielen Fällen die stringente Speicherung der Inhalte nach streng hierarchischen Vorgaben von Data Warehouses. Was bei Unternehmensdaten, wie sie bislang von Bedeutung waren, durchaus seine Berechtigung hat, ist im Fall von Big Data aber nicht unbedingt die beste Lösung. Denn Zusammenhänge aus geclusterten Informationen abzuleiten, wo es bislang möglicherweise gar keine gab, ist mit dieser Methode schwierig bis unmöglich.

Ausprobieren und Scheitern für die Industrie 4.0

Abhilfe verspricht eine neue Art der Datenhaltung, die sogenannten Data Lakes. Im Gegensatz zum klassischen Data-Warehouse-Ansatz sind die Informationen hier wesentlich freier und auch skalierbarer: "Effektives Datenmanagement sollte heutzutage sehr viel experimenteller sein", sagt Nasry Angel von der Unternehmensberatung Forrester . Er untersucht hauptsächlich die Datenarchitektur von Unternehmen.

"Ausprobieren und auch Scheitern muss dabei schnell möglich sein." In Data Warehouses geht es vor allem um Qualität, bis zur x-ten Dezimalstelle muss alles exakt sein, so Angel. "Das heißt, es gibt sozusagen nur eine Wahrheit." Big Data verlange aber einen anderen Ansatz. "Der heutige Ansatz ist viel wissenschaftlicher: Man hat eine Hypothese und um diese zu überprüfen spielt man mit allerlei Informationen herum. Und dabei kommt möglicherweise etwas heraus", sagt Angel.

Datenqualität ist nicht alles

Eine Vielzahl neuer innovativer Produkte – vom hybriden in-memory Data Warehouse über Data Warehouse Appliances bis hin zu Cloud-Angeboten adressieren die Bedürfnisse der User. Da jeder passgenau die Informationen in der notwendigen Qualität bekommt, lassen sich Veränderungen im Marktumfeld agiler darstellen.

Flexibilität geht vor

So wandelt sich das Datenmanagement vom "Mal sehen" zu "Das brauchen wir": "Nicht das Sammeln der Daten, sondern sie zu nutzen, steht beim Data Lake im Mittelpunkt. Die hohe Flexibilität dieses Konzepts ermöglicht neben der Modernisierung vorhandener Analyselandschaften auch komplett neue, datenbasierte Geschäftsmodelle", sagt Stephan Reimann, IT Specialist Big Data, bei IBM .

Allerdings bedeutet die relativ neue Technologie keineswegs, dass bestehende Data Warehouses nun ausrangiert und durch Data Lakes ersetzt werden müssen. Im Gegenteil. Beide Technologien bieten Vorteile, die je nach Einsatz und Nutzung zum Tragen kommen . Für welches System sich Unternehmen entscheiden, hängt also stark vom geplanten Verwendungszweck ab. Fest steht nur, dass sich mit einer sinnvollen Auswertung von Big Data völlig neue Geschäftsmöglichkeiten ergeben – ob mit oder ohne Data Lake.

Neue Technologien wie Big Data, Digitalisierung und intelligente Werkstoffe verändern Industrie und Handel. Informieren Sie sich auf der HANNOVER MESSE in Vorträgen, Demos und Konferenzen über die neuen Möglichkeiten der Industrie 4.0.