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Big Data Wer hebt das Datengold?

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Funkende Flugzeugmotoren

Wie viele Daten wir erzeugen
Riesiges Datenwachstum
iPads
Großstädte
Berge
Mauer
HD-Filme
Tomographie

Da ist zum Beispiel die Firma Vestas Wind Systems aus Århus. Der dänische Weltmarktführer für den Bau von Windkraftanlagen kann heute innerhalb weniger Stunden für praktisch jeden neuen Standort ausrechnen, wie viel Wind dort unter optimalen Bedingungen in den folgenden Jahrzehnten geerntet werden kann – also kann Vestas den Standort für eine neue Anlage optimieren, ein schlagendes Verkaufsargument.

Damit die Vorhersagen auch stimmen, führt Vestas historische Datenbanken über Temperatur, Feuchtigkeit, Niederschläge und Windrichtung zusammen, berücksichtigt Waldkarten, Gezeitenkalender und Satellitenbilder. Hinzu kommen die Turbinendaten über Leistung, Reparaturen und tatsächliche Laufzeiten der 50.000 Windräder, die Vestas bereits aufgestellt hat. Alles in allem fließen 160 Faktoren in die Analysen ein.

Flugzeugmotoren von Rolls-Royce tragen heutzutage nicht bloß Passagiere durch die Lüfte – sie hängen dabei auch laufend per Funk an einem Datennetz. Egal, wo auf der Welt ein Triebwerk gerade im Einsatz ist, schickt es einen steten Datenstrom an eine Zentrale im englischen Derby.

Die Motoren funken gleich auch mit, unter welchen Einsatzbedingungen sie gerade arbeiten, ob sie an einem Airbus A380 montiert sind oder an einer Boeing 747, und sobald ein Problem auftritt, analysieren die Techniker in Derby, was nach der nächsten Landung unternommen werden soll. Das geschieht auf der Basis riesiger Datenbanken, die mit der Nutzung weiter anschwellen – und die Auswertung geschieht, noch während das Flugzeug in der Luft ist. Das ist ein wesentliches Verkaufsargument für solche Motoren, weil die Fluggesellschaft nun mehrere Stunden Wartungszeit am Boden einsparen kann. Manchmal ist das nötige Ersatzteil schon auf dem Weg zum entsprechenden Flughafen, wenn das Problemtriebwerk noch gar nicht wieder am Boden ist.
300 Millionen Datensätze pro Woche

Die Drogeriemarktkette dm hat vor einiger Zeit die Umsatzströme mehrerer Jahre analysiert und weiß seither viel genauer, wann eine Filiale wie viel Personal braucht. Jahreszeiten, Feiertage und so fort werden im System berücksichtigt. Die Mitarbeiter können ihrerseits ihre Einsatzzeiten verlässlich vier bis acht Wochen im Voraus planen und müssen deutlich seltener als früher mit kurzfristig angeordneten Sonderschichten rechnen.

Zehn Vorurteile gegen die Cloud
1. Die Cloud ist nicht sicher  Falsch. Vielmehr gilt: Wer billig kauft, kauft teuer. Die Begründung: Wichtig ist es, für seine Anforderungen das richtige Modell zu finden. Hierfür muss zwischen der öffentlichen Public Cloud und der geschlossenen, nur angemeldeten und abgesicherten Nutzern zugänglichen Private Cloud unterschieden werden. In vielen Public Cloud Angeboten gibt es bis dato keine Modelle, die dem Kunden Sicherheit garantieren. In einem Private Cloud Modell dagegen lassen sich Sicherheitszusagen sowie Zusagen für Performancewerte durchaus treffen. Wichtig ist es, für seine Anforderungen das richtige Modell zu finden. Ob ein Service die für den Kunden ausreichende Sicherheit liefert, wird in Private Clouds durch Zertifikate wie zum Beispiel das SSAE16 sowie die verwendete Architektur und Technologie  sichergestellt. Neben einem Zertifikat ist das SLA (Service Level Agreement) zwischen Anbieter und Nutzer von entscheidender Bedeutung. Im Übrigen kann selbst ein Cloud-Anbieter nicht auf die Daten des jeweiligen Kunden zugreifen. Auch dann nicht, wenn er zu administrativen Zwecken auf die Netzinfrastruktur und Systeme zugreifen muss. Quelle: dapd
2. Ich verliere die Rechte an meinen DatenFalsch. Lesen Sie das Kleingedruckte. Die Begründung: Tatsächlich ist es oft schwierig, seine Daten einfach und sicher zu einem Cloud Provider zu migrieren. Man sollte denken, es wäre selbstverständlich, die Hoheit über seine Daten zu behalten. Leider sehen die SLA´s einiger Anbieter hierfür keine geregelte Strategie vor. Daher müssen Unternehmen bei manchen Anbietern mit hohen Aufwänden für die Migration ihrer Daten rechnen. Dann wird ein vermeintlich attraktives Angebot schnell zum kommerziellen Desaster. Es lohnt sich, das Kleingedruckte aufmerksam zu lesen, zu verstehen, und gegebenenfalls Transparenz einzufordern.  Quelle: dapd
3. One size fits allEine flexible, uneingeschränkte Skalierung ist Trumpf. Die Begründung: Cloud Angebote basieren auf Virtualisierung, also einer vernünftigen Auslastung von Ressourcen, um die Kosten niedrig zu halten. Darum sollten Anwender darauf achten, daß sie Ressourcen gemäß ihrer individuellen Anforderungen frei skalieren können. Nur dann lassen sich weitreichende kommerzielle Vorteile erzielen. Quelle: dpa/dpaweb
4. Es gibt nur zwei Abrechnungsmodelle: "Pay as you go" oder LaufzeitenvertragFalsch. Die Lösung liegt in einer klugen Mischung aus beidem. Die Begründung: Es ist klar, dass das "Pay as you go", also ein bezugsabhängiges Abrechnungsmodell ohne Vertragsbindung, grundsätzlich teurer ist als eine vertraglich vereinbarte Abnahme von Leistungen. Sobald Anwender jedoch eine maximale Flexibilität oder stark schwankende Anforderungen erkennen, ist es lediglich ein Rechenbeispiel, welches Modell ihren Anforderungen am besten entspricht. Spielen der Faktor Flexibilität in Zukunft eine wesentliche Rolle, kann sich ein "Pay as you go"-Modell schnell rechnen.  Quelle: dpa
5. Cloud Services reduzieren ArbeitsplätzeFalsch. Durch die Nutzung von Coud Services entstehen neue Arbeitsplätze, beim Anbieter wie beim Anwender. Die Begründung: Die Nutzung von Cloud Services dient zunächst der Reduzierung von Bedarf und Kosten in der IT. Im Anschluss werden dadurch Ressourcen für hochwertige Aufgaben verfügbar gemacht, die bis dahin nicht oder nur extern bedient werden konnten. Damit führt die effektive und exzellente Unterstützung der Unternehmensprozesse durch die Cloud zu mehr Produktivität und damit zu mehr Geschäft– was zusätzliche Arbeitsplätze im Unternehmen schafft. Quelle: dapd
6. Die Cloud ist nur das Outsourcing von gesternFalsch. Jeder kann seine Cloud selbst betreiben. Die Begründung: Unternehmen können ihre Private Cloud im eigenen Hause betreiben und lediglich die Vorteile nutzen. Letztendlich bieten die verschiedenen Modelle der Cloud-Anbieter eine maximale Anpassung an den individuellen Bedarf der Anwender. So ist im Private Cloud Modell von Dimension Data auch vorgesehen, die Hardware im Rechenzentrum des Kunden zu platzieren. Anwender können hierbei die IT-Kontrollsoftware des Anbieters nutzen, welche Orchestrierung und Provisionierung sowie Reporting und Billing in einer einfachen Nutzeroberfläche zur Verfügung stellt. Das Hosted Private Cloud Modell hingegen sieht die Hardware in einem der Rechenzentren des Dienstleisters vor. Eine Kombination ist möglich, ebenso wie eine Kombination von Private Modellen und Pay as you go Modellen innerhalb der Public Services.   Quelle: REUTERS
7. Anforderungen weltweit tätiger Unternehmen kann die Cloud nicht bedienenFalsch. Verlässliche Anbieter liefern heute auf allen Kontinenten und in mehreren Rechenzentren global ausgerichtete Cloud-Angebote. Die Begründung: Verteilte Rechenzentren in jedem Kontinent sowie eine technologisch fortschrittliche Verwaltung der Cloudressourcen ermöglichen den Rollout von globalen Systemen innerhalb kürzester Zeit. Anwender sollten dabei sicherstellen, dass die SLA´s sowie die Supportmodelle des Anbieters zu ihnen passen und die eingesetzte Technologie sicher und verlässlich funktioniert. Wichtig ist, dass die Administration der verschiedenen geografischen Standorte zentral zur Verfügung stehen kann und dass an allen genutzten Standorten die entsprechenden Sicherheitsstandards eingehalten werden.  Quelle: dpa

Der Versandhändler Otto verbessert mithilfe einer Spezialsoftware seine Bedarfsplanung für das gesamte Sortiment. Nach eigenen Angaben füttert das Unternehmen seine Software pro Woche mit 300 Millionen Datensätzen – und erstellt übers Jahr eine Milliarde Prognosen, wie sich der Absatz einzelner Artikel in den folgenden Tagen und Wochen entwickeln wird. Nach Konzernangaben ordert Otto durchschnittlich 30 Prozent weniger Ware als zuvor und hat dadurch deutlich weniger überschüssige Ware auf Lager. Von Einsparungen in zweistelliger Millionenhöhe ist die Rede.

Banken und Kreditkartenfirmen lassen große Datenmassen durchforsten, um Betrügern auf die Spur zu kommen. Manche überprüfen Hunderte von Millionen Webseiten – um zu verhindern, dass sich Webseiten von Betrügern als die Webseiten dieser Banken ausgeben und Kunden aufs Glatteis führen. Andere versuchen, Betrugsfälle in den Finanztransaktionen selbst zu finden – wobei verschiedenste Kriterien wie die Umsatzhöhe, der Ort, die Währung, der Zeitpunkt und so weiter herangezogen werden, um kriminelle Muster zu erkennen.

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