{"id":11904,"date":"2017-11-17T14:22:24","date_gmt":"2017-11-17T13:22:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=11904"},"modified":"2017-11-16T09:52:56","modified_gmt":"2017-11-16T08:52:56","slug":"sysbus-trend-thema-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=11904","title":{"rendered":"Sysbus Trend-Thema „Big Data“"},"content":{"rendered":"

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Das November Trend-Thema lautet dieses Jahr „Big Data“. Zu Wort melden sich Consol, Hortonworks, Data Interchange und Delphix.<\/p>\n

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„Der Vorteil von Big Data liegt darin, durch Machine Learning Wissen aus gro\u00dfen Datenmengen zu generieren“, erkl\u00e4rt Nicole Wochatz, Big Data Consultant bei Consol Software<\/a>. „Immer mehr Unternehmen nutzen Verfahren wie Deep Learning oder Predictive Analytics. Dabei geht der Trend dahin, alles in die Cloud zu verlagern. Cloud-Anbieter bieten mittlerweile Machine-Learning-Applikationen, die mittels Drag and Drop die Datenanalyse schnell und leicht bedienbar machen.“<\/p>\n

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„So wie Google voraussehen kann, wo die n\u00e4chste Grippewelle ausbricht, so m\u00fcssen auch Unternehmen Big Data nutzen, um ihre Wettbewerbsf\u00e4higkeit durch verl\u00e4ssliche Aussagen \u00fcber Marktentwicklungen zu verteidigen“, sagt Christopher Rummel, Regional Vice President Sales bei Hortonworks<\/a>. „Neue Konzepte wie Amazons Supermarkt geben den Weg zu Predictive Analytics vor. Dabei geht es nicht nur um das Sammeln und Auswerten vieler unterschiedlicher Daten. Es geht darum, diese in Echtzeit in gewinnbringende Entscheidungen zu \u00fcbersetzen.“<\/p>\n

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Stefan K\u00f6hler, Sales Director bei Data Interchange<\/a>: „Daten sind ein integraler Bestandteil der Automobilindustrie, von der Produktkonzeption bis zum After-Sales-Support. Der Austausch dieser Daten ist sehr komplex. Fehler k\u00f6nnen aufgrund der Just-in-Time-Fertigung zu hohen Strafen f\u00fchren. EDI-L\u00f6sungen sorgen f\u00fcr den sicheren Datentransfer in jeder Stufe der Wertsch\u00f6pfungskette und erm\u00f6glichen die gemeinsame Nutzung von Entw\u00fcrfen, Zeitpl\u00e4nen und Versandinformationen.“<\/p>\n

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„Das digitale Zeitalter basiert auf einem besonderen Rohstoff: Daten. Diese m\u00fcssen nicht nur in hoher Qualit\u00e4t bereitstehen, sondern sich auch schnell und m\u00f6glichst unkompliziert nutzen lassen. Etwa f\u00fcr fundierte Analysen. Vor allem aber, um digitale Produkte zu entwickeln und zu testen“, so Minas Botzoglou, Regional Director DACH bei Delphix<\/a>. „Je besser das Datenmaterial, desto besser die Ergebnisse. Doch die Wirklichkeit sieht oft anders aus. Die Bereitstellung von umfassenden, verwertbaren Daten, also Produktivdaten beispielsweise aus SAP- oder Oracle-Systemen, ist in der Regel \u00e4u\u00dferst zeit- und damit auch kostenaufwendig. Abhilfe schafft hier eine DataOps-Umgebung, mit der sich Daten aus verschiedenen Quellen deutlich schneller und bei Bedarf auch gesichert bereitstellen lassen. Das verk\u00fcrzt die Entwicklungszyklen und macht Unternehmen f\u00fcr die digitale Transformation fit.“<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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