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Big Data Trend 2016 (Teil 1): Data Science on scale

Verfasst am 25.01.2016 von Axel Hoffmann

Adding Value to Volume, Variety & Velocity

„Big Data? Ja, sicher... ganz aktuell" oder wahlweise „...bald". Als Thema und Notwendigkeit ist die zielgerichtete Nutzung von Daten in den meisten Unternehmen angekommen. Es kann also losgehen. Jedoch anders, besser und moderner als herkömmlich gedacht. Wenn es nach uns geht, bietet 2016 deutlich mehr Möglichkeiten. Welche das sind und wohin die Reise geht, erläutern wir in einer kleinen Beitragsreihe. Den Anfang macht...

Data Science on scale

Im vergangenen Jahr haben nahezu alle großen und mittelständischen Unternehmen eigene Big Data-Plattformen aufgebaut, Datenpools ausgehoben und gefüllt. Im besten Fall haben sie sogar schon erste Pilotprojekte erfolgreich realisiert – große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen generiert und kumuliert, schnell ausgewertet und anhand statistischer Verfahren daraus neue Erkenntnisse gewonnen.

Der nächste entscheidende Schritt ist nun, auch finanziell zu gewinnen. Dauerhaft. Bisher wurde viel Geld in Infrastruktur investiert, nun muss zwingend auch der Business Value kommen. Der Bedarf nach Konzeption und Entwicklung wertgebender Data- und Analytics-Anwendungen steigt enorm. Die Nachfrage nach Expertise im Bereich Data Science und guten Data Scientists, mehrheitlich auf Hadoop- bzw. NoSQL-basierten Architekturen, nimmt 2016 exponentiell zu.

Weshalb die gezielte Datennutzung ein guter Anfang war, doch allein – bei aller Effektivität – eine Einbahnstraße bleibt, erfährst du im 2. Teil der Trendschau 2016: Machine Learning / Deep Learning (as a Service).

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