Big Data as a Service: So funktioniert BDaaS

Die Analyse von Big Data bietet für die Skalierbarkeit und Sicherheit von Unternehmen enorme Wettbewerbsvorteile. Cloud-Plattformen nach dem Prinzip Big Data as a Service spielen daher für die Echtzeitanalyse, Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen eine wichtige Rolle. Zunächst gilt es jedoch zu verstehen, welche Leistungen BDaaS-Angebote umfassen und welche Vorteile sie bieten.

Um Wettbewerbsvorteile zu genießen und wachstumsfähig zu bleiben, kommt es auf leistungsstarke IT-Infrastrukturen an. Diese müssen in der Lage sein, in Echtzeit große Datenmengen aus Geschäftsprozessen, Kundenverhalten, Verkäufen und Sicherheitsanalysen zu verarbeiten. Nicht jedes Unternehmen kann sich jedoch Cloud Computing mit On-Premises-Systemen leisten. Auch On-Premises-Abteilungen, die sich mit Speicherung, Analyse und Auswertung von Big Data beschäftigen, bedeuten Zeitaufwand und hohe Kosten. Genau hier kommt BDaaS ins Spiel.

BDaaS vereint als Oberbegriff die wichtigsten Dienste und Tools zur Speicherung und Verarbeitung enormer Datenmengen. Dazu zählen:

• SaaS (Software as a Servcie)
• IaaS (Infrastructure as a Service)
• PaaS (Platform as a Service)
• HDaas (Hadoop as a Service)
• Data Analytics as a Service

Durch diesen ganzheitlichen Ansatz steht BDaaS auch dem Prinzip XaaS nahe, was „Anything as a Service“ bedeutet. Die Auswertung strukturierter sowie unstrukturierter Datenmengen erfordert Speicher-, Netz- und Rechnerkapazitäten. Genau das bietet BDaaS durch eine Cloud-Plattform inklusive Analysediensten und nahezu unbegrenztes Speichervolumen. Durch die Auslagerung von Big-Data-Aufgaben sparen Unternehmen nicht nur Zeit und Kosten, sondern erhöhen ihre Skalierbarkeit, Sicherheit und Flexibilität.

Zu den Spezialisten für BDaaS-Angebote zählen u. a. große IT-Unternehmen wie Amazon, Microsoft und Google. Zu den Leistungen und Funktionen, die BDaaS-Pakete inklusive oder auch optional bieten, zählen Analyse- und Statistikdienste, Data-Mining-Tools, Cloud-Plattformen und Data-Management-Tools. Je nach Anforderungen und Projekt lassen sich nach dem Prinzip On-Demand-Computing BDaaS-Funktionen anpassen sowie Tools hinzufügen oder entfernen.

Zu den BDaaS-Kernfunktionen gehören:

BDaaS nutzt verteilte Rechen- und Verarbeitungskapazitäten einer verbundenen digitalen Infrastruktur. Da diese On-Premises hohe Kosten und Pflege bedeutet, nutzen Sie die Stärken des Distributed Computing und reduzieren zugleich Ihre Geschäftskosten. Durch eine serviceorientierte Architektur wählen Sie zudem nach Bedarf maßgeschneiderte Servicepakete zur Datenanalyse und -verarbeitung.

Indem Sie ausgewählte Tools sowie leistungsstarke Komponenten aus Hardware und Software im Verbund nutzen, bleiben Sie durch horizontale Skalierung (Scale out) flexibel. Somit wählen Sie nur cloudbasierte Kapazitäten, die Sie zur Datenverarbeitung benötigen, ohne dafür eine eigene, statische Infrastruktur zu benötigen. Aufgaben und Prozesse teilen Sie mit BDaaS-Diensten, meist durch Speicherarchitekturen wie Apache Hadoop, die auf Computerclustern und Rechnerknoten aufbauen, um große Prozesse kontinuierlich und schnell zu verarbeiten.

Mit einem Fokus auf Data-Driven Marketing entsteht durch BDaas aus großen unübersichtlichen Datenmengen strukturierte Smart Data. Moderne Software-Anwendungen und Data-Warehouse-Systeme werten für Sie Datenberge aus und erstellen datengestützte Statistiken und Berichte. Auf diese Weise optimieren Sie Ihre Business Intelligence und die strategische Ausrichtung Ihres Unternehmens.

Die Datenverarbeitung und -analyse durch BDaaS beleuchtet verschiedene Potenziale, Wachstumschancen, Sicherheitslücken und Ineffizienzen in Geschäftsprozessen und Infrastruktur. Durch Datenmodelle, Statistiken und Predictive Analytics lässt sich somit nicht nur die Skalierbarkeit des Unternehmens langfristig planen, sondern durch datenbasierte Analysen strategisch ausrichten. Zudem sorgen BDaaS-Anbieter dafür, dass alle Datenprozesse den aktuellen Regelungen zu Datenschutz und Compliance entsprechen.

Welche Tools ein BDaaS-Paket umfasst, hängt vom jeweiligen Anbieter ab. Meist handelt es sich dabei um mehrere Bündel aus Big-Data-Software wie Data-Warehouse-Systeme und Big-Data-Frameworks wie Apache Hadoop mit den Kernkomponenten Hadoop Distributed File System (HDFS) und MapReduce. Hadoop kommt für die verteilte, cloudbasierte Speicherung, Zusammenfassung, Analyse und Verarbeitung von Big Data zum Einsatz. Weitere BDaaS-Kernkomponenten und Systeme für Distributed Processing und Computing umfassen:

• Apache Spark: Open-Source-Framework und In-Memory-System für die parallele Verarbeitung von Big Data durch Clustering mit Hadoop und selbstlernende Systeme
• Apache Hive: Data-Warehouse-System für Abfragen und Analysen von Big Data auf Basis von Apache Hadoop
• Java, Python, R und Scala: Meistgenutzte Programmiersprachen für Big-Data-Projekte
• Analysetools wie Jupyter Notebook, Zeppelin und Mahout: Wichtige Analytics- und Visualisierungs-Tools für große Datenmengen, die sich per Big SQL mit Hadoop nutzen lassen
• Apache Flink: Ein Stream-Processing-Framework für die ununterbrochene Echtzeit-Verarbeitung von Big-Data-Strömen
• Oozie Workflow, Sqoop, ZooKeeper: Wichtige Managementtools für die Verwaltung von Workflows, Datentransfers aus SQL-Datenbanken und zur Organisation von Hadoop-Services
• Presto: Eine SQL-Abfrage-Engine für das schnelle, interaktive Abrufen und Analysieren von Big Data

Wo BDaaS zum Einsatz kommt, ist eng damit verknüpft, wie Big Data as a Service zum Einsatz kommt. Wir stellen die wichtigsten Anwendungsformen und BDaas-Typen vor:

Hierbei handelt es sich um eine Basisversion von BDaaS mit grundlegenden Leistungen, etwa einem cloudbasierten Hadoop-Framework und verschiedenen Open-Source-Tools für Analytics, Abfragen und Verarbeitung von Daten wie Hive.

Die Performance-Version bietet eine umfassende Auslagerung von Big-Data-Analysen in Hadoop-Infrastrukturen mit leistungsstarken Analyse- und Managementtools. Sie ist für strategische Wachstumspläne und bedarfsgerechte Skalierbarkeit geeignet.

Dies wird für Unternehmen mit spezifischen Anforderungen an die Analyse und Verarbeitung großer Datenströme empfohlen. Durch spezifische Tools, die über das standardmäßige Hadoop-Framework hinausgehen, lassen sich Analytics-Dienste und Datenabfragen durch Web- und Programmieroberflächen sowie Datenbankadapter sogar unabhängig von spezifischen Cloud-Providern nutzen.

Als eine Art Allround-Paket vereint Integrated BDaaS den leistungsorientieren Ansatz von Performance BDaaS und die Flexibilität von Feature BDaaS. Diese Form ermöglicht Unternehmen eine maximale Auswertung und Verarbeitung von sehr großen, kontinuierlichen Datenströmen.

Vorteile von BDaaS auf einen Blick

Unternehmen, die sich für BDaaS entscheiden, profitieren von folgenden Vorteilen:

• Reduziert Kosten für Personal, Infrastruktur und Wartung durch die Auslagerung von Big-Data-Prozessen
• Ermöglicht auch kleinen oder mittleren Unternehmen ohne geeignete IT-Infrastruktur die Analyse von großen Datenmengen
• Maximale Performance und Skalierbarkeit durch Distributed Computing und Clustering
• Hohe Sicherheit von Daten und Schutz vor Datenverlust und Cyberangriffen durch moderne, geschützte Cloud-Infrastruktur
• On-Demand-Computing mit optionalen Tools und Diensten je nach Bedarf und Projektgröße
• Optimiert die strategische Ausrichtung von Geschäftsprozessen durch Big-Data-Analysen und Prognosen
• Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Regelungen
• Nahezu unbegrenzte Speicherkapazitäten für Big Data
• Verarbeitung und Auswertung von enormen Datenmengen in Echtzeit unabhängig vom Cloud-Provider

Big Data und datengestützte Entscheidungen stellen einen wichtigen Aspekt für den Erfolg und das Wachstum von Unternehmen dar. Durch die zunehmende Digitalisierung und den wachsenden E-Commerce-Markt bietet die Auswertung und Speicherung großer Datenmengen einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil. Das gilt insbesondere für Unternehmen, die skalierbare, strukturierte Datenanalysen benötigen, jedoch nicht Mittel und Kapazitäten für die Infrastrukturen und IT-Expertise besitzen. Große Unternehmen aus den Bereichen Bankwesen, Sicherheit, Kommunikation, Medien, Bildung sowie Groß- und Einzelhandel nutzen somit selbst bei sehr großen Big-Data-Prozessen nahezu unbegrenzte Kapazitäten.

Ob kleine und mittlere Unternehmen oder große Firmen und Institutionen – sie alle können sich mit BDaaS nicht nur auf eine elastische Skalierbarkeit „On Demand“, sondern auch auf Echtzeit-Analysen großer Datenströme und fast uneingeschränkte Speicherkapazitäten verlassen. Das stärkt die langfristige strategische Ausrichtung von Geschäftsprozessen und schafft eine leistungsstarke Big-Data-Infrastruktur für relativ geringe Investitionen.