Es tut sich was in Sachen Big Data Analytics und Hadoop in den Unternehmen. Hat man vor 12 Monaten noch eher darüber diskutiert, ob Big Data ein weiterer Hype von Analysten und Beratern ist, stellt sich die Situation heute ganz anders dar: Das Thema ist in den Unternehmen angekommen.

Hadoop treibt die digitale Transformation

Oftmals wird mittlerweile der Begriff Big Data vermieden und andere Umschreibungen wie Digitalisierung gewählt. Es geht aber um dasselbe: Wie kann aus den stark wachsenden Datenbergen ein Geschäftsnutzen abgeleitet werden? Interessant hierbei ist, dass diese digitale Transformation maßgeblich von den folgenden technologischen Neuerungen getrieben wird und weniger von fachlichen Fragestellungen angeführt wird:

• Die zunehmende Miniaturisierung, die die Grundvoraussetzung zur Generierung aller möglicher Formen von Daten darstellt (Big Data)
• Die zunehmende Konnektivität über drahtlose Kommunikationswege (Hyper-Connectivity)
• MPP und in-memory Technologien, die eine Verarbeitung in Echtzeit ermöglichen und dementsprechend die Erwartung dahingehend als "new normal" treiben (real-time).

Spätestens hier kommt der Elefant ins Spiel. Dieses - in diesem Fall - gelbe Tier adressiert alle drei dieser genannten Entwicklungen und rüttelt dabei die Datenbanklandschaft und Rechnerplattformen ordentlich durcheinander.

Dies wird nun auch in den meisten Unternehmen erkannt. Die jüngste BARC Studie bestätigt hier meine Erfahrungen aus zahlreichen Gesprächen mit IT Verantwortlichen unserer Kunden in den letzten Monaten: Hadoop entwickelt sich zu einem strategischen Baustein der analytischen Infrastruktur und wird vorhandene BI Landschaften ergänzen. Laut BARC setzen bereits 29% der befragten Unternehmen in der DACH Region auf Hadoop, weitere 49% denken über dessen Einsatz nach. Lediglich für 21% der Unternehmen ist dies offenbar kein Thema. Also alles andere als ein reines Hype Thema.

(Treiber für Hadoop, Barc-Studie)

Insbesondere das folgende Ergebnis der Studie wird auch die letzten Skeptiker in Aktionsmodus versetzen: "Mehr als 80 Prozent der Befragten, die schon Erfahrung mit Hadoop haben, sehen hier künftig eine wichtige oder sehr wichtige Rolle von Hadoop, um die Datenstrategie des Unternehmens umzusetzen beziehungsweise die analytischen Ziele zu erreichen. Das ist ein beachtlicher Wert für eine Technologie, die noch mit sehr vielen Fragenzeichen behaftet ist."

Drei Gründe, die für Hadoop sprechen

Wie kommt es, dass eine relativ junge Technologie die bisherigen Architekturen in Frage stellt? Die Gründe lassen sich auf 3 folgende wesentliche Punkte kondensieren:

1. Mit Hadoop steht eine Datenplattform zur Verfügung, mit der alle Formen von Daten unabhängig von ihrer Struktur einfach gespeichert werden können.
2. Hadoop erlaubt eine massiv-parallele Verarbeitung durch massiv-parallele Ausführung von Datenanalysen. Über einen gesamten Cluster bietet der Elefant zum ersten Mal die Möglichkeit, riesige Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten und zu analysieren.
3. Im Unterschied zu bisherigen DWH Technologien und Big Data Appliances ist Hadoop sehr kostengünstig. Die Verwendung von Standard-Hardware, die eingebaute Ausfallsicherheit sowie die einfache Skalierung durch Hinzufügen weiterer Knoten macht Hadoop zur idealen Experimentierplattform.

Und genau die Kombination dieser drei Eigenschaften führt in vielen Organisationen dazu, dass die ersten Cluster zu erstaunlich positiven Ergebnissen führen.

Ein Kunde sprach neulich von einem "Befreiungsschlag", da ihr Hadoop-Cluster die bisherige Grenzen der gespeicherten Daten und deren Verarbeitung komplett aufgehoben hat. Dadurch seien Blockaden in den Köpfen der Analysten gefallen und die Denkweise habe sich komplett gedreht: Von "bekannten Fragen auf bekannten Daten" hat sich das Blatt in Richtung "welche Fragen könnten wir noch stellen, wenn wir welche weiteren neue Daten hinzunehmen würden". Eine gerade in Zeiten von Digitalisierungsstrategien wesentliche mentale Grundvoraussetzung.

Hadoop in der DACH Region: tierische Überzeugung

Sicherlich ist dieser Elefant - gerade im Vergleich zu etablierten BI Werkzeugen - noch in den Kinderschuhen, auch wenn er schon Erstaunliches zu leisten vermag. Kinderschuhe meint hier, dass es noch sehr aufwändig ist, sich in die zahlreichen Open Source Projekte des Hadoop Frameworks zurecht zu finden. Vieles erinnert an die "grünen Bildschirme" zu Mainframe-Zeiten (Zeilenkommandos mit Zeilenausgabe auf schwarzen Hintergrund). Das ist sicher auch einer der Gründe, warum Unternehmen hier zurückhaltend agieren: 68% der von BARC befragten Unternehmen sagen, dass fehlendes technisches Know How die Nutzung des vollen Hadoop-Potentials verhindert.

Dem Elefanten muss also geholfen werden. SAS steigt hier doppelt in den Ring. Um dem jungen Hadoop-Elefanten Ludwig im Heidelberger Zoo den Einstieg ins Leben zu erleichtern, wurde prompt seine Patenschaft in Höhe von 5.000 Euro übernommen. Elefanten sind eben stark im Kommen.

Ludwig und Kollegen sind beste Freunde

Zoodirektor Dr. Klaus Wünnemann (re) und der SAS Kommunikationsleiter Thomas Maier (li) halten den Scheck

Um den Unternehmen den Einsatz von gelben Elefanten schneller und einfacher zu ermöglichen und sie zusätzlich von der patentierten massiv-parallelen in-memory Technologie auf Hadoop profitieren zu lassen, wurden zugängliche Werkzeuge für Datenmanagement und Analytics entwickelt. Quasi unsere technologische Patenschaft.

Experimentieren erlauben

Ich möchte mich den Empfehlungen der BARC Studie anschließen und Sie ermuntern: Lernen Sie Ihren Elefanten kennen:

1. Beschäftigen Sie sich mit Hadoop Der gelbe Elefant wird Bestandteil ihrer analytischen Infrastruktur werden. Je früher Sie sich damit beschäftigen, desto mehr Wettbewerbsvorsprung kann Ihnen diese Technologie bieten.
2. Experimentieren erlauben! Verschwenden Sie keine Zeit mit der Suche nach dem überzeugenden Use Case. Sie kennen noch nicht die Fragen, die Ihnen Hadoop und Big Data beantworten werden. Insofern werden Sie auch keinen Business Case vorab berechnen können. Verschaffen Sie sich die notwendigen Fähigkeiten, aus Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen.
3. Schaffen Sie den Raum zum Experimentieren Schauen Sie sich das Konzept des SAS Big Data Labs an. In diesem Vorgehenskonzept haben wir die Erfahrungen der letzten Jahre aus zahlreichen Big Data Projekten gebündelt. Hier finden Sie alle notwendigen Technologien für einen schnellen Start, ohne dass Sie sich monatelang mit den einzelnen Komponenten des Hadoop Frameworks beschäftigen müssen.

Wo stehen Sie bzgl. Hadoop? Finden Sie sich in den Antworten der BARC Studie wieder? Gerne würde ich mit Ihnen Erfahrungen austauschen. Schreiben Sie mir hier unter "Mehr Wissen" oder folgen Sie mir auf Twitter @AndiGoedde.

Wenn Sie mehr zum Thema lesen möchten, verweise ich Sie gerne auf meine Posts zu diesem Thema unter "SAS Voices": Big Data Use Cases and the big data wake-up call, three ways to save with a big data lab.