Anforderungen an Big Data-Technik
Der erfolgreiche Einsatz von Big Data soll am Beispiel der Vaillant Group aufgezeigt werden.[1] Es handelt sich um ein Unternehmen mit Hauptsitz in Nordrhein-Westfalen, welches seit 1874 in dem Bereich Heiztechnik tätig ist. Im Verlauf seiner Entwicklung ist der Konzern stark gewachsen und besitzt mittlerweile eine Vielzahl an Niederlassungen in Europa und Asien. Das Unternehmen betreibt ein "integriertes, globales Planungs- und Controlling-System"[2], in dem die Historie jedes einzelnen Produkts gespeichert ist. Aufgrund dieses Detailgrades müssen die verschiedenen, zugrunde liegenden IT-Systeme sehr große Datenmengen verarbeiten können. Um eine effiziente Unternehmenssteuerung zu gewährleisten, steht die Informatikabteilung des Unternehmens vor der Herausforderung, trotz der großen Datenmenge, schnelle Analysen zu ermöglichen.
Ziel des Unternehmens ist es folglich, Big Data-Technik einzusetzen, um die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zu erhöhen. Dadurch sollen mehr Analysen durchgeführt werden können, was wiederum eine effektivere Entscheidungsunterstützung ermöglichen soll. Um seine Wettbewerbsfähigkeit nicht durch Preiserhöhungen aufs Spiel setzen zu müssen, möchte das Unternehmen die Kosten der eingesetzten Big Data-Systeme auf gleichem Niveau mit den bisher eingesetzten Systemen halten.
Lösung: Neue Systemarchitektur
Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, setzt die Vaillant Group auf eine neue Systemarchitektur. Diese basiert auf der In-Memory-Technik und ist dadurch in der Lage, sehr schnell komplexe Analysen durchzuführen. Hierdurch konnte die Datenbereitstellung um den Faktor 4 beschleunigt werden,[3] aber auch Planungsanwendungen und das Reporting konnten erheblich von den neuen Systemen profitieren. Ein weiterer Vorteil der Big Data-Technik zeigt sich in den erreichten Kosteneinsparungen. Hard- und Softwarekosten konnten durch die neue Architektur offenbar um über 30 % reduziert werden, Supportkosten um mehr als 20 %.
Der Einsatz von Big Data kann Unternehmen also in die Lage versetzen, Controlling auf Grundlage von sehr granularen Daten und schnellen Analysen zu betreiben. Dies ermöglicht eine detaillierte Planung und gegebenenfalls schnelle Reaktionen, was, unabhängig von Branche und Unternehmensgröße, einen Mehrwert darstellen dürfte.
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