Big Data
Big Data beschreibt die Verarbeitung extrem großer Datenmengen mit Hadoop, Spark und Kafka — die 3Vs: Volume (Menge), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt).
Big Data übersteigt die Kapazitäten klassischer Datenbanken. Apache Hadoop als Pionier-Framework für verteilte Verarbeitung. Apache Spark für In-Memory-Processing (100x schneller als Hadoop MapReduce). Apache Kafka als Echtzeit-Streaming-Plattform. Data Lakes in S3 oder Azure Data Lake als zentrale Rohdaten-Speicher. Delta Lake fügt ACID-Transaktionen zu Data Lakes hinzu.
Big Data bei SW Business Solutions
SW Business Solutions unterstützt Kunden dabei, große Datenmengen strukturiert zu erfassen, zu speichern und auszuwerten. Wir konzipieren Big-Data-Architekturen, die mit dem Datenvolumen skalieren und trotzdem wirtschaftlich betreibbar bleiben.
Einsatz in Kundenprojekten
- Daten-Ingestion: Aufbau von Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen (APIs, Datenbanken, Log-Dateien, IoT-Sensoren)
- Data Lake / Data Warehouse: Einrichtung von S3-basierten Data Lakes oder Google BigQuery / Azure Synapse für Analytics
- Batch-Verarbeitung: Apache Spark oder AWS Glue für ETL-Jobs über große Datenmengen
- Stream-Verarbeitung: Kafka + Flink für Echtzeit-Analysen von kontinuierlichen Datenströmen
- Reporting: Anbindung an BI-Tools (Power BI, Tableau, Grafana) für Management-Dashboards
Warum Big Data Expertise?
- Skalierbarkeit: Architekturen die von MB bis TB skalieren ohne Refactoring
- Kostenoptimierung: Richtige Wahl zwischen Hot/Warm/Cold Storage spart erhebliche Cloud-Kosten
- Datenqualität: ETL-Prozesse mit Validierung und Anreicherung
- Compliance: Datenschutz-by-Design auch bei großen Datenmengen (DSGVO-Pseudonymisierung)
Typische Projektkombinationen
| Kombination | Anwendungsfall |
|---|---|
| Big Data + BigQuery | Analytische Workloads in Google Cloud |
| Big Data + Power BI | Management-Reporting auf Basis großer Datasets |
| Big Data + Machine Learning | Feature Engineering für ML-Modelle |
| Big Data + S3 + Athena | Serverloser Data Lake auf AWS |
Warum Big Data?
Anwendungsszenarien für Big Data
Data Warehouse
Petabytes historischer Transaktionsdaten für Business Intelligence verarbeiten.
Streaming Analytics
Echtzeit-Ereignisverarbeitung mit Kafka und Spark Streaming für Betrug-Erkennung.
Machine Learning
ML-Modelle auf Big-Data-Datensätzen trainieren mit Spark MLlib.
Funktioniert gut mit
Häufige Fragen zu Big Data
Brauche ich wirklich Big Data?
Hadoop oder Spark?
Schnelle Fakten
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