Datenflut

Was ist eine Datenflut?

Bei einer Datenflut handelt es sich um ein Szenario, bei dem mehr Daten erstellt werden, als erfolgreich und effizient verwaltet oder begrenzt werden können. So werden Möglichkeiten verpasst, Daten zu analysieren und zu interpretieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ein neues Framework sowohl für praktische als auch konzeptuelle Erkenntnisse zu schaffen.

Was ist der Hauptgrund für eine Datenflut?

Es werden jede Sekunde erhebliche Datenmengen generiert. Alles, was wir heutzutage online tun, wie beispielsweise Interaktionen in den sozialen Medien, das Surfen im Internet und Online-Kommunikation, generiert unglaubliche Datenmengen, die herkömmliche Datenverarbeitungssysteme nicht bewältigen können.

Die Kapazität, unglaubliche Datenmengen zu produzieren, wächst schneller als die Infrastruktur und Technologien, die für datenorientierte Forschung benötigt werden. Wenn man bedenkt, wie schnell die Datenmenge zunimmt, ist diese Verzögerung nur logisch. Da geeignete, langfristige Infrastrukturen für erhebliche Datenmengen auch organisiert, rationalisiert und gepflegt werden müssen, müssen diese Bemühungen sofort beginnen. Die enorme Datenflut wird verschiedenen Faktoren zugeschrieben, darunter dem schnellen Wachstum der sich neu entwickelnden Wirtschaften. Aber hierbei handelt es sich nur um die Spitze des Eisbergs. Darunter steckt noch viel mehr:

  • Benutzer auf der ganzen Welt wollen hochwertige Videos und Geräte, die das Streamen in 1080p-Auflösung unterstützen. Diese Geräte sind heutzutage nicht leicht zugänglich, aber relativ erschwinglich.
  • 4K-Panoramakameras mit mehreren Sensoren und Hi-Tech-Geräte werden immer beliebter.
  • Fortlaufende Überwachung führt zur Anhäufung von Daten, und die Rechtsvorschriften für Unternehmen sowie Bundesgesetze erfordern verlängerte Aufbewahrungszeiträume für Videos, weshalb es auf der ganzen Welt zu einer hohen Datenflut kommt.
  • Enorme Anhäufung von Daten und Datensilos.
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Wie meistert man die Datenflut?

Große Datenmengen helfen dabei, neue Perspektiven zu übernehmen und bessere kommerzielle Entscheidungen zu treffen, allerdings nur, wenn es eine fundierte Datamanagement-Strategie gibt; ansonsten stehen nur unglaubliche Datenmengen zur Verfügung, mit denen niemand etwas anfangen kann.

  • Anhäufung von Daten vermeiden: Wenn man enorme Datenmengen sammelt, ohne festzulegen, wie oder weshalb dies geschieht, werden möglicherweise Schlussfolgerungen daraus gezogen, die sehr ungenau sein können.
  • Ungenaue Daten: Wenn man weiß, warum man Daten sammelt und wie sie genutzt werden sollen, wird alles klarer. Auf der anderen Seite kann das Festhalten an nutzlosen Daten ein Unternehmen in die falsche Richtung führen.
  • Datensilos abbauen: Man benötigt eine ganzheitliche Sicht der Struktur des Daten-Ökosystems. Silos können zur kostspieligen Verdoppelung von Daten führen und das gesamte Unternehmen daran hindern, diese Daten zu ihrem vollen Potential auszunutzen.
  • Eine datenorientierte Kultur entwickeln: Daten sollten komplett integriert, dokumentiert und validiert sein und den richtigen Geräten – oder noch wichtiger, den relevanten Beteiligten – zur Verfügung stehen.
  • Daten effizient vorbereiten und die besten Anwendungsfälle auswählen: Die Hauptmotivation der meisten Unternehmen, große Datenmengen zu sammeln, liegt darin, KI zum Analysieren zu nutzen, um fundiertere kommerzielle Entscheidungen treffen zu können. Unternehmen, die sich in der Datensammlung, Datenspeicherung und Analyse hervortun, profitieren wahrscheinlich entscheidend mehr und sind auch erfolgreicher, wenn es darum geht datenorientierte Erkenntnisse und Ergebnisse zu gewinnen.

Daten sind nun die primäre Antriebskraft von Unternehmen und hinter der Business Intelligence. In den Unternehmens- und IT-Umgebungen, in denen wir zur Zeit aktiv sind, werden in jeder Sekunde enorme Datenmengen generiert und gesammelt. Diese Workloads und Daten müssen von der IT-Abteilung mit der geringsten Unterbrechung des laufenden Geschäftsbetriebs verschoben werden.

HPE und Datenflut

Daten können sich ändern; Wert aus Daten zu gewinnen ist wesentlich für Innovation, weil Unternehmen so ihre Marktreichweite erweitern, Güter und Services entwickeln können, die ihren Kunden zusprechen, und schneller und intelligenter agieren können. HPE bietet leistungsstarke Anwendungen für globale Unternehmen:

  • Zerto stellt eine reine Softwarelösung zur Verfügung, die viel Freiheit bietet, wenn es um die Sicherung, den Schutz, das Verlagern und die Verwaltung der Sicherheit sowie das Positionieren virtualisierter Serverspeicher und Workloads geht. Bei Zerto handelt es sich um ein Managementtool auf Hypervisor-Ebene, das die Wiederherstellung von virtuellen Maschinen und Laufwerken überwacht. Mit nahtloser Verbindung, Portierbarkeit, Schutz und Anwendungskapselung von Workloads in verschiedenen Clouds und ohne Abhängigkeit von einem Anbieter bietet Zerto eine Mobilitäts- und Schutzschicht für Workloads. Es treten weniger Ausfallzeiten und nur ein minimaler Datenverlust auf, wodurch die Wiederherstellung von Daten innerhalb weniger Sekunden nach Auftauchen eines Problems beginnen kann. So werden Datenspeicherkosten reduziert, Daten und Anwendungen sind von jedem Standort aus portierbar und wiederherstellbar, und es entsteht ein skalierbares Datenschutzsystem, damit sowohl Daten als auch Anwendungen automatisch und schnell wiederhergestellt werden können.
  • HPE GreenLake bietet lokale Public Cloud-Services und Infrastructure-as-a-Service für Ihre Workloads, die vollständig am Edge, in Co-Locations und in Ihrem Rechenzentrum für Sie verwaltet werden. Ihre Datamanagement- und Analysenarchitektur sind durch die Nutzung der Cloud zukunftssicher, was auch die Verwaltungskosten reduziert.
  • HPE Services macht sich das Wissen von mehr als 15.000 Personen in 200 Ländern, mit 30 Sprachen und einer großen Vielfalt an Spezialisierungen zunutze, von Operational Services bis Cloud Consulting.