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Im Jahr 2012 werden viele Anwenderunternehmen mit dem Begriff "Big Data" erstmals konfrontiert werden - und müssen ihr Verständnis von Daten gravierend erweitern. Die Experton Group hat die Entwicklung von Big Data im Jahr 2012 zusammengefasst.
In dem Maße, wie Unternehmen ihre Datenvolumina und deren Wachstum analysieren und verstehen, wird ein Bedarf an neuartigen Lösungen - Hardware wie Software - entstehen. Dabei spielt vor allem die Erkenntnis eine Rolle, dass bisherige Verfahren und Technologien nicht ausreichen werden, um mit dem Datenwachstum Schritt halten zu können. Zusätzlich werden die über das reine Datenvolumen hinaus gehenden Kriterien wichtig werden, wie die Datenqualität und die Geschwindigkeit. mit der Ergebnisse vorliegen müssen. Weitere wichtige Aspekte, die in den Mittelpunkt der Analyse der unternehmensweiten Datenbestände rücken werden, sind die Anzahl der Nutzer von Informationen und die Datenqualität.
2012 wird sich in vielen Unternehmen die Wahrnehmung von Datenmengen, insbesondere großen Datenmengen, ändern. Während sich bisher nur Banken, Finanzdienstleister und ausgewählte Großkonzerne - typische Anwender von Data-Warehousing und Business Intelligence - mit ihren Unternehmensdaten beschäftigt haben, kommen jetzt auch zunehmend Handelsunternehmen, Versorgungsunternehmen, Unternehmen in den Branchen Life-Sciences und Medizin sowie in vielen anderen Märkten zu der Erkenntnis, dass Daten zum Grundkapital gehören. Die Anwender werden sich bei der Analyse ihrer Datenbestände mehr und mehr bewusst, dass ihre bestehenden Lösungen für die Unternehmens-IT nicht alle Informationen umfassen, die im Unternehmen vorhanden sind.
Einzelne Hardware-Anbieter werden schon 2012 vorhandene Produkte - zum Beispiel Speichersysteme oder Server - mit dem Begriff "Big Data" etikettieren. Bei diesen Lösungen werden aber die erweiterten Kriterien, die "Big Data" ausmachen, noch eine untergeordnete Rolle spielen. Dafür werden Softwareunternehmen große Anstrengungen unternehmen, ihre Lösungen für Enterprise Computing wie ERP, SCM, CRM, Data Warehouse oder Business Intelligence für Big Data zu wappnen. Dazu werden neue Verarbeitungsalgorithmen die Integration einer "Social"-Komponente in die Applikationen vorbereiten, die Verarbeitungsgeschwindigkeit steigern und vor allem die Abfragemöglichkeiten erweitern.