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Aus Daten-Tsunami Neu-Geschäfte machen in Echtzeit

Premiere: Neue Generation der Daten-Virtualisierung

PREVIEW online - Gigantische Datenmengen in Echtzeit analysieren? Dazu ist keine Magie notwendig, sondern Daten-Virtualisierung. Ein Unternehmen, das diese komplexe Aufgabe meisterhaft beherrscht, ist das 2011 gegründete dataWerks. Klaus Lindinger, Digital Innovation Officer bei dem in Frankfurt ansässigen Hightech-Unternehmen, erklärte der faszinierten Fachpresse auf der DIGITAL BUSINESS PREVIEW wie sie Daten-Virtualisierung in den vier weltgrößten Freizeitparks implementiert haben. Die neue Generation der Daten-Virtualisierung analysiert rund 500 Millionen Datensätze pro Tag: “Wenn wir Datenanalyse machen, gehen wir an die Quelle der Informationen und legen darüber ein Raster”. Die rund 150 000 Tagesgäste der Freizeitparks werden mit RFID-Armbändern (Wearables) ausgestattet. Auch alle Souvenirs, das Wetter sowie jede Minute in der Schlange vor den Attraktionen werden über Sensoren erfasst. Mit einer Analyse der riesigen Datenmenge ist es möglich, blitzschnell Entscheidungen zu treffen. Probleme der Besucher können so in Echtzeit gelöst werden – zum Beispiel, wenn vor Attraktionen zu lange Wartezeiten auftreten oder Kinder vermisst werden.

WAS IST DATENVIRTUALISIERUNG?

Datenvirtualisierung ist ein Ansatz, der Daten aus mehreren Quellen in einer einzigen Ebene vereinheitlicht, sodass Anwendungen, Reporting-Tools und Endbenutzer auf die Daten zugreifen können, ohne dass Details über die ursprüngliche Quelle, deren Standort oder die Datenstrukturen erforderlich sind.

Diese Vereinheitlichung der Daten ist virtuell. Im Gegensatz zu „Extract Transform Load“-Prozessen (ETL) verbleibt die Mehrzahl der Daten an ihrem Platz und wird bei Bedarf direkt aus der Quelle abgefragt. Dies vermindert die Notwendigkeit riesiger Datenbewegungen und bringt den Endbenutzer den tatsächlichen Datenquellen näher. Dadurch werden die Anforderungen und Kosten von mehrstufigen Datenbewegungen und Transformationen umschifft.

Datenvirtualisierung ist schneller und flexibler als herkömmliche Datenintegration (DI) – sie benötigt keine Massenreplikation von Daten, keine neue Datenarchitektur und keine Massendatenspeicherung.

Die vereinheitlichte Datenanordnung dient als Abstraktionsschicht zum Erstellen von Daten-Mashups über Quellen und Formate hinweg. Sie liest und analysiert Daten aus mehreren Quellen – einschließlich strukturierter oder unstrukturierter sowie Web-basierten und Big-Data-Quellen – und stellt die Daten für integrierte Abfragen, Reporting und Analysen zur Verfügung.

Die Konsumenten der Daten brauchen kein tiefes Verständnis der komplexen Strukturen und unterschiedlichen Formate der Datenquellen, die dem Vorgang zugrunde liegen. Auf die bereitgestellten Daten kann über verschiedene Schnittstellen wie SQL, Web-Services, Data Dumps/CSV oder vorformatierte Berichte zugegriffen werden.

Unter "Audio-Download" finden Sie einen Mitschnitt des Vortrags von Klaus Lindinger, Digital Innovation Officer bei dataWerks, bei der DIGITAL BUSINESS PREVIEW am 29.1.2018 in Hamburg.

www.datawerks.com/de

Pressekontakt
PREVIEW online
Redaktion
Eckerkamp 139b
22391 Hamburg
Tel. +49-40-53 930 460
press(at)pre-view-online.com



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Klaus Lindinger, Digital Innovation Officer bei dem in Frankfurt/Main ansässigen Hightech-Unternehmen dataWerks, auf der DIGITAL BUSINESS PREVIEW
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