Ein Big-Data-as-a-Service-Modell kombiniert Software, Data-Warehousing, Infrastruktur und Plattformdienste, um fortgeschrittene Analysen großer Datensätze, in der Regel über das Internet, zu ermöglichen.
Durch dieses lösungsorientierte System werden Dateneinblicke gewonnen, das Organisationen ein breites Spektrum an Möglichkeiten bietet.
Zunächst einmal unterscheiden sich BDaaS-Dienstleister hinsichtlich Umfang, Architektur, Sicherheitsstandards und Elastizität.
Der beste Weg, Big Data zu nutzen, besteht darin, es global, in Echtzeit und vor allem sicher zu teilen.
AWS Big Data, Microsoft Azure und Google BigQuery bieten Cloud-Infrastruktur zur Nutzung von Big Data. Die Schnittstellen für Analysen und den Datenaustausch mit Endnutzern werden durch Cloud-Data-Lakes, Data-Warehousing und Datenfreigabe auf der Datendienstschicht bereitgestellt.
Für Unternehmen kann es eine Herausforderung sein, Daten zu erfassen und zu replizieren, wenn sie sofortigen Zugriff benötigen. Data Warehouse as a Service (DWaaS) und Data Lake as a Service (DLaaS) ermöglichen das Laden, Speichern und Analysieren von Daten. Die Snowflake-Datenplattform bietet cloudbasiertes Data Warehousing, Data Lakes und Datenaustausch für strukturierte und semistrukturierte Daten.
Darüber hinaus ermöglicht es Kunden, ihre Elastizität individuell anzupassen. Je nach Projekt oder Benutzer können die Rechenressourcen angepasst werden.
Es gibt hier eine Reihe von Anbietern, die eine kostenlose Testphase anbieten, was bedeutet, dass Sie Ergebnisse sehen können, bevor Sie einen Cent ausgeben.
Ist die Lösung skalierbar? Die Größe von Big-Data-Projekten wächst oft über die ursprüngliche Vision hinaus – ist es möglich, bei Bedarf einfach und kostengünstig weitere Speicher- und Verarbeitungsressourcen hinzuzufügen?
Haben Ihre Anbieter für Datenhosting und -analyse Erfahrung in der Unterstützung Ihrer Geschäftsszenarien und Kunden, wenn Sie für Beratungs- und Planungsleistungen bezahlen?
BdaaS eignet sich besonders für Strategien, die große, unstrukturierte und komplexe Datensätze analysieren. Zudem müssen große Datenmengen an einen Drittanbieter übertragen werden, was Sicherheits- und Compliance-Bedenken aufwirft.
Heutige Big-Data-Projekte können Einblicke in das aktuelle Geschehen liefern, nicht nur in das, was letzte Woche geschah. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um Maßnahmen zu ergreifen, anstatt nur aus der Vergangenheit zu lernen.
Die meisten Unternehmen kombinieren beide Ansätze: Technisches Personal arbeitet im Hintergrund, um Ihnen möglichst transparente Dienstleistungen zu bieten. Der Umfang des in Ihrem Leistungspaket enthaltenen Supports und der Beratung unterscheidet sich jedoch.