Was ist ein Data Lake?

Data Lakes sind Lösungen für das Hybrid-Data-Management der nächsten Generation, die Big-Data-Herausforderungen bewältigen können und völlig neue Echtzeitanalysen ermöglichen. Ihre hochskalierbare Umgebung unterstützt extrem große Datenmengen und nimmt Daten in ihrem nativen Format aus verschiedenen Datenquellen auf. Ergänzend zu Ihrem Data Warehouse stellen sie das Framework für machine learning und echtzeitorientierte erweiterte Analysen in einer Umgebung für die Zusammenarbeit bereit.  

IBM bietet in Zusammenarbeit mit Cloudera auf Unternehmen abgestimmte Produkte und Services an, mit deren Hilfe Sie einen Data Lake erstellen und anschließend Big Data verwalten, abrufen und durchsuchen können. Diese Lösungen vereinen eine kosteneffiziente, auf Unternehmen abgestimmte Open-Source-Technologie mit echtzeitorientierten Analysefunktionen. Nutzen Sie das enorme Potenzial bisher nicht analysierter Daten und treffen Sie intelligentere, flexiblere und datengesteuerte Entscheidungen.

Im Fokus

Lösungen zur Optimierung des Potenzials eines Data Lakes

Auswahl aus Rechen- und Speicheroptionen zur Unterstützung von KI und Big Data

IBM Power Systems

Steigern Sie die Rechen- und Speichereffizienz und maximieren Sie die Leistung, wenn Sie Ihren Hadoop-Data-Lake erstellen.

Datenspeicher

Optimieren Sie Ihre Speicherkapazität und schützen, sichern und verschieben Sie Daten effizient in Ihrer Hybridumgebung.

Schnellere Ergebnisse und höhere Genauigkeit mit einem gut regulierten Data Lake

Hadoop-Distribution von IBM und Cloudera

Optimieren Sie die Plattform Ihres Data Lake mit einer herausragenden, auf Unternehmen abgestimmten Hadoop-Distribution von IBM und Cloudera.

Data Lake Governance

Stellen Sie die Integrität Ihres Data Lake sicher, indem Sie bewährte Governance-Lösungen verwenden, die für bessere Datenintegration, -qualität und -sicherheit sorgen.

Verwenden Sie bewährte Tools und profitieren Sie bei Ihrer Big-Data-Analyse von höheren Geschwindigkeiten, KI und maschinellem Lernen

IBM Db2 Big SQL

Verwenden Sie eine auf Unternehmen abgestimmte, hybride, ANSI-konforme SQL-on-Hadoop-Engine für die exklusive Parallelverarbeitung und die erweiterte Datenabfrage.

IBM Big Replicate

Repliziert im Data Lake eingehende Daten, sodass Dateien vor der Übertragung nicht vollständig geschrieben oder geschlossen werden müssen.

IBM Watson® Studio

Nutzen Sie eine flexible Hybrid-Cloud-Umgebung, um KI-Modelle und Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren sowie Daten aufzubereiten und zu analysieren.

Data Lakes: Branchenspezifische Anwendungsfälle

Einzelhandel

  • Ermittlung, was ein Kunde wahrscheinlich online kauft, und Abgabe von Empfehlungen
  • Ermittlung des Wegs eines Kunden zum Kauf, um Kaufmuster zu verstehen und Mikromarketing zu betreiben
  • Vorhersage oder proaktive Erkennung betrügerischer Aktivitäten von innerhalb und außerhalb des Unternehmens

Bankwesen

  • Vorhersage des Erfolgs oder Misserfolgs von Diskontgeschäften
  • Bestimmung des „Next Product to Buy“ und Werbung für das Produkt bei Kunden
  • Ermittlung von Kunden, die wahrscheinlich ihre Bankgeschäfte reduzieren werden, und Einsatz von proaktiven Marketingmaßnahmen, um dem entgegenzuwirken

Hotel- und Gastgewerbe und Reisebranche

  • Verfolgung und Vorhersage von Kundenpräferenzen als Entscheidungshilfe für proaktive Verkaufsmaßnahmen
  • Verbesserung der Kundenerfahrung und Markentreue durch Anpassung und Personalisierung
  • Preisbestimmung und Analyse in Echtzeit

Deloitte

Durch die Verwendung von Big SQL als zentrale Engine hatten wir die Gewissheit, dass wir mit einem Hadoop-Data-Lake als speziell auf Unternehmen abgestimmte Plattform erfolgreich sein werden.

Raj Ramani, Director of Information Management, Deloitte Canada

Ressourcen zu Data Lakes

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