Big Data

Analytics

Big Data beschreibt die Verarbeitung extrem großer Datenmengen mit Hadoop, Spark und Kafka — die 3Vs: Volume (Menge), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt).

Big Data übersteigt die Kapazitäten klassischer Datenbanken. Apache Hadoop als Pionier-Framework für verteilte Verarbeitung. Apache Spark für In-Memory-Processing (100x schneller als Hadoop MapReduce). Apache Kafka als Echtzeit-Streaming-Plattform. Data Lakes in S3 oder Azure Data Lake als zentrale Rohdaten-Speicher. Delta Lake fügt ACID-Transaktionen zu Data Lakes hinzu.

Big Data bei SW Business Solutions

SW Business Solutions unterstützt Kunden dabei, große Datenmengen strukturiert zu erfassen, zu speichern und auszuwerten. Wir konzipieren Big-Data-Architekturen, die mit dem Datenvolumen skalieren und trotzdem wirtschaftlich betreibbar bleiben.

Einsatz in Kundenprojekten

Daten-Ingestion: Aufbau von Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen (APIs, Datenbanken, Log-Dateien, IoT-Sensoren)
Data Lake / Data Warehouse: Einrichtung von S3-basierten Data Lakes oder Google BigQuery / Azure Synapse für Analytics
Batch-Verarbeitung: Apache Spark oder AWS Glue für ETL-Jobs über große Datenmengen
Stream-Verarbeitung: Kafka + Flink für Echtzeit-Analysen von kontinuierlichen Datenströmen
Reporting: Anbindung an BI-Tools (Power BI, Tableau, Grafana) für Management-Dashboards

Warum Big Data Expertise?

Skalierbarkeit: Architekturen die von MB bis TB skalieren ohne Refactoring
Kostenoptimierung: Richtige Wahl zwischen Hot/Warm/Cold Storage spart erhebliche Cloud-Kosten
Datenqualität: ETL-Prozesse mit Validierung und Anreicherung
Compliance: Datenschutz-by-Design auch bei großen Datenmengen (DSGVO-Pseudonymisierung)

Typische Projektkombinationen

Kombination	Anwendungsfall
Big Data + BigQuery	Analytische Workloads in Google Cloud
Big Data + Power BI	Management-Reporting auf Basis großer Datasets
Big Data + Machine Learning	Feature Engineering für ML-Modelle
Big Data + S3 + Athena	Serverloser Data Lake auf AWS

Warum Big Data?

Verarbeitung von Petabytes ohne Hardware-Limits

Echtzeit-Streaming mit Apache Kafka

Spark für SQL und ML auf großen Datensätzen

Data Lakes für flexible Rohdaten-Speicherung

Cloud-managed: AWS EMR, Azure HDInsight, Databricks

Delta Lake für zuverlässige Data-Lake-Transaktionen

Anwendungsszenarien für Big Data

🏭

Data Warehouse

Petabytes historischer Transaktionsdaten für Business Intelligence verarbeiten.

⚡

Streaming Analytics

Echtzeit-Ereignisverarbeitung mit Kafka und Spark Streaming für Betrug-Erkennung.

🧠

Machine Learning

ML-Modelle auf Big-Data-Datensätzen trainieren mit Spark MLlib.

Funktioniert gut mit

Apache SparkKafkaHadoopDatabricks

Häufige Fragen zu Big Data

Brauche ich wirklich Big Data?

Erst wenn traditionelle Datenbanken an Grenzen stoßen. Faustregel: < 1TB → PostgreSQL/MySQL reicht. 1TB-10TB → BigQuery oder Snowflake. > 10TB mit komplexer Verarbeitung → Spark/Hadoop. Viele Unternehmen starten zu früh mit Big Data und erhöhen Komplexität unnötig.

Hadoop oder Spark?

Spark hat Hadoop MapReduce für die meisten Batch-Jobs abgelöst — 100x schneller durch In-Memory-Processing. Hadoop HDFS als Storage-Layer bleibt relevant. Heutige Empfehlung: Spark + Cloud-Storage (S3/ADLS) statt Hadoop-Cluster on-premises.

Schnelle Fakten

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