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Ad-hoc-Analyse für große Datenmengen in der Praxis

Bei Big Data muss man differenzieren: Neben dem Problem, viele Daten zu sammeln, braucht man auch eine schnelle Auswertungsmöglichkeit für immer komplexere Anforderungen. Ziel ist es, über große Datenmengen Ad-hoc-Auswertungen fahren zu können, ohne dafür im Vorfeld statische Reports definieren zu müssen.

Dieser Vortrag zeigt mögliche Probleme bei der Analyse großer Datenmengen auf und beschreibt das Zusammenspiel von Standardmethoden - wie MapReduce, Datenlokalität, moderne Indexstrukturen und die Nutzung spezieller Features - anhand praktischer Beispiele. Dabei wird auch deutlich, wie durch Schwerpunktsetzung zwischen Vor- und Nachteilen verschiedener Maßnahmen abgewogen werden muss.

Referenten

// Nicolai Josuttis

ist seit vielen Jahren als unabhängiger Berater im Rahmen der praktischen Umsetzung von IT im Umfeld großer Systeme und großer Projekte tätig. Er ist Autor von Standardwerken zu C++ und SOA sowie ein bekannter Redner, Trainer und Moderator auf zahlreichen Konferenzen und Schulungen.

// Norbert Heußer
@NorbertHeusser

arbeitet als verantwortlicher Systemarchitekt seit vielen Jahren im Umfeld des Umgangs mit großen Datenmengen. Nach Lösungen für die Verwaltung aller Kunden eines großen Mobilfunkunternehmens ist er nun für eine der führenden weltweiten Analyse-Datenbanken verantwortlich.