Wie stark ist Hadoop verbreitet?Die Nutzung von Hadoop nimmt zu, wobei sich die Lager der Fürsprecher und Gegner immer

deutlicher abzeichnen. Über ein Drittel der weltweit Befragten sind Hadoop-Befürworter, davon haben 12% Hadoop bereits im produktiven Einsatz. Ein weiteres Drittel sieht sich als

Hadoop-Gegner.

60%

Technisch neue Plattform für Dinge, die bisher nicht gemacht werden können

Nutzen und Herausforderungen

Die Studie "Hadoop und Data Lakes: Use Cases, Nutzen und Grenzen" wurde von BARC erstellt, einem objektiven Marktanalysten. Dank eines Sponsorings durch Cloudera, SAS und Teradata kann die Studie kostenfrei verteilt werden.

Quelle : BARC Survey „Hadoop und Data Lakes: Use Cases, Nutzen und Grenzen“, November 2016

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Hadoop und Data LakesIst Hadoop tatsächlich das versprochene Allheilmittel für

analytische Fragestellungen?

Das zentrale Versprechen von Hadoop lautet: fast beliebig große Datenmengen aus unterschiedlichsten Systemen, mit beliebiger Struktur schnell, effizient und kostengünstig verwalten, nutzen und auswerten zu können. Doch ist Hadoop tatsächlich das versprochene Allheilmittel? Die BARC- Studie „Hadoop und Data Lakes – Use Cases, Nutzen und Grenzen“ liefert Antworten. Mit 380 Teilnehmern aus Europa und Nordameri-ka sowie einer breit gefächerten Branchenverteilung ist es eine der größten internationalen Befragungen, die sich speziell der Technologie Hadoop und dem Data-Lake-Konzept widmen.

Einsatz, Nutzung und treibende Kraft

12%

12%

16%

34%

27%

Hadoop improduktiven Einsatz

Hadoop-Initiativeals Pilotprojekt

Hadoop-Initiativegeplant

Nein, zukünftig denkbar

Nein, und keine geplant

Anwender sehen Hadoop vor allem als Mittel, um Anwendungsfälle umzusetzen, die mit der bestehenden technologischen Infrastruktur nicht verwirklicht werden können.

Was sind die wichtigsten Treiber?

10%

Kostengünstiger Ersatz für Dinge, die heute bereits gemacht werden

29%

Technisch bessere Plattform für Dinge, die bisher schon gemacht werden

BICC und Data-Science-Teams sind die treibende Kraft im Unternehmen für Hadoop und Data-Lake-Projekte.

Wer treibt Hadoop und Data-Lake-Projekte?

BI-Organisation (BICC)

55%55%55%55%55%55%55%Data-Science-Team

30%30%30%30%

IT-Anwendungs-entwicklung

27%27%27%

(Big) Data Lab

26%26%26%

Eigener Bereich für Digitalisierungs-/

Innovationsinitiativen

22% 22% 22%

Customer Intelligence und Predictive Analytics sind die mit Abstand am häufigsten umgesetzten Projekte.

Wo wird Hadoop bisher eingesetzt?

Customer Intelligence/Experience

Predictive Analytics

Recommendation/Next Best Action

Den höchsten Nutzen erzielen Unternehmen mit Hadoop durch die Analyse von Daten aus heterogenen, divergenten Quellen auf.

Großer analytischer Nutzen durch Hadoop?

Analyse von Daten aus heterogenen, divergentenDatenquellen ermöglichen/verbessern

59%

Steigerung der Flexibilität im Umgang mit Daten und in der fortgeschrittenen Analyse

47%

Kundenverhalten vorhersagen, Kundenbindung verbessern

53%

Die Ergebnisse zeigen, dass Hadoop in den Projekten nicht nur die Rolle des Dateisystems einnimmt, sondern auch als Plattform und Ablaufumgebung mit Kernfunktionen in Analyse und Predictive Analytics fungiert.

Fehlendes fachliches und technisches Know-how führenklar die Liste der Herausforderungen an.

Wo liegen die größten Herausforderungen?

μr2Ω

%

÷

øπ

∑ ≥±

√

54%Fehlendes fachliches Know-how im Unternehmen

41%

Fehlendes Know-how Hadoop richtig einsetzen und nutzen zu können

50%

Fehlendes Know-how beim Aufbau und Betrieb einer Big-Data-Architektur

33%

Fehlende überzeugende Einsatzszenarien

???

27%

Nutzen von Hadoop-Initiative ist nicht klar

???

Hadoop setzt sich langsam durch, auch wenn es offenbar keine Technologie für jedes Unternehmen ist. Durch die neuen technischen Möglichkeiten werden neue Anwen-dungsfälle eröffnet. Erste Unternehmen berichten auch schon von einem entsprechenden Nutzen. Das größte Hindernis ist hierbei aber, dass zu wenig Wissen bei den Mitarbeitern und am Markt über die Technologie existiert und somit den vollständigen produktiven Einsatz von Hadoop verhindern.

Hält Hadoop tatsächlich sein Versprechen?

32% 31% 13%