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Big Data: codecentric setzt auf Spark und Kafka

Elasticsearch, Hadoop oder Cassandra – es gibt viele Big-Data-Lösungen, aber an zwei Technologien kommt man aus Sicht von Stefan Siprell derzeit nicht vorbei: Spark und Kafka.
Seit wann ist die codecentric AG eigentlich schon im Big-Data-Umfeld zuhause? Welche Vorteile und Möglichkeiten bietet Big Data speziell für Open Source und Datenanalyse?
Welche konkreten Anwendungsszenarien ergeben sich aus Big Data? Und wie kann man sich als Laie derartige Anwendungsszenarien in der Umsetzung durch die codecentric vorstellen? – Das Online-Magazin http://www.industry-press.com/ hat gefragt, und Stefan Siprell, Standortleiter in Karlsruhe, hat geantwortet. Die neue Artikelreihe zum Themenbereich „Big Data“ bemüht sich um eine Definition dieses großen und komplexen IT-Bereiches, aber es soll auch um ganz konkrete Anwendungsszenarien gehen.

Big Data – Schätze aus dem Datenmüll bergen

Bei codecentric, so erklärt Stefan Siprell, ist die Auffassung von Big Data etwa vergleichbar mit einem Haus, das zunächst übersichtlich und vollgestopft erscheint. Die Aufgabe sei es, sich durch dieses Chaos zu arbeiten, die Datenschätze vom Müll zu trennen und dann so aufzubereiten, dass man sie auswerten und Hypothesen dazu erstellen kann. Der Vorgang sei dabei indes völlig branchenunabhängig.

Der vollständige Artikel „Rosinen picken aus dem Big-Data-Kuchen“ ist auf http://www.industry-press.com/ erschienen.