Autor/in: Michael Rotter
Den Nutzen von Big Data auch ohne Big Data Technologien erreichen
Vor allem in mittelständischen Unternehmen gilt Big Data mitunter als eine Art „eierlegende Wollmilchsau“. Die Einschätzung „Heute macht man das halt mit BigData, Spark, SMACK-Stack, Hortonworks, in der Cloud mit AWS“ führt häufig zu sehr komplexen Lösungen mit hohen Anforderungen an die Hardware. Ein Aufwand, der in vielen Fällen aber gar nicht erforderlich wäre oder gar ungeeignete Lösungen bringt. Zumal die Kosten oft den Nutzen deutlich übersteigen. Vor diesem Hintergrund gerieten klassische Technologien wie relationale Datenbanken durch neue Technologien, Produkte und Paradigmen im Big Data Umfeld in den Hintergrund.
Davon ausgehend beleuchten wir nachfolgend klassische Technologien, die in der Literatur im Big Data Umfeld als nicht leistungsfähig eingestuft werden, hinsichtlich Skalierungsmöglichkeiten. Ziel ist es zu validieren, wie zum Beispiel auch mit relationalen Datenbanken der Nutzen von Big Data Instrumenten erreicht werden kann und ob es eindeutige Indikatoren dafür gibt, ab wann man tatsächlich sinnvollerweise auf Big Data Technologien setzen sollte.
Es muss nicht immer Big Data sein
Grundsätzlich gilt: Mit der Einführung von Big Data Technologien muss auch die IT-Infrastruktur angepasst werden, um die Anwendungen auch optimal betreiben zu können.
Eine solche Anpassung an Big Data Technologie ist vor allem dann notwendig, wenn es darum geht, semistrukturierte oder unstrukturierte Daten zu analysieren. Klassische Technologien wie relationale Datenbanken sind hier durch ihre technischen Restriktionen weniger geeignet, denn mit diesen kann nur auf strukturierten Daten direkt gearbeitet werden.
Liegen allerdings bereits strukturierte Daten vor, muss es nicht zwingend eine Big Data Technologie sein. Hier sollte man zunächst anhand des Anwendungsfalls bewerten, ob eine Optimierung der bestehenden Technologie oder eine Anpassung der Fragestellung ausreichend ist. Möglicherweise genügt eine Ja/Nein Entscheidung anstatt der exakten Berechnung mit feingranularer Wahrscheinlichkeitsrechnung.
3-V Model als Indikator für Big Data
Eine eindeutige Einstufung, ab wann Big Data Technologien eingesetzt werden sollten, existiert nicht. Allerdings ist es anhand des sogenannten 3-V-Modells möglich zu erkennen, ob der Einsatz von Big Data Technologien hilfreich wäre.
(Quelle: https://gi.de/informatiklexikon/big-data/)
Die Metriken Datenvolumen, -geschwindigkeit und -vielfalt charakterisieren die Anforderungen für einen Anwendungsfall. Je nach Ausprägung der drei Eigenschaften lässt sich abschätzen, ob moderne Technologien eingesetzt werden sollten.
Liegen in mehreren Datenbereichen die höchsten beziehungsweise zweithöchsten Anforderungen vor (äußerster und zweiter Ring von außen), ist der Einsatz moderner Technologien bzw. Big Data sinnvoll. Stellen hingegen nur einzelne Anforderungen in einem Bereich hohe Anforderungen (zum Beispiel „besonders schnell, aber kein hohes Datenvolumen“, oder „sehr hohes Datenvolumen per Batchjobs“), muss jeder Anwendungsfall individuell beurteilt werden, ob sich Big Data Technologien anbieten oder ob es bessert ist, klassische Technologien zu optimieren.
Optimierungsmöglichkeiten von klassischen Technologien
Best Practices um Skalierungspotenziale relationaler Datenbanken auszuschöpfen:
- Grundsätzlich sind die Daten in relationalen Systemen unsortiert, aufgrund dessen kann das Anlegen von Indizes zu schnelleren Zugriffszeiten führen.
- Das Verlagern von Teilrelationen in den Arbeitsspeicher kann zur schnelleren Verarbeitung der Daten führen, da die Daten nicht mehr zwischen Arbeitsspeicher und Festplattenspeicher übertragen werden.
- Das Erstellen von Partitionen und Replikationen führt zu parallelen oder einzelnen Zugriffen auf verschiedene Teilrelationen einer Datenbank. Dadurch ist eine parallele Verarbeitung gewährleistet, oder es werden nur relevante Daten einer Relation zur Analyse verwendet.
- Das Einrichten einer Master-Slave-Architektur orientiert sich am verteilten Datenmanagement, das auch Hadoop verwendet. Dadurch können Datensätze auf unterschiedlichen Servern verteilt und parallele Analysen durchgeführt werden, indem die Last einer Anfrage aufgeteilt wird.
- Für die „Vorverarbeitung“ der Daten und zur späteren Präsentation der Ergebnisse lassen sich materialisierte Sichten verwenden, um Zeit zu sparen.
Fazit:
Big Data Technologien können in vielen Situationen eine Lösung bieten, die ohne diese nicht möglich gewesen wäre. Die Entscheidung zum Einsatz solcher Technologien muss aber gut überlegt sein, denn der Einsatz ist kostspielig und aufwändig. Das 3-V-Modell kann helfen zu entscheiden, ob nicht auch schlankere und damit günstigere Ansätze ebenso zum Ziel führen können.
Co-Autor Bartu Uysal
Mehr zu Datenintegration gibt’s hier
Die Blockchain zur Erweiterung digitaler Subscription Modelle
Schon heute ist die Abo-Vielfalt in unserem Alltag präsent: Allein in meinem Haushalt sind es die monatlichen Ausgaben von „Tour“ – einem klassischen Zeitungs-Abonnement in Printform, plus exklusiver App mit aktuellen News aus der Bike-Welt. Aber auch mehrere Amazon-Spar Abos mit automatischer, monatlicher Lieferung von Produkten, dem Trainingsprogramm Zwift, jährliche Strava Premium Mitgliedschaften und zu guter Letzt die Streamingabos für Musik und Movies über die SoundCloud Pro+ und Netflix.
Für alle diese Leistungen – analog wie digital – benötige ich ein separates Kundenkonto. Ich muss immer wieder aufs Neue Kontoinformationen und Zahlungspläne hinterlegen und jedes Abo einzeln kündigen, wenn ich den Service nicht mehr beziehen möchte.
Gerade im Bereich des Subscription Managements von digitalen Gütern bietet die Blockchain-Technologie mit sogenannten Smart Contracts (Hierunter versteht man die ausgeführte Logik bevor etwas auf eine Blockchain geschrieben wird) interessante Chancen zur Vereinfachung von Prozessen für Service Anbieter und Konsumenten.
Erfolgsfaktoren des Subscription Managements
Digitale Services, wie z.B. Musikstreaming sind sich im Kern häufig ähnlich und lediglich Zusatzangebote halten den Kunden beim einen oder anderen Anbieter. Diese Leistungen können Zahlungsmodi, Image oder Sharing Funktionen für Social Media sein.
Zu den Erfolgsfaktoren des Subscription Managements zählen vor allem, dass …
- … die Leistung permanent nutzbar ist und diese stets aktualisiert wird (z.B. neue Songs bei Musik Streaming Anbietern)
- … die Benutzung Spaß macht und einfach funktioniert (gute Usability)
- … möglichst schnell zusätzliche Leistungen gebucht werden und Vertragsmodi einfach geändert werden können (z.B. Familien-Abo, Wechsel von Basic zu Premium und zurück)
- … die Leistung überall abrufbar ist (z.B. breite Geräte Unterstützung bzw. Plattformunabhängigkeit)
Das Videospiel „Anthem“ der Firma EA/BioWare zeigt zum Beispiel, wie differenziert digitale Services angeboten werden können:
- Eine große Bandbreite an Plattformen (PlayStation 4, Windows, Xbox) wird unterstützt.
- Der Kauf des Produkts kann physisch oder via Freischaltung des Produkt-Codes erfolgen.
- Dem Kunden stehen buchbare Sondereditionen mit Zusatzinhalten zur Verfügung.
- Ein Subscription Modell, das in zwei Ausprägungen (Basic & Premium) vorliegt, realisiert die Integration in das Origin Network .
Blockchain als Simplifizierungswerkzeug im Subscription Business
Um eine solche Vielzahl an Bezahl- und Abrechnungsmodi abwickeln zu können, muss ein Service Anbieter über moderne Billing und Payment Systeme verfügen, die Kundendaten mit Vertragsdaten und Abrechnungsmodi verbinden: Nur so gelingt die Erstellung von Rechnungen, die Besteuerung und die korrekte Verbuchung der Zahlungen.
Genau hier kann die Blockchain-Technologie, insbesondere im Bereich der Vertragsgestaltung – die Kernkomponente von Billing Systemen – mit Smart Contracts unterstützen.
Bei der eingesetzten Blockchain darf es sich jedoch in keinem Fall um eine „Private Blockchain“, sondern nur um eine „Public Blockchain“ handeln.
In einfachen Worten definiert:
Private Blockchain – eine zentrale Stelle definiert Marktteilnehmer und SmartContracts, wie in einer eigenen Forks von Ethereum oder Hyperledger Fabric (HLF);
Public Blokchain – jeder darf alles; es gibt keine Berechtigungsstrukturen, und keine zentrale Steuerung, wie bei Ethereum oder Bitcoin.
Da wie in der Realität, auch bei Blockchains selten alles Schwarz oder Weiß ist, stellt eine „Consortial / Federated Blockchain“, eine Mischform aus Public und Private Blockchain, die richtige Lösung dar. In dieser Form der Blockchain wird durch ein erweiterbares Gremium, wie zum Beispiel bei Ripple oder R3m HLF, der oparativen Ablauf regelt.
https://blockchainhub.net/blockchains-and-distributed-ledger-technologies-in-general/
Smart Contracts: Potential Generators für Service Provider
Je mehr Service-Provider dieselbe Blockchain nutzen, desto höher sind die Synergien, da ein Anbieter von den Leistungen der weiteren Service Provider profitieren kann.
So könnten Service Provider für ihre unterschiedlichen Subscription-Modelle einzelne SmartContract „Muster“ (z.B. Music Streaming Free Subscription, Music Streaming Premium Subscription) anlegen.
Wenn ein Benutzer eine Subscription abschließen möchte, können diese Muster herangezogen werden.
Dies stellt inhaltlich keine große Veränderung gegenüber einem zentralen Billing System dar. Genau diese Dezentralität bringt jedoch neue Vorteile und Optionen mit sich:
- anstatt mit der eigentlichen Leistung könnte der Service Provider mit dem Vertragsmanagement Geld verdienen: Hat sich der Subscription Vertrag positiv bewiesen, könnte dieser weiteren Service Anbietern als Muster für Ihre Dienstleistung angeboten werden. Die Nutzung dieser Vertragsmuster könnten entgeltlich verrechnet werden.
- Der Service Provider muss nicht mehr zwingend den Service Nutzer kennen:
Solange ein bestimmter Contract eines Anbieters ausgewählt wurde, ist unerheblich welcher „echte“ Benutzer sich hinter der kryptograpisch pseudonymisten Identität verbirgt.
Der Service Provider muss über diesen Weg keine Kundendaten mehr bei sich speichern und der Benutzer hat seine eigenen Daten unter Kontrolle, was besonders in Bezug auf die DSVGO für beide Seiten vorteilhaft ist. - Für den Benutzer ergibt sich zudem die Möglichkeit, mit einem Account/einer Identität die Services verschiedener Provider zu konsumieren, wodurch die notwendigen digitalen Identitäten stark reduziert werden könnten.
- Die Prozesse für Berechtigte Dritte können beschleunigt werden:
Ein Beispiel hierfür ist das Abführen der Tantiemen an Produzenten und Songwriter. Diese könnten so bei Musikstreaming-Angeboten automatisch je Stream einen gewissen Betrag bekommen. Dies ist heutzutage extrem intransparent und langwierig, da je nach Land, Subscription und Plattform andere Regeln gelten und von unterschiedlichen Rechteverwaltern (z.B. GEMA oder SACEM) erhoben werden. Dieser Ablauf könnte direkt im SmartContract verankert werden und die entsprechenden Anteile direkt an Dritte abgeführt werden.
Die Lösung: Verteilung per SmartContract statt Intermediär
Stark vereinfacht skizziert sind folgende Prozessschritte durchzuführen:
- Identität des Benutzers prüfen (Nutzer des Vertrags muss sich sicher identifizieren)
- Regeln aus dem Vertrag extrahieren (Auswahl des SmartContracts)
- entsprechende Leistung bereitstellen (Vertragsbedingungen des SmartContracts)
- Bezahlung anhand des Regelwerks des Smart Contracts an weitere abführen (Vertragsbedingungen des SmartContracts)
Fazit: Mehrwert für alle beteiligten Akteure
Der Einsatz der Blockchaintechnogie für Subscription Modelle in Form von Smart Contracts liefert sowohl für Kunden, Service Provider, als auch beteiligte Stakeholder Mehrwerte:
Kunden, bzw. Nutzer profitieren von der Reduktion von Benutzerkonten, der stärkeren Kontrolle über die eigenen Daten, der höheren Flexibilität durch einen barrierefreien Wechsel zu anderen Anbietern und der Kostensenkung durch die Reduzierung von Vermittlern.
Service Provider können ihr Portfolio erweitern und haben das Potenzial administrative Prozesse als Service selbst zu monetisieren (z.B. Rechnungserstellung oder Anlage eines Subscription Vertrags).
Beteiligte Dritte könnten zudem über Automatismen und Regeln schneller bzw. direkter am Prozess partizipieren.
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