Klasse durch Masse: Zukunftsthema Big Data

Heute fallen mehr Daten an als je zuvor. Und ständig werden es exponentiell mehr. Doch der springende Punkt bei Big Data ist nicht nur die Quantität, sondern vor allem die Qualität der Daten und ihrer Auswertung. „Die Daten an sich bringen nichts“, meint Frank, bei der ING in Deutschland verantwortlich für Big Data. „Es kommt darauf an, wie man daraus Informationen gewinnt und sie dann nutzt.“ Frank erklärt, was hinter dem Erfolg des Ansatzes steckt – und welche Rolle Big Data bei der ING spielt.

„Daten sind das neue Öl.“ Mit diesem oft zitierten Vergleich unterstreicht ING-Experte Frank, wie fundamental Big Data für die Digitalisierung ist. Daten sind in diesem Bild ein wertvoller Rohstoff, aber eben auch das Schmiermittel, ohne das in den komplexen Mechanismen der digitalen Zukunft überhaupt nichts läuft. Muster werden erkannt, Rückschlüsse gezogen, Aktionen ausgelöst – automatisiert und blitzschnell. Schon heute profitieren Verbraucher davon: Big Data ermöglicht das komfortable Shopping-Erlebnis beim Onlinehändler. Empfehlungs-Engines schlagen uns Angebote vor, die uns wirklich interessieren. Wir können Paketlieferungen live tracken. Und virtuelle Assistenten erleichtern den Alltag auf Schritt und Tritt. Frank: „Big Data ist sicher kein Allheilsbringer. Aber es schafft mannigfaltige Möglichkeiten.“

Erfolgsstory mit Vorgeschichte

Daten stehen natürlich schon immer im Zentrum des Informationszeitalters. Das beginnt schon vor über hundert Jahren mit der Lochkarte, einer heute antiquiert wirkenden Speichertechnologie – aber eben maschinenlesbar. Immer leistungsfähigere Medien folgen: von Magnetbändern über Disketten und Festplatten bis zur SSD. Parallel steigt auch die Rechenleistung der verfügbaren Prozessoren exponentiell. Und ebenso Menge und Art der Daten, die generiert werden: von GPS-Informationen über Marktbewegungen bis zu Textdokumenten. Inzwischen sind neben den klassischen relationalen Daten der Data Warehouses auch unstrukturierte Daten nutzbar. Ein bunt gemixtes Daten-Füllhorn, das dank innovativer Ansätze wie Machine Learning zu ganz neuen Dienstleistungen führt. „Heute versucht man einfach alles abzuspeichern, was geht. Dann kann man auswerten: Was macht der Nutzer, wie lange hat er gezögert, welcher Klick kam als nächstes“, erklärt Frank. Um diese Erkenntnisse zu nutzen, sind Near-Time-Lösungen entscheidend – Stichwort: Fast Data.

Fast Data: Schneller, präziser, effizienter

Ob man es aus Verbraucher- oder Unternehmenssicht betrachtet: Werden Event-Daten per Fast Data in Echtzeit ausgewertet, dann steigert das den Nutzen für alle Beteiligten. „Die Kunst besteht hier dabei, aktuelle Daten mit historischen Daten zu vereinen“, erklärt Frank. Nur so kann man im Datenmeer relevante Muster, Anomalien und Events identifizieren. Die Resultate einer Prozessanalyse können direkt zurück in den Prozess selbst einfließen. Ein Abbruch im Antragsvorgang eines Kunden triggert beispielsweise einen Anruf durch einen Call Center Agent. Reports werden in Real-Time generiert. Social-Media-Trends helfen bei der Anpassung der Marketingstrategie. Auch in der IT-Administration ist Big Data extrem nützlich, wie Frank ausführt. „„Die Maschine erkennt dann auf Basis wiederkehrender Muster z.B., dass innerhalb der nächsten Woche ein bestimmter Fehler erneut auftauchen könnte – oder ermöglicht überhaupt erst die Erkennung komplexer Fehlerursachen. Das führt nicht nur zu höherer Systemstabilität, sondern spart Engineers viel Analyseaufwand. Und so gewinnen sie Zeit, die sie für Neu- und Weiterentwicklungen aufbringen können. “ Doch „alles hat seinen Preis“, ergänzt Frank. Verbraucher werden zunehmend „gläserner.“ Dieser „Preis“ muss eben vom Nutzermehrwert aufgewogen werden. Letztlich zählt die Transparenz der Unternehmen, die Big-Data im Einsatz haben. Wenn die Nutzer wissen, was mit ihren Daten geschieht, dann können sie auch eine informierte Entscheidung treffen.

Big Data in der Online-Bank

Was das alles für das Banking bedeutet? Natürlich gibt es auch hier unzählige Big Data Use Cases. Als Online-Bank ist die ING Deutschland dafür schon grundsätzlich gut aufgestellt. Die Prozesse sind von vorneherein digital, mit Legacy-Strukturen aus der Mainframe-Ära muss sich hier niemand herumschlagen. Entsprechend nahtlos können Lösungen implementiert und skaliert werden, sei es im Marketing oder in der Individualisierung der User Experience, bei internen Produktivitätstools oder im Rahmen des Transaktionsmanagements. „Gerade im Bereich der Betrugserkennung spielt das eine große Rolle“, erläutert Frank. Wie können unter Tausenden gleichzeitigen Zahlungen betrügerische Vorgänge schnell aufgedeckt werden – und das konform mit Datenschutz und Regulatorik? Um verdächtige Muster im Datenstrom der Transaktionen in Near-Time aufzuspüren, schufen die ING-Ingenieure eine Stream Data Platform mit Event-basierter Architektur. Grundlage ist Apache Flink, ein Stream Processing Framework mit vielfältigen Konnektoren. Die für Stream-Analysen typischen „stateful computations“ werden mit niedriger Latenz in-memory durchgeführt. Applikationen können containerisiert auf Basis der OpenShift-Infrastruktur „as a service“ bereitgestellt werden. Das Ergebnis ist eine Lösung mit skalierbaren Applikations-Containern, die es den IT-Teams erlaubt, einzelne Komponenten zügig auszutauschen – ein sehr zukunftsfähiger Ansatz.

Die Entwicklung geht weiter: IT-Pionierarbeit bei der ING

Fast Data Analytics – ein innovatives Feld, auf dem kaum Standardlösungen zur Verfügung stehen. Und auch wenn die ING als digitale Challenger-Bank kein gewöhnliches Finanzinstitut ist, setzen Branchen-spezifische Vorgaben der Verwendung von Cloud-Dienstleistern Grenzen. Das heißt im Klartext, dass die IT-Profis der ING sehr viel in Eigenregie entwickeln müssen – und dürfen. „Gerade bei unseren Fast-Data-Projekten haben wir echte Pionierarbeit geleistet“, resümiert Frank, etwa bei der Verwendung der Eventbus-Technologie oder von NoSQL-Datenbanken. Notwendig sind dafür Kreativität und Neugier – wie in allen IT-Bereichen der ING. „Was extrem wichtig ist: Big Data ist nicht nur Technologie und Datenschutz, das ist auch Mindset und Kultur“, betont Frank, „und bei uns auch Leidenschaft!“ Die IT-Jobs der ING sind deshalb eine attraktive Chance für ambitionierte IT-Professionals. An den Standorten Frankfurt a.M. und Nürnberg werden ständig neue Kräfte gesucht. Sie erwartet ein agiles Umfeld in interdisziplinären Teams, viel Raum zur eigenen Weiterentwicklung und eine globale IT-Community. Vor allem aber spannende neue Herausforderungen. An denen wird auch zukünftig kein Mangel sein. Denn beim einmal Erreichten darf man in Sachen Big Data nie stehen bleiben. „Es kommt darauf an, dran zu bleiben. Irgendwann wird das, was wir jetzt einsetzen, ebenfalls veraltet sein“, sagt Frank. Wer in der digitalen Entwicklung am Ball bleiben möchte, findet alles Weitere über die Chancen bei der ING auf unserer Job-Seite.

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