Big Data konkret: Amazon Kinesis steigert Umsatz und Kundenbindung

Egal ob IoT, Industrie 4.0, Trackingdienste, Clickstreams oder Ähnliches. Viele Unternehmen haben Quellen für Streaming Data und bekommen rund um die Uhr große Datenmengen geliefert. Die eigene IT vor Ort wird damit bei zunehmenden Volumen an ihre Grenzen stoßen und Big Data Potenziale können nicht genutzt werden.

Matthias Kübert ist Master of Science der Physik und Teil des interdisziplinären Teams der „Wolkenmacher“. Sein Schwerpunkt liegt in der Analyse von großen Datenmengen im Kontext von Industrie 4.0, IoT und Big Data. Matthias Kübert beschäftigt sich dabei insbesondere mit der Nutzung innovativer Cloud Services, die es auch mittelständischen Unternehmen schon heute ermöglichen, schnell und kostengünstig erste Digital-Projekte zu starten.

Um den stetig wachsenden Ansprüchen Herr zu werden, haben viele Unternehmen Interesse daran, den Weg in die Cloud zu gehen. Doch die Migration der Bestandsdaten in die Cloud ist noch nicht der Weisheit letzter Schluss. Um die bestehenden Streams zu erfassen, zu verarbeiten und in die Datenbanken, Datawarehouses oder Data Lakes in der Cloud einzuspeisen, bietet AWS den Dienst Amazon Kinesis an.

 

Was ist Amazon Kinesis?

Kinesis bietet drei Dienste mit unterschiedlichen Funktionen an. Um Streaming-Daten in AWS zu laden, wird Kinesis Firehose eingesetzt. Mit wenigen Klicks ist der Firehose Strom eingerichtet und kann von dort aus in z.B. S3, Redshift und Amazon Elasticsearch Service integriert werden. Dieser Dienst läuft serverlos und nahezu in Echtzeit sind neue Daten in die AWS Dienste geladen. Kosten fallen nur nutzungsbasiert an, also pro übertragener Datenvolumeneinheit. Es sind somit keine Investments nötig, um den Service zu nutzen.

 

Mit Kinesis Streams können bestehende Streams verarbeitet und Analysen in Echtzeit unternommen werden. Dazu steht eine Library bereit, mit der wir benutzerdefinierte Applikationen erstellen, um Real-Time-Dashboards und andere Anwendungen zu betreiben, die in Echtzeit auf Veränderungen reagieren. Mehrere Applikationen sind gleichzeitig in der Lage, den selben Stream zu verarbeiten und so kann beispielsweise der rohe Stream von einer Applikation in S3 abgelegt werden, während eine andere Applikation die Daten aggregiert und in einer DynamoDB NoSQL Datenbank ablegt und eine weitere Applikation diese zu einer Lambda Funktion übermittelt.

 

Sollten jedoch nur einfache SQL Queries zur Verarbeitung der Daten verwendet werden, steht der Dienst Kinesis Analytics bereit. Dafür sind keine Kenntnisse höherer Programmiersprachen oder Verarbeitungs-Frameworks nötig und die Daten können bequem mit wenigen Klicks und komfortablen SQL Vorlagen verarbeitet und analysiert werden. Dies sogar in Echtzeit und aufgrund der Cloud-Infrastruktur elastisch skalierbar und mit niedriger Latenz. Mit dem Pay-as-you-go Modell fallen auch nur Kosten für tatsächlich verarbeitete Daten an. Diese Dienste greifen alle passgenau ineinander und können sehr schnell und einfach eingerichtet werden, um Ihre Streaming-Daten in sinnvolle Bahnen zu lenken.

 

Beispiel: Clickstream-Analysen

Ein einfaches Beispiel sind Clickstream-Analysen, deren Architektur ich hier grob beschreiben möchte. Schritt 1: Eine Website schickt ihre Clickstream Daten zu Kinesis Firehose. Schritt 2: Dieser Dienst nimmt die Daten auf und stellt sie für Kinesis Analytics bereit, wo Analysen der Daten in Echtzeit durchgeführt werden. Schritt 3: Diese werden dann von einem weiteren Kinesis Firehose zum Datawarehouse Amazon Redshift weitergegeben, wo analytische Modelle Contentempfehlungen anhand des Nutzerverhaltens erstellen. Die Nutzer beispielsweise eines Online-Shops erhalten so personalisierte Empfehlungen, um ein besseres Nutzungs- und Shoppingerlebnis zu schaffen. Dadurch steigen nachweislich die Kundenzufriedenheit sowie die Umsätze je User. Zudem werden sich neue Kunden leichter an einen Onlineshop oder einen Dienst (z.B. Streaming) binden. Schritt 4: Zeitgleich kann eine Anwendung, die mit Kinesis Streams erstellt wurde, dynamisch auf das Nutzerverhalten reagieren und Benachrichtigungen über ein Dashboard in Echtzeit an den Betreiber der Website schicken.

 

 

 

Dies ist aber nur eines von vielen verschiedenen Anwendungsszenarien von Kinesis, mit dem Streaming Daten in sinnvolle Wege geleitet werden, um somit einen Mehrwert für Unternehmen zu erzeugen. Wir können Ihre Geräte für Kinesis konfigurieren und das sichere Zusammengreifen der Dienste bereitstellen, um mit Ihnen gemeinsam neue Wege in der Cloud für Ihre Daten zu finden. Neue Geschäftsmodelle warten auf Sie!

 

 

Quelle: https://aws.amazon.com/de/kinesis/

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Christoph Waschkau

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