Cloud Computing in Kombination mit Konnektivität und Bandbreite bildet das Kernstück der Digitalisierung, weil letztlich durch das Zusammenspiel dieser Technologien das Internet der Dinge, kurz IoT, zum Leben erweckt wurde. Bereits jetzt sind unzählige Geräte, Sensoren und andere Komponenten miteinander vernetzt und sammeln täglich zahlreiche Daten. Um diese Unmengen an Daten in Echtzeit nützlich auswerten zu können, brauchen Unternehmen die Cloud. So gehen Big Data Analytics und Cloud Computing Hand in Hand. Wenig überraschend steigt der Einsatz der Cloud in Unternehmen. Für die Firmen stehen dabei insbesondere Agilität, Flexibilität und Kostenoptimierung im Vordergrund. Modelle wie die Hybrid Cloud – die Kombination aus Private und Public Cloud – oder Software as a Service werden dementsprechend populärer. Es gilt, sich stets mit den Best Practices der Cloud-Infrastruktur und den Arten von Daten, die in grossen Mengen gespeichert werden können, auseinanderzusetzen und auf dem Laufenden zu bleiben, da sich der Cloud-Markt rasant verändert. Der Blickwinkel wird nun auf die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Cloud Computing und Big Data gerichtet, um zu sehen, warum es sich hier um ein duo infernale handelt, das zusammen einwandfrei harmoniert und viele neue Technologien wie zum Beispiel künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht.

Zuerst ist es wichtig, eine klare Differenzierung zwischen «Big Data» und «Cloud Computing» hervorzuheben. Aus technischer Sicht handelt es sich um unterschiedliche Begriffe, die jedoch in der Literatur oft zusammen betrachtet werden, da sie synergetisch miteinander interagieren. Der Begriff Big Data bezieht sich auf die grossen Datensätze wie zum Beispiel aus den Bereichen Internet und Mobilfunk, Finanzindustrie, intelligente Agenten, soziale Medien etc., die in Unternehmen von einer Vielzahl von Programmen tagtäglich produziert werden. Dabei sind die Daten entweder unstrukturiert oder semi-strukturiert. Die Datensätze sind in der Regel viel zu gross, um sie auf einem gewöhnlichen Computer zu bearbeiten. Cloud Computing bezieht sich auf die Verarbeitung von allem, einschliesslich Big Data Analytics. Grundsätzlich kann gesagt werden, dass Cloud Computing als die Bereitstellung von Computing-Ressourcen wie zum Beispiel Datenbanken, Server, Software, Speicher etc. fungiert. Dies mit dem Ziel, über das Internet schneller an innovative Technologien zu kommen und flexible Ressourcen sowie deren Skaleneffekte zu nutzen. Des Weiteren können in der Cloud beliebig grosse Datensätze beispielsweise viel schneller abgefragt werden als auf einem normalen Computer. Summa summarum bezieht sich Big Data auf die Unmengen gesammelter Daten, während Cloud Computing sich auf den Mechanismus bezieht, der diese Daten aus den verschiedenen Systemen assimiliert und alle spezifischen Operationen anschliessend durchführt.

Um das einfache Verarbeiten riesiger Datenmengen zu ermöglichen, nutzen Unternehmen oft ein Software-as-a-Service-Modell von den Cloud-Anbietern. Mithilfe von Konsolen, die sowohl jederzeit als auch überall verfügbar sowie benutzerfreundlich sind, können spezielle Befehle für die Auswertung und Parameter für die Datenselektion aufgenommen werden. Oft umfassen die Pakete einer Software-as-a-Service-Lösung Produkte wie Datenbankmanagementsysteme, Cloud-basierte virtuelle Maschinen und Container, Identitätsmanagementsysteme, Funktionen für maschinelles Lernen und mehr. Big Data hingegen wird oft von grossen, netzwerkbasierten Systemen erzeugt. Man unterscheidet hierbei zwischen Standard- oder Nicht-Standard-Formaten. Wobei künstliche Intelligenz oder auch maschinelles Lernen der Cloud-Computing-Anbieter eingesetzt werden kann, um Nicht-Standard-Formate zu standardisieren. Die Daten können über die Cloud-Computing-Plattform nutzbar gemacht und auf vielfältige Weise verwendet werden. Solche Cloud-Infrastrukturen ermöglichen die Echtzeitverarbeitung von Big Data. Auf diese Weise werden Entscheidungen nicht mehr aus dem Bauch heraus getroffen, sondern bedacht und faktenbasiert anhand von Big Data. Der Vorteil einer datengestützten Entscheidungsfindung ist damit: Organisationen, welche die Wichtigkeit und das Potenzial von Big Data und Cloud Computing erkannt haben, erbringen bessere Leistungen, sind wettbewerbsfähiger und wirtschaften rentabler.

Diejenigen Unternehmen, welche Big Data und Cloud Computing für ihre Geschäftszwecke adäquat kombinieren, bauen auf einen fruchtbaren Boden, auf dem unzählige Opportunitäten gedeihen. Mit Big Data allein hätten Unternehmen nur riesige Datensätze, die zwar einen enormen potenziellen Wert haben, jedoch für sich allein genommen noch keinen Mehrwert generieren. Diese Daten mit herkömmlichen Computersystemen zu analysieren, wäre höchst kostspielig und zeitintensiv, was sich wiederum wirtschaftlich als ineffizient erweisen würde. Hier kommt das Cloud Computing ins Spiel: Die Cloud ermöglicht es allen Unternehmen, eine hochmoderne Infrastruktur zu nutzen, die sowohl kosten- als auch zeiteffizient ist und über die nötige Kapazität verfügt, die von Big Data verlangt wird. Solche Systeme standen bis anhin lediglich Grosskonzernen zur Verfügung. Zwischen Big Data und Cloud Computing herrscht entsprechend eine Wechselbeziehung. Ohne Cloud Computing liesse sich aus Big Data kein wirklicher Nutzen ziehen. Gleichzeitig gäbe es ohne Big Data viel weniger Cloudbasierte Anwendungen, allein aufgrund der geringeren Notwendigkeit und schlussendlich mangelnder Nachfrage.

Sowohl Cloud Computing als auch Big Data spielen eine grosse Rolle in unserer digitalen Gesellschaft. Diese leistungsstarke Kombination ermöglicht es, Daten zu erfassen, zu analysieren und schlussendlich Antworten zu finden, die es Unternehmen ermöglichen, Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu erlangen, die Innovationen vorantreiben. Das duo infernale aus Big Data und Cloud Computing bringt Unternehmen voran, die unsere Welt verändern und verbessern, indem sie beispielsweise die Lebensqualität erhöhen, das Gesundheitswesen stärken oder dabei helfen, die natürlichen Ressourcen zu schonen.