Im Rennsport ist man entweder in der ersten Qualifikationsrunde schnell genug, oder man fährt gar nicht. Das liegt an der 107%-Regel.
Ähnlich verhält es sich bei großen Datenmengen. Entweder verfügen Sie über die notwendige Rechenleistung und die Kapazitäten, um dem Volumen und der Geschwindigkeit großer Datenmengen gerecht zu werden, oder Sie können mit Big Data nicht mithalten. Weder mit Sensordaten noch mit historischen Daten, noch mit unstrukturierten Daten.
Das A und O des modernen Daten-Engineerings ist eine hohe Skalierbarkeit zu überschaubaren Kosten. Dieses Whitepaper von Databricks und Talend erklärt, wie man mit intelligenten und automatisierten Cloud-Tools große Datenmengen skalieren und maschinelles Lernen operationalisieren kann. Das bedeutet, dass mehr Daten schneller und übersichtlicher verarbeitet werden können, wobei Budget und Funktionen aber gleichbleiben.
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