--- title: "Big Data und Auswirkungen auf die Enterprise Search" url: https://lookeen.de/blog/big-data-und-auswirkungen-auf-die-enterprise-search lang: de description: "Wie wirkt sich Big Data auf den Erfolg der Enterprise Search aus? Wenn Daten immer umfangreicher werden, wie können Suchtechnologien Schritt halten?" author: "Asher Zarth" published: 2014-11-18T17:26:22+00:00 modified: 2026-11-11T03:26:16+00:00 --- # Big Data und Auswirkungen auf die Enterprise Search Der Nutzen der Datenspeicherung ergibt sich grundsätzlich aus der Fähigkeit, auf Befehl eine relevante Teilmenge der Daten abzurufen. Wenn Datenmengen also exponentiell zunehmen, wie wirkt sich dies auf die Zukunftsaussichten von Suchtechnologien aus? ## Was ist Big Data? [Erfahren Sie mehr darüber, wie effektive Suche Unternehmen positiv beeinflusst.](https://lookeen.de/enterprise-search) Der Begriff Big Data wurde auf sehr ähnliche Weise bekannt wie die Information, die er beschreibt. Die digitale Welt war schnell von einer Flut des Interesses daran überschwemmt, wie man die Komplexität von Big Data bewältigen kann. Die Bezeichnung Big Data ist relativ und dient dazu, Daten grob zu beschreiben, die zu umfangreich, zu unterschiedlich in der Art, zu schnell veränderlich und in ihrer Qualität inkonsistent sind, um sie mit herkömmlichen Anwendungen bearbeiten zu können. Seit den 1940er Jahren wird auf eine „[Informationsexplosion](http://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/09/a-very-short-history-of-big-data/)“ verwiesen, bei der erfasste Datensätze die Ressourcenbudgets der verfügbaren Verarbeitungs- und Analysewerkzeuge bei weitem überschritten haben. In einem Bericht aus dem Jahr 2001 der Meta Group wurden erstmals die drei Vs geprägt, die zur Definition von Big Data verwendet werden: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. In den letzten fünf Jahren ist die Aufmerksamkeit um Big Data zu einem dominierenden Faktor in Gesprächen über große Datengeneratoren geworden, wie sie in der Forschung, dem öffentlichen Sektor und im Unternehmensumfeld vorkommen; und das aus gutem Grund. ## Das Problem von Big Data Es werden immer mehr Erfassungswerkzeuge entwickelt, die darauf abzielen, jeden letzten Tropfen Information aus jeder beliebigen Situation zu extrahieren. Verarbeitungstechnologien haben enorme Fortschritte gemacht, jedoch bleibt die Explosion angesichts der anhaltenden Beschleunigung von Informationserfassungs-Technologien und der Informationsauflösung weiterhin in vollem Gange. Der sinkende Preis für Speicher und die Fülle an unterschiedlichen und detaillierten Dateneingaben haben dazu beigetragen, dass große Mengen weniger stark verfeinerter Daten in unorganisierten Speichern angesammelt werden, in der Gewissheit, dass irgendwo darin das Potenzial für Werte liegt. Um dieses Potenzial zu erschließen, ist man darauf angewiesen, dass aktuelle oder zukünftige Technologien die relevanten Aspekte der Daten auf sinnvolle Weise abrufen können. Dies ist das sich wandelnde Gesicht der [Suchtechnologie](http://www.vldb.org/pvldb/vol7/p1717-li.pdf). ## Integration von Enterprise Search In Unternehmen beginnt die effiziente Informationsbeschaffung unter Führungskräften als entscheidend anerkannt zu werden. Prominente Übernahmen von Enterprise-Search-Unternehmen durch IT-Konzerne wie IBM, Oracle und HP spiegeln diese Haltung wider. Man muss Google zugutehalten, dass es gelungen ist, sowohl sicherzustellen, dass nahezu alle Nutzer die Bedienung von Suchmaschinen nun intuitiv verstehen, als auch hohe Erwartungen an die Suchfunktionalität zu wecken. [Enterprise Search](https://lookeen.de/enterprise-search) gilt im Vergleich als deutlich aufwändiger, und an die Websuche gewöhnte Nutzer sind schnell gelangweilt von irrelevanten Ergebnissen. Die Anwendung von Websuchmethoden auf Enterprise Search führt im Allgemeinen zu einer schlecht funktionierenden Unternehmenssuche. Aufgrund der großen Vielfalt an Daten und zahlreicher Arten von Dateispeichersystemen mit unterschiedlichen Sicherheitsstufen wird ein Webcrawler nur einen kleinen Bruchteil der spezifischen Daten indizieren können. Ein Unternehmen möchte auf Abruf so viel sinnvolle Information wie möglich aus dem gesamten Umfang seiner verfügbaren Daten extrahieren. Damit eine Enterprise Search in kurzer Zeit relevante Ergebnisse für eine Vielzahl von Suchanfragen liefert und diese Anfragen so aufbereitet, dass sie über eine diverse Menge an Datentypen hinweg relevant sind, ist ein anderer Ansatz erforderlich. ## Anforderungen an Enterprise Search Der Volumen-Aspekt von Big Data macht ein zeiteffizientes Enterprise-Search-Tool zwingend erforderlich. Hier sind verteilte parallele Verarbeitungsprozesse zur Minimierung der Laufzeit notwendig. Der Einsatz von Batch-Verarbeitung in Clusters hinterlässt eine Lücke, die durch Echtzeitsysteme geschlossen werden muss. Im Hinblick auf die Geschwindigkeit von Big Data treiben Daten, die nicht nur sich schnell verändern, sondern auch weitreichende Kaskadeneffekte nach sich ziehen können, die Anforderungen an die Echtzeit-Indizierung in der Enterprise Search voran.Die Notwendigkeit, dass Enterprise Search mit Variationen umgehen kann, treibt die Entwicklung im Bereich des Einheitlichen Informationszugriffs, der eine engere Integration zwischen strukturierter und unstrukturierter Informationsverarbeitung in einer Suche darstellt. Ebenso ermöglicht die föderierte Suche, dass eine einzelne Enterprise Search-Abfrage an verschiedene Arten von Datenspeichern weitergeleitet wird. Entwicklungen in der Query-Analyse, wie etwa Forschungen zur natürlichen Sprache, zielen darauf ab, die generierten Abfragen zu verfeinern, um relevante Treffer systemübergreifend zurückzuliefern. Eine zentrale Herausforderung bei der Integration unterschiedlicher Datentypen besteht darin, einen geeigneten Weg zu finden, die Ausgabe der Enterprise Search zu strukturieren, sodass der Nutzer sie effektiv nachvollziehen kann. Allein dies ist keine triviale Aufgabe. Im aktuellen Stand der Dinge ist [Enterprise Search](https://lookeen.de/blog/enterprise-search-und-die-wirtschaftliche-bedeutung/) eine Voraussetzung für jedes Unternehmen mit großen Datenmengen oder in jedem Szenario, das stark auf die Fähigkeiten von Wissensarbeitern bei der Informationsbeschaffung angewiesen ist. Für kleine Unternehmen ist eine effektive Enterprise Search ein nützliches Hilfsmittel zur Steigerung der Produktivität, das mit dem Wachstum unverzichtbar werden und entscheidend dafür sein wird, mit den Anforderungen moderner Geschäftsprozesse Schritt zu halten. Big Data stellt die Enterprise Search vor einige schwierige Herausforderungen, bietet aber gleichzeitig spannende neue Möglichkeiten für anspruchsvolle Analysen und ermöglicht es, diese Datenbestände für eine leistungsfähigere Informationsnutzung nutzbar zu machen.