Big Data: Neue Technologie beschleunigt bewährtes System

Quelle: iStockphoto

Die Auswertungsgeschwindigkeit des Management-Informations-Systems im Bund wird durch die Migration auf die neue Big Data-Plattform des BRZ entscheidend gesteigert. Diese Migration ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einer Shared IT-Lösung für Big Data-Analysen.

Gemeinsam mit dem Bundesministerium für Finanzen startete das BRZ eine Big Data-Initiative. Ziel ist es, Big Data-Analysen etwa zur Betrugsbekämpfung einzusetzen. Mit dem dafür notwendigen Programm „Aufbau Basiskomponente Big Data“ wurde eine Shared IT-Lösung entwickelt, die künftig in unterschiedlichen E-Government-Verfahren und -Projekten zum Einsatz kommen soll. So können Kosten reduziert und die Qualität der Verwaltungsprozesse durch den Einsatz von dispositiven IT-Verfahren des Bundes gesteigert werden.  

Außerdem eröffnet eine solche Shared IT-Lösung der öffentlichen Verwaltung zahlreiche Einsatzszenarien: Neben der Betrugsbekämpfung im BMF könnten damit auch Strafverfahren im BMI und BMJ oder eine Einsatzplanung in Exekutivbereichen optimiert werden. Im Bereich „Wirtschaft und Arbeit“ ermöglicht Big Data eine verbesserte Steuerung des Arbeitsmarktes, ebenso eine exaktere Erfolgsmessung der Forschungsförderung, der Finanzmarktaufsicht oder der Lebensmittelkontrolle.

Einsatz von SAP HANA

Zum Erfolg des Programms „Aufbau Basiskomponente Big Data“ trägt die Umsetzung mehrerer Einzelprojekte bis Ende des Jahres maßgeblich bei. Ein wichtiger Meilenstein war die Migration des bewährten Management-Informations-Systems auf die neue Basiskomponente Big Data. Dieses IT-Verfahren dient im Bund zur Erstellung von Berichten zur Planung, Steuerung und Kontrolle von Personalressourcen.

Durch den Einsatz von SAP HANA - ­­im Rahmen der Basiskomponente Big Data - wird beim Management-Informations-System als erstes IT-Verfahren bundesweit moderne In-Memory-Datenbank-Technologie verwendet. Komplexe Berechnungen sind mittels Hauptspeicher (In-Memory) nun in Bruchteilen von Sekunden möglich. Ergänzend werden analytische Funktionen im Bereich des Data Minings (z. B. Predictive Analysis) zur Verfügung gestellt.

Damit konnte die Auswertungsgeschwindigkeit für die Anwender/innen des Management-Informations-Systems signifikant gesteigert werden. Erzielt wird das unter anderem durch eine enorme Komprimierung der Datenbestände. Die Performance-Steigerung liegt bereits jetzt bei 72 bis 92 Prozent. Gleichermaßen können deutliche Kosteneinsparungen erzielt werden. Weitere positive Auswirkungen durch zusätzliche Optimierungen in der Datenübernahme sind für Ende 2016 geplant.