Die Verarbeitung von Daten aus den unterschiedlichsten Quellen, Teil 3

Big-Data-Hersteller haben große Pläne

| Autor / Redakteur: Holm Landrock / Rainer Graefen

Das EMC Spin-off Pivotal wird nach der EMC World 2014 enormen Auftrieb erfahren. Die Analyse-Software kann auf ein ausgereiftes Speicherkonzept aufsetzen.
Das EMC Spin-off Pivotal wird nach der EMC World 2014 enormen Auftrieb erfahren. Die Analyse-Software kann auf ein ausgereiftes Speicherkonzept aufsetzen. (Screenshot: Pivotal)

Noch weiß kaum ein Anwender wie er seine Dokumentdaten auswerten soll und schon bieten die Hersteller ihm an, auch seine Multimediadaten analysieren zu wollen. Dazu müssten diese allerdings erst einmal mit Metadaten aufgewertet werden. Einfacher umzusetzen dürften Self-Service-Anwendungen sein.

Mit der Akquisition von Terracotta hat die Software AG interessante Big-Data-Analytics-Tools erworben, die auch aktiv im deutschen Markt positioniert werden.

Für die Terracotta-Lösungen, hier vor allem die kommerzielle Variante von Ehcache, BigMemory, und das Analytics-Tool In-Genius, stehen die leistungsfähigen Vertriebs- und Supportorganisationen der Software AG zur Verfügung. Terracotta liefert auch die Lösungen, die von Fujitsu/TDS in Big-Data-Projekten benutzt werden.

Die wichtigsten Big Data Analyse-Softwarefirmen

Video- und Audio werden zu Big-Data-Datenquellen

Microstrategy verdankt seine Positionierung im Leader-Quadranten unter anderem der Vollständigkeit des Angebots. Das Unternehmen lebt den Trend von „OLTP“ zu „OLAP mit großen Datenmengen“. Die Cloud-Services für die Arbeit mit großen Datenmengen wurden ergänzend in der Bewertung berücksichtigt.

Microstrategy bietet die Funktionalitäten, die Anwender für heutige Big-Data-Probleme erwarten. Dies gilt auch hinsichtlich der Quellen, wobei hier natürlich innerhalb der unstrukturierten Daten neben Text auch Video- und Audio-Daten künftig an Bedeutung für die Anwender gewinnen.

Teradata hat mit der Unified Data Architecture eine Analyse-Plattform geschaffen, die dem Anwender die, für komplexe Analysen, erforderlichen Komponenten integriert und auch Daten aus Hadoop (als Datenbank) wie auch aus RDBMS verarbeiten kann. Vision und Strategie stimmen bei Teradata überein und das Unternehmen hat verstanden, dass Anwender immer stärker an Lösungen statt an separaten Produkten interessiert sind.

Strukturierte Maschinendaten

Das für die Bewertung betrachtete Tool Kitenga von Dell ist eine interessante Analytics-Engine auf Hadoop-Basis. Anwender von Kitenga beschleunigen mit der Lösung auch die Verarbeitung von Betriebsdaten und – den typischerweise sehr gut strukturierten – Maschinendaten.

Ergänzend zur Lösung Kitenga wurden das unterstützende Hardware-Portfolio und der gesamte Unternehmensauftritt gut bewertet. Kitenga sollte jedoch noch stärker in das Hardware-Portfolio integriert werden. Dell ist damit ein Unternehmen, in dem Experton ein großes Potential für die Bewältigung von Big-Data-Projekten bei den Anwenderunternehmen sieht.

Ein überaus spannendes Unternehmen ist Datameer. Das Unternehmen hat deutsche Gründer und der Entwicklungsstandort ist Halle in Sachsen-Anhalt. Datameer setzt mit seinen Lösungen direkt auf Hadoop auf und fokussiert stark die direkte Unterstützung der Business User.

Selbstbedienung per Views

Zielsetzung ist, dass Anwender auch ohne großes Know-how adhoc-Auswertungen über die unterschiedlichsten Datenquellen fahren können oder on demand verschiedene direkte Views auf die Daten erhalten (self service). Dazu werden eine Vielzahl von Konnektoren und analytische Funktionen für polystrukturierte Daten „off the shelf“ bereitgestellt.

Mit einer soliden technologischen Basis hat Datawatch die Chance, ihre Positionierung durch mehr Sichtbarkeit und Wahrnehmung im Markt zu verbessern. Positiv bewertet wurde unter anderem, dass Datawatch z. B. die Limitierungen ihrer Lösung beschrieben hat. Das trägt erheblich zur Glaubwürdigkeit des Unternehmens bei.

Beachtenswert ist dabei auch die Data-Pump-Technologie von Datawatch. Die CeBIT 2014 brachte viele interessante Hinweise auf Entwicklungen des Big-Data-Marktes, die wir in den Big Data Vendor Benchmark 2014 einfließen lassen werden. Die Research-Phase für die Neuauflage dieses Projektes wird im Mai starten.

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