Die Datenmenge und -größe ist nur der Ausgangspunkt für das Big Money

Big Data treibt den Storage-Bedarf – aber nicht alle Hersteller profitieren

| Autor / Redakteur: Holm Landrock / Rainer Graefen

Holm Landrock, Senior Advisor der Experton Group
Holm Landrock, Senior Advisor der Experton Group

Einige aktuelle Beschreibungen von Big Data definieren den Begriff mit „wahlweise sehr viele oder sehr große Dateien“. Das umschreibt aber nur den kleineren Teil, was Big Data ausmacht.

Seit einigen Jahren erleben wir die Durchdringung des geschäftlichen, gesellschaftlichen und privaten Lebens mit Internet-Technologien. Das hat inzwischen Ausmaße angenommen, die zu bislang nicht da gewesenen Datenmengen führen.

So werden 2013, einer aktuellen Studien zufolge, rund 5,4 Millionen Menschen in Deutschland IPTV-Abonnenten sein. 2010 waren es rund 1,4 Millionen, 2011 schon 2,5 Millionen. Das ist nur ein Beispiel, an dem sichtbar wird, wie gewaltig die Datenmengen, die Zugriffszahlen, der Echtzeitbedarf und auch die Zahl der Datenquellen wachsen werden.

Interaktive Big-Data-Datensammlung

Denn mit jeder Sendung werden einige über das Netz geschaufelt. Früher oder später werden die Anwender interaktiv an ihrer Programmgestaltung teilnehmen, wodurch auch der Rückkanal enorme Datenmengen transportieren muss. Übrigens wird auch das Internet an seine Grenzen stoßen, denn um 10 Daten über die gute, alte -Leitung zu transportieren, braucht man mit heutigen Technologien etwa eine Woche.

Deswegen ist die Behandlung von „Big Data“ als traditioneller Hype kontraproduktiv. Hypes haben ja im wesentlichen die Aufgabe, einen Begriff zu besetzen, und diesen dann – unter einem möglichst einheitlichen Etikett – über alle Höhen und Tiefen bis zur Marktdurchdringung zu begleiten.

Der Begriff Big Data ist nicht haltbar

Das unterstützt Technologie-Anbieter, weil diese dann ihre Marketing-Strategien an dem zu "hypenden" Begriff ausrichten können. Gemeinhin zeichnen sich auf diesem Weg eine Anzahl dedizierter Anbieter ab, die den Begriff mit Produkten und Lösungen ausfüllen.

Das wird aus verschiedenen Gründen bei „Big Data“ nicht funktionieren, vor allem aber, weil Big Data eben transportiert, erzeugt, analysiert, gestreamt und auf völlig neuen Wegen abgerufen werden.

Big Data ist deshalb ein Begriff, der mit einer technischen Antwort nicht ausreichend erklärt werden kann. Trotzdem haben sich viele Speichersystemhersteller in irgendeiner Weise dem Begriff „Big Data“ gewidmet, das heißt ihre Large-Scale-Lösungen mit diesem Begriff etikettiert.

Mangelnde Expertise

Dies begründet sich vordergründig sowohl aus der Speicherkapazität ihrer Enterprise-Storage-Systeme, als auch aus der Breite des Produktspektrums und dem Anteil eigenständiger Technologien in den Speichersystemen.

Demnach fühlen sich etablierte Storage-Anbieter wie Dell, DataDirect, EMC, Fujitsu, HDS, HP, IBM, Netapp oder Quantum ausreichend für Big-Data-Kundenprojekte vorbereitet, auch wenn damit zunächst „nur“ das Speichern großer Datenmengen gemeint ist.

Die Aspekte der vielen "unstrukturierten" Datenquellen, der noch ungewohnt schnellen Verarbeitungsbedürfnisse und der großen Anzahl an „Verbrauchern“ der Informationen bleiben aber oft noch auf der Strecke. Die großen Anbieter von Speichersystemen reagieren darauf, indem sie ihr Produktportfolio durch den Aufkauf von Startups und Spezialisten erweitern, um dem Trend nicht hinterherlaufen zu müssen.

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