Die Verarbeitung von Daten aus den unterschiedlichsten Quellen, Teil 2

Business Intelligence ist "nur" noch die Basis für Big Data

| Autor / Redakteur: Holm Landrock / Rainer Graefen

Die Hortonworks Hadoop Platform 2.1 mit dem Datenbetriebssystem Yarn als Kernkomponente ist laut Eigenwerbung die einzige integrierte und getestete Plattform bei den Open-Source-Distributionen.
Die Hortonworks Hadoop Platform 2.1 mit dem Datenbetriebssystem Yarn als Kernkomponente ist laut Eigenwerbung die einzige integrierte und getestete Plattform bei den Open-Source-Distributionen. (Screenshot: Hortonworks)

An die Wettervorhersage glauben inzwischen immer mehr Menschen, da sie auf ihrem Smartphone die App eigenhändig ausgesucht haben. Bei Big Data könnte das ähnlich laufen. Enttäuschungen lassen sich so wohl nicht vermeiden.

Bereits an anderer Stelle erwähnt wurde IBMs BLU-Technologie, die SQL-Abfragen nicht nur „in-memory“, sondern auch auf komprimierte Daten gestattet, was einen enormen Leistungsschub bringt, wobei dieses Leistungsmerkmal hier nur unterstützend bewertet wurde.

Die Bewertung unterstützt hat ebenfalls die weitgehende Unabhängigkeit IBMs von Dritten hinsichtlich des Produktportfolios ebenso wie hinsichtlich der Wettbewerbsstärke.

Die wichtigsten Big Data Analyse-Softwarefirmen

Gute Datenprognose

Blue Yonder erlangte für die Predictive-Analytics-Suite eine Bewertung, die für eine führende Position in der Gruppe der Product Challenger reicht. Das Unternehmen hat ein solides Verständnis von einer komplexeren Big-Data-Vision, verknüpft seine Lösungen mit konkreten Nutzungsszenarien und kann diese mit Referenzbeispielen belegen. Das Unternehmen hat große Erfolge vor allem mit Lösungen für die Absatzvorhersagen im Handel erzielt.

Die Akquise von Sybase war ein sehr guter Schritt seitens SAP. Mit diesen Hochleistungsdatenbanken können auch komplexere Analysen auf großen Datenmengen gerechnet werden. Die Realtime Data Platform von SAP kombiniert HANA, Sybase IQ und ASE sowie Hadoop mit den dahinter liegenden analytischen Verfahren und erlaubt z.B. Predictive Analytics, wie sie derzeit einen Schwerpunkt von Big-Data-Szenarien bilden. Außerdem verfügt diese Plattform über Technologien zur Volumenreduzierung, wodurch bestimmte Analytics beschleunigt werden können.

Partnernetzwerke im Auge behalten

Die Stärken SAPs spiegeln sich auch in der Positionierung ausgewählter Unternehmen des SAP-Partnernetzwerks wider. Ebenso wie die Hadoop-Integration spielte auch die Unterstützung von HANA eine Rolle bei der Bewertung der Anbieter.

HP besitzt mit seiner Big Data Discovery Experience eine vorintegrierte Lösung auf der Basis von Autonomy, Vertica und Hadoop – allerdings als Cloud-gestützte Lösung. Mit der Akquisition von Vertica bietet HP selbst auch eine Analytics-Lösung an.

Im Analytics-Bereich tragen außerdem die langjährigen strategischen Partnerschaften HPs mit Softwareanbietern wie SAP und SAS zur positiven Positionierung in diesem Benchmark bei. Ergänzt wird das Produkt-Offering durch ein umfangreiches Service-Angebot.

Über BI-Lösungen hinausdenken

Ein umfangreiches und auch leistungsfähiges Produktportfolio hat Microsoft. Das Unternehmen stellt bei seiner Big-Data-Strategie die Weiterentwicklung der Data-Warehouse- und Business-Intelligence-Stacks hinsichtlich der Integration neuer Big Data-Technologien in den Vordergrund. Als beteiligte Produkte werden HDInsight, Parallel Data Warehouse und PolyBase-Engine genannt.

SAS hat in Deutschland einen eindrucksvollen Footprint hinsichtlich Advanced Analytics mit Big-Data-Perspektive. Die Nutzungsszenarien sind vielfältig und mit Referenzen belegt. Zudem hat SAS frühzeitig verstanden, dass die klassischen BI-Lösungen weiterentwickelt werden müssen.

Das Lösungsportfolio, die Ausrichtung des Unternehmens und die Mannschaftsstärke für Big-Data-Projekte stimmen. Referenzen liefert SAS zum Beispiel für die deutschen Dependancen internationaler Konzerne (zum Beispiel im Bereich Fraud Detection bei Kreditkartenunternehmen).

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