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Abschalten und ersetzen oder modernisieren?

Was wird aus Data-Warehouse-Systemen?

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Einige Unternehmen habe, so der TDWI-Report „Eight Tips for Modernizing a Data Warehouse“, tatsächlich komplett geschlossen und durch eine Big-Data-Umgebung abgelöst. Es scheint üblich zu werden, Workloads, bei denen sich die Einsatzmöglichkeiten beider Systeme überschneiden, von traditionellen Data-Warenhouse-Systemen zu Hadoop zu migrieren.

Anbieter kämpfen gegen die Abwanderung

Dem drohenden Dammbruch beugen die Anbieter von Data-Warehouse-Lösungen vor. Sie erweitern ihre Produkte. So versuchen sie, den wichtigsten Kundenwünschen entgegen zu kommen, um nicht ihre Einnahmequellen versiegen zu sehen. Tatsächlich, so der TDWI-Report, besteht in fast allen Anwendungsfällen die Notwendigkeit, das Data Warehouse zumindest zu modernisieren. Das bedeutet Software-Upgrades, funktionale Zusätze, neue Integrations-Tools sowie mehr und schnellere Server und Speichersysteme.

Bei der Modernisierung sollten Anwender allerdings einige generelle Grundlagen und Veränderungen beachten, die sich in den letzten Jahren ergeben haben. Aus den acht TDWI-Tipps lassen sich vier solcher Aspekte destillieren:

Vier grundlegende Hinweise

1. Das Ganze muss dem Unternehmensgeschäft dienen. Es ist nur scheinbar von Wert, aus vielen neuen Quellen wie Web-Anwendungen, mobilen Geräten, Social-Media-Kanälen oder dem Internet of Things massenhaft Daten zu schöpfen. Die neuen Plattformen müssen sie auch buchstäblich „auswerten“ können – und die User diese bedienen.

2. Die analytischen Methoden ändern sich. Die große Zeit von Statistik-Gurus und Analysten-Intuition scheint passé zu sein. Es gibt neue Analysemethoden, die zum Beispiel mit Natural Language Processing, NLP ist die verbreitete Abkürzung, das Mining, Statisiken und Voraussagen erleichtern.

3. Echtzeit muss ein. Die Techniken für Echtzeitanalysen gibt es seit Jahren, aber sie werden wenig genutzt. Hier gilt es, die Systeme zugleich an größere Datenmengen, neue Datentypen und nicht zuletzt an eine größere Zahl von Nutzern anzupassen.

4. Open Source dominiert die Entwicklung. Vor zehn Jahren gab es im Data-Warehouse-Feld nur Linux als Betriebssystembasis. Inzwischen stellt TDWI Open-Source-Anwendungen für Reporting, Analysen, Datenintegration, Big-Data-Management etc. fest. Die bieten außerdem preisliche Vorteile.

Das klassische Data Warehouse ergänzen

Es gibt, so der TDWI-Report, durchaus Potenziale zur Modernisierung von Data Warehouses. Aus diesem Grunde dürften neue Techniken wie Hadoop das Data Warehouse nicht schnell verdrängen. „Es geht nicht um einen Ersatz für das klassische Data Warehouse, sondern um eine Ergänzung, die es ermöglicht, auch große Mengen an unstrukturierten Daten zu speichern und zu verarbeiten“, erklärt Markus Ruf, Geschäftsführer der mip GmbH. "Hadoop wird diejenigen Workloads übernehmen, für die es besser geeignet ist."

* Ludger Schmitz ist freiberuflicher Journalist in Kelheim.

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 Ludger Schmitz

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Freiberuflicher Journalist