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Herausforderungen von Big Data erkannt

Studie: "In Memory-Datenanalysen in Zeiten von Big Data" - Herausforderungen für Datenanalyse und Reporting durch Big Data
Unternehmen wappnen sich für Big Data, In Memory-Analysen gehören zum Rüstzeug

(11.10.12) - Laut einer von Pierre Audoin Consultants (PAC) veröffentlichten repräsentativen Studie haben deutsche Unternehmen die Herausforderungen von Big Data erkannt und betrachten In-Memory-Datenanalysen als einen wichtigen, aber nicht als den einzigen Lösungsansatz. Rund 60 Prozent der Unternehmen planen Investitionen in Data Warehouse, Datenmanagement und -integration sowie In-Memory-Datenanalyse. Den größten Mehrwert von In-Memory sehen sie in der Beschleunigung bestehender Datenanalysen.

Big Data und In-Memory Computing sind für deutsche Unternehmen längst keine Hype-Themen mehr. Sie haben erkannt, dass die steigende Datenflut neue Herausforderungen bei der Datenanalyse mit sich bringt und sie diesen adäquat begegnen müssen.

Dies ist eines der Ergebnisse der aktuellen Studie der Marktanalyse- und Beratungsgesellschaft Pierre Audoin Consultants (PAC). Für die Studie "In Memory-Datenanalysen in Zeiten von Big Data" wurden 102 IT-Verantwortliche in Firmen mit mindestens 500 Mitarbeitern aus unterschiedlichen Branchen in Deutschland befragt.

In-Memory-Datenanalysen als Ergänzungsbaustein
Mit dem rapide wachsenden Datenvolumen (Big Data) steigen auch die Anforderungen an Datenanalyse- und Reportingsysteme. So verwundert es nicht, dass auf In-Memory Computing basierende Analyseverfahren ein viel diskutiertes Thema in der IT-Branche sind. "Die Frage, ob In-Memory-Analysen in Zeiten von Big Data eine Rolle spielen, kann mit einem klaren Ja beantwortet werden", resümiert Frank Niemann, Principal Consultant Software Markets bei PAC und Autor der Studie. Er ergänzt: "Allerdings sehen deutsche IT-Manager In-Memory-Verfahren als einen von mehren Wegen, den Herausforderungen von Big Data zu begegnen."

So betrachtet die Mehrheit der deutschen Unternehmen In-Memory-Verfahren zunächst als Ergänzungsbaustein für zeitkritische Analysen. Immerhin bereits knapp 20 Prozent der Unternehmen sehen in ihnen aber eine wichtige Antwort auf die Herausforderungen durch Big Data. Sie erwarten, dass In-Memory-Systeme zentraler Bestandteil von Datenanalyseumgebungen werden.

"Unternehmen erkennen zunehmend die Chancen, die Big Data ihnen bietet. Datensammlungen sind erst dann sinnvoll, wenn sie zeitnah analysiert und komplexe Zusammenhänge aus ihnen herausgelesen werden", sagt auch Bodo Koerber, Director of Information Management, IBM Software Group, IBM Deutschland. "Aber es gibt kein one size fits all – die konkreten Anforderungen eines Unternehmens bestimmen, welcher Technologie-Mix ihm den höchsten Nutzen bringt. Sollen strukturierte Daten analysiert werden, kann In-Memory, bspw. mit Cognos TM1, ein Baustein sein. Sind es unstrukturierte Daten - das ist die Mehrheit der neu hinzukommenden Datenmengen –, kommen ein Data Warehouse wie Netezza oder Datenmanagement und -integration, wie DB2 oder InfoSphere, ins Spiel. IBM erstellt für jeden Kunden eine individuelle Information Agenda, die auf einem umfassenden Service- und Produktportfolio für Big Data jenseits von Schlagwörtern aufsetzt."

Mehrwerte von In-Memory-Datenanalysen
Einen zentralen Vorteil von In-Memory-Analysesystemen sehen die Unternehmen in der Beschleunigung bestehender Datenanalysen. Sie benennen aber auch jene Mehrwerte, die direkt mit ihren wesentlichen Anforderungen an Datenanalyse und Reporting zusammenhängen: Bessere Unterstützung von Ad-hoc-Analysen bzw. schnellere Bereitstellung neuer Analysen sowie die effiziente Deckung des Analysebedarfs aus den Fachbereichen. Nicht zuletzt ist auch die insgesamt erhöhte Reaktionsfähigkeit des Unternehmens ein wichtiges Argument für In-Memory-Analysen. Konkrete Projekterfahrungen bestätigen diese Argumente.

Hohe Investitionsbereitschaft
Big Data ist Investitionstreiber: Gut 60 Prozent der deutschen Unternehmen planen Investitionen in mindestens einem der folgenden drei Bereiche: Data Warehouse, Datenmanagement und -integration sowie In-Memory-Datenanalyse, wobei bei letzterer der Bedarf noch gering ist.

Anwenderunternehmen, die in diesen Bereichen in Hard- und Software investieren, haben zugleich einen hohen Bedarf an Beratungs- und Integrationsdienstleistungen. Die aktuelle Studie liefert belastbare Zahlen zu Anforderungen an Datenanalyse- und Reportingsysteme und entsprechenden Investitionsplänen in deutschen Unternehmen. Ein besonderer Fokus lag in der Frage nach der Bedeutung von auf In-Memory Computing basierenden Datenanalyseverfahren in Zeiten von Big Data.

Die Ergebnisse der Untersuchung basieren auf einer repräsentativen computergestützten, telefonischen Umfrage unter 102 IT-Leitern und IT-Verantwortlichen in Deutschland. Es wurden nur Unternehmen befragt, die bereits Lösungen und Tools für Datenanalyse und Reporting einsetzen. Ergänzend führte PAC zahlreiche Expertengespräche mit IT-Managern, um die Erkenntnisse aus der Befragung weiter zu vertiefen. (PAC: ra)

PAC: Kontakt und Steckbrief

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Kosten durch die Cloud zu optimieren
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