Datenbank in der Cloud

Cloud und Big Data in der Praxis: Voraussetzungen und Herausforderungen auf dem Weg zu einen datengesteuerten Unternehmen

07 Jan 2019 | Teilen

Cloud Strategie und Big Data in der Praxis

Es gibt viele Herausforderungen zu meistern auf dem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen.

Im ersten Schritt braucht es eine Daten-Strategie, die regelt, auf welche Art und Weise die enorm wachsenden Datenmengen gespeichert werden. Im zweiten Schritt sollte sich ein Unternehmen über geeignete Technologien Gedanken machen, die dafür sorgen, dass zwischen der Datenspeicherung und den Analyse-Anwendungen kein Flaschenhals entsteht.

Datengetrieben agieren bedeutet, schnell Entscheidungen auf der Basis aktueller Zahlen treffen zu können. Vorbei ist die Zeit monatlicher Management-Reports, die dazu häufig noch aus der Sicht einer bestimmten Abteilung erstellt wurden. Vielmehr ist es heute wichtig, aus riesigen Datenmengen fachspezifische Auswertungen anzufertigen, die bestimmte Werte in beliebige Korrelationen zueinander setzen – und das Ganze zu jedem denkbaren Zeitpunkt und auf der Basis verteilter Daten und Systeme. Erst dann kann Big Data zu Business Intelligence werden, über ein reines BI Reporting hinaus hin zu einem Operation BI, der automatischen Steuerung von Geschäftsentscheidungen auf der Basis von Datenanalysen.

Echtzeitauswertung großer Datenmengen wird geschäftskritisch

In der Industrie beispielsweise werden IoT-Daten Daten verwendet, um Laufzeit-Optimierungen zu erreichen oder komplexe Predictive-Maintenance-Modelle zu errechnen. Das Verarbeiten riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen in Echtzeit ist hier entscheidend. Dauern diese Prozesse zu lange, kann das die Wettbewerbsfähigkeit oder gar die Existenz des Unternehmens gefährden.

Besonders schnelle Zugriffszeiten bieten In-Memory-Datenbanken (IMDB) und sind damit für die aktuellen Big-Data-Anforderungen besonders geeignet. Sie nutzen den Hauptspeicher als effizienten Beschleunigungs-Cache – dank deutlich gesunkener RAM-Preise heute kein Preisnachteil mehr gegenüber den Disk-Systemen konventioneller Datenbanken. Inzwischen bieten alle großen Datenbank-Hersteller eine In-Memory-Option für ihr Produkt, der grundlegende, für besonders schnelle Verarbeitung wenig geeignete Algorithmus bleibt jedoch gleich. Unsere Exasol Datenbank wurde von Beginn an als IMDB entwickelt und beruht deshalb auf anderen, für analytische Zwecke optimierten Algorithmen und ist deshalb deutlich schneller.

Flexibel mit der Cloud

Cloud-Infrastrukturen bieten die Möglichkeit, IT-Infrastrukturen effizient und je nach Bedarf zu beziehen. Mittlerweile ist nicht nur die Akzeptanz für Cloud-Konzepte deutlich gestiegen, der Cloud-Markt hält auch eine Reihe von Angeboten bereit, die sich flexibel in jede Datenstrategie einfügen lassen. Die Exasol Datenbank eignet sich für jedes Szenario, On-Premises, als Managed Service, auf Basis von Amazon Web Service oder Microsoft Azure, in hybriden Umgebungen – und spielt in jedem Zusammenhang ihre Vorzüge aus.

 

Möchten Sie mehr erfahren? Lesen Sie auch unseren Beitrag zu: On-Premises oder Cloud: Welches ist die geeignete Plattform für Big Data Analytics?
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