Mit den aktuellen Weiterentwicklungen bietet die Analytics Datenbank von Exasol unvergleichlich hohe Produktivität, Kosteneinsparungen und Flexibilität ohne Kompromisse. Finden Sie heraus, was das für Sie bedeutet und wie Sie mit Exasol die größten Data Analytics Herausforderungen bewältigen können.
Unternehmen stehen heute mehr denn je unter dem Druck, datengesteuert zu arbeiten. Ob es darum geht, die Genauigkeit und Geschwindigkeit ihrer Entscheidungen zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern oder neue Produkte schneller auf den Markt zu bringen – Daten waren noch nie so wertvoll wie heute.
Doch angesichts der aktuellen Wirtschaftslage und der daraus resultierenden kritischen Betrachtung ihrer IT-Budgets sind viele Unternehmen gezwungen, bei ihren Analytics-Datenbanken Kompromisse einzugehen, was ihren datengesteuerten Initiativen letztlich im Wege steht. Jüngste Umfragen zeigen, dass 95 % der Unternehmen mit betrieblichen Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten und Data Analytics zu kämpfen haben und 88 % nach wie vor durch veraltete Technologien ausgebremst werden.
3 wichtige Herausforderungen im Bereich Data Analytics, die Unternehmen berücksichtigen müssen
Von Daten- und Analytics-Teams werden erhebliche Effizienzsteigerungen erwartet, um den wachsenden Anforderungen der Unternehmen gerecht zu werden – und das, ohne ihre bestehenden technischen Umgebungen komplett neu aufzusetzen oder ihre Budgets zu sprengen. Dies führt dazu, dass oft eines dieser Schlüsselelemente, wie zum Beispiel das Budget, für ein anderes, etwa höhere Produktivität, geopfert werden muss. Diese Kompromisse machen es Unternehmen unmöglich, das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen – und so sieht dieser Kompromiss dann in der Praxis aus:
Produktivität: Veraltete Datenbanksysteme belasten Unternehmen mit langsamen Verarbeitungszeiten. Sie verfügen außerdem nicht über die Funktionen für tiefergehende Analysen und die Skalierbarkeit, die für Loading...Echtzeitanalysen und angesichts immer komplexeren Arbeitslasten erforderlich sind. Sie führen zudem dazu, dass Data Engineers zu viel Zeit mit der manuellen Abstimmung der Datenbank verbringen müssen, während Leistungs- und Skalierungsmängel die Ausführung von ML in der Produktion sehr erschweren. Dadurch müssen die Teams wiederum mehr Zeit für Aufgaben wie die Aufbereitung und Bereinigung von Daten aufwenden.
Flexibilität: Angesichts der hohen Komplexität und des Umfangs der BI- und Analyseanwendungen müssen Unternehmen laufend zusätzliche Technologie-, Entwicklungs- und Bereitstellungsoptionen prüfen. Gleichzeitig ist jedoch mehr Flexibilität innerhalb von Legacy-Datenbanken erforderlich, da sich diese aufgrund ihrer starren Natur nicht ohne weiteres in neue Technologien und Systeme integrieren lassen. Unternehmen haben darüber hinaus auch nicht die Möglichkeit, ihre Daten dort zu verwalten, wo sie sich befinden, und müssen sich oft auf eine bestimmte Bereitstellungsoption festlegen. Viele denken, dass ihre einzige Option ein zeitaufwändiges, mühsames Rip-and-Replace ist, und entscheiden sich deshalb für ihre bestehenden, aber häufig veralteten Systeme.
Kosten: Für Unternehmen wird es immer teurer, die komplexe Infrastruktur ihrer Legacy-Datenbanken aufrechtzuerhalten und die ständig wachsende Menge und Vielfalt an Daten zu verwalten. Darüber hinaus müssen immer mehr Unternehmen Tools von Drittanbietern kaufen, um Funktionslücken zu schließen. Diese wiederum haben häufig unkalkulierbare und komplizierte Preismodelle, die Innovationen und Weiterentwicklung im Wege stehen. Die Bereitstellung ist eine weitere Herausforderung, denn viele Unternehmen werden von explodierenden Kosten überrascht, wenn sie versuchen, komplexere Analyseanwendungen in der Cloud auszuführen. Untersuchungen von IDC gehen davon aus, dass geplante und ungeplante Ausstiegsgebühren durchschnittlich 6 % der Cloud-Speicherkosten von Unternehmen ausmachen, wenn nicht sogar mehr.
Wie man diese Herausforderungen im Bereich Data Analytics mit Exasol meistert
Wir bei Exasol sind der Meinung, dass Unternehmen bei ihren Analytics-Datenbanken keine Kompromisse eingehen sollten. Es sollte ihnen möglich sein, enorme Produktivitätssteigerungen zu erzielen, ohne den Tech-Stack übermäßig zu verkomplizieren oder Budgetgrenzen zu sprengen. Deshalb bieten wir als einziger Anbieter auf dem Markt eine Analytics-Datenbank, die ohne Kompromisse höhere Produktivität, Kosteneinsparungen und Flexibilität zugleich bietet. So können Unternehmen auf der Grundlage ihrer Daten-Insights in Echtzeit agieren und entscheidende Wettbewerbsvorteile erzielen.
Produktivität
Im Bereich Produktivitätssteigerung bietet Exasol Verarbeitungszeiten, die im Vergleich zu anderen Analytics-Datenbanken bis zu 20-mal schneller sind. Doch was genau bedeutet das? Unternehmen sind durch diese schnellen Verarbeitungszeiten in der Lage, komplexe Probleme zu lösen, sich datengetriebener aufzustellen und Innovationen umzusetzen, da sie mehr Abfragen in kürzerer Zeit durchführen und so schneller mehr Erkenntnisse gewinnen können. Die skalierbaren, integrierten ML-Funktionen von Exasol ersparen den Teams zudem stundenlange Datenaufbereitung und machen ML so in großem Umfang nutzbar.
“Die beeindruckende Leistung von Exasol zeigt sich besonders bei komplexen Datensätzen. Was früher fast eine Stunde dauerte, ist jetzt in weniger als einer Minute machbar, so dass mein Team mehr Zeit für die Analyse und Optimierung der Ergebnisse aufwenden kann.”
IM&T BI Manager, Gesundheitswesen
Flexibilität
Die besondere Flexibilität von Exasol ermöglicht es den Kunden, Daten genau dort zu analysieren, wo sie sich befinden – On-Premises, in der Cloud, als SaaS-Lösung oder in einer hybriden Form. Dafür müssen sie keine Datensätze austauschen oder verschieben und sie haben die Kosten jederzeit voll im Griff. Die Datenbank lässt sich nahtlos in jeden Data Stack und jedes Analytics-Ökosystem integrieren und skaliert dynamisch, um selbst die komplexesten Datensätze verarbeiten zu können.
“Wir brauchten eine Lösung, die sich nahtlos und ohne großen Entwicklungsaufwand in unser hybrides Ökosystem einfügt. Exasol ist dafür die perfekte Lösung.”
Leiter BI und Analytik bei einem Finanzdienstleistungsunternehmen
Kosteneinsparungen
Die schnelle Loading...In-Memory-Verarbeitung von Exasol und die Verteilung der Rechenressourcen bei der Datenbankabfrage bieten höhere Leistung bei weniger Hardware-Infrastruktur. Dadurch können Anwender ihre Kosten signifikant reduzieren. Exasol bietet einen um mehr als 300 % schnelleren ROI bei reduzierten Lizenz-, Implementierungs-, Wartungs- und Schulungsgebühren*. Die Freiheit, Daten dort zu verwalten, wo sie sich befinden und Workloads problemlos zwischen Plattformen zu verschieben, hilft dabei, hohe Kosten und Anbieterbindung zu vermeiden. Gleichzeitig bietet die Lösung von Exasol eine um bis zu 80 % verbesserte Leistung, was zu Einsparungen im siebenstelligen Bereich führt.
Vor Exasol waren wir auf mehrere Tools und Einzellösungen für Monitoring, Sicherheit, Verschlüsselung und Ressourcenpooling angewiesen und gaben dafür pro Jahr einige hunderttausend Dollar allein für die Lizenzierung aus. Bei Exasol sind all diese Funktionen bereits in die Plattform integriert, was zu signifikanten Einsparungen für unser Unternehmen führt.”
Leitender Manager für Datentechnik bei einem landwirtschaftlichen Forschungs- und Entwicklungsunternehmen
Keine Kompromisse mehr. Keine verpassten Geschäftschancen mehr. Um mehr über die Analytics-Datenbank von Exasol zu erfahren und darüber, wie sie Ihrem Unternehmen helfen kann, den größten Wert aus seinen Daten zu ziehen, besuchen Sie diese Seite.
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*Diese Zahlen stammen aus der von Exasol in Auftrag gegebenen und von Forrester Consulting durchgeführten Studie 2023 Total Economic Impact™ (TEI), die auf Forresters eigener Finanzanalysemethode und ausführlichen Interviews mit Exasol-Kunden basiert, die zu einem einzigen Unternehmen zusammengefasst wurden.