Pierre Audoin Consultants (PAC) hat in einer Studie herausgefunden, dass deutsche Unternehmen die Chancen von Big Data sehen, dabei aber In-Memory-Datenanalysen nicht als einzigen Lösungsansatz begreifen.
von Jan-Bernd Meyer (Leitender Redakteur Computerwoche)
Rund 60 Prozent der Unternehmen planen Investitionen in ein Data Warehouse, in Daten-Management und -integration sowie In-Memory-Datenanalyse. Den größten Mehrwert von In-Memory sehen sie in der Beschleunigung bestehender Datenanalysen. Das ergibt die jüngste 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.

Kernthema In-Memory

Die Erhebung liefert Zahlen zu Anforderungen an Datenanalyse- und Reporting-Systeme und über Investitionspläne in deutschen Unternehmen. PAC widmete sich besonders der Frage nach der Bedeutung von Datenanalysen in Zeiten von Big Data, die auf In-Memory-Verfahren beruhen.

Keine Hype-Themen mehr

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

Analyseanforderungen wachsen

Mit dem rapide wachsenden Datenvolumen (Big Data) steigen auch die Anforderungen an Datenanalyse- und Reporting-Systeme. 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."

Nicht nur Ergänzung

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 Datenanalyse-Umgebungen 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 Bodo Körber, 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, könne In-Memory, etwa mit Cognos TM1, ein Baustein sein. Würden unstrukturierte Daten verarbeitet - also die Mehrheit der neu hinzukommenden Datenmengen -, käme ein Data Warehouse wie Netezza oder Daten-Management und -integration mit DB2 oder InfoSphere ins Spiel, wirbt der IBM-Mann für Produkte des Hauses.

Einen zentralen Vorteil von In-Memory-Analyse-Systemen 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: Hierzu zählen eine bessere Unterstützung von Ad-hoc-Analysen beziehungsweise die schnellere Bereitstellung neuer Analysen sowie die Möglichkeit, effizient den Analysebedarf aus den Fachbereichen zu decken. Nicht zuletzt ist auch die insgesamt erhöhte Reaktionsfähigkeit des Unternehmens ein wichtiges Argument für In-Memory-Analysen.

Konkrete Projekterfahrungen

Konkrete Projekterfahrungen bestätigen diese Argumente: "In einem dynamischen Geschäftsumfeld müssen auch Analytics- und BI-Services agil sein und ad hoc Informationsbedürnisse abdecken. Im Falle von Big Data ist In-Memory-BI dafür ein kritischer Erfolgsfaktor und liefert einen strategischen Wettbewerbsvorteil, indem fundierte und schnellere Entscheidungsprozesse ermöglicht werden", heißt es bei einem Sportartikelhersteller aus dem Nürnberger Raum, der nicht genannt werden möchte.

Anforderung: Nach oben muss Wachstumsspielraum sein

Toru Nakajima, Associate Officer and General Manager of Information Technology Promotion Division bei der Mitsui & Co. Ltd., sieht es so: "Um das Mitsui-Wachstum zu befördern, ist es wichtig, eine IT-Plattform zu besitzen, die flexibel an Veränderungen angepasst werden kann und die Entscheidungsfindungen unterstützt." Derlei Anforderungen erfülle, so Nakajima, SAP mit HANA.

Bei der Nilson Group, einem großen schwedischen Handelsunternehmen, denkt man vor allem an die rasant zunehmenden Datenmengen im Unternehmen. Hierfür benötigt man künftig eine BI-Lösung, die solche Volumina zu bedienen in der Lage ist. Um im Einzelhandel bestehen zu können, sei das Unternehmen auf zukunftsgewandte Lösungen angewiesen. Nur so könnten Analysen und Entscheidungen schnell realisiert werden. Die Nilson Group nutzt zur Durchforstung ihrer riesigen Datenmengen Oracles Exalytics-In-Memory-Maschine. Mit dieser Lösung könne man auch in Zukunft wachsen. Analysen und Prognosen ließen sich damit sehr schnell realisieren.

Hohe Investitionsbereitschaft

Big Data ist ein Investitionstreiber. Gut 60 Prozent der deutschen Unternehmen planen Investitionen in mindestens einem der folgenden drei Bereiche: Data Warehouse, Daten-Management 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. PAC-Analyst Niemann dazu: "Viele der befragten Unternehmen legen großen Wert auf Angebote aus einer Hand. Provider, die mit Komplettlösungen aus Hard- und Software sowie Dienstleistungen aufwarten können, haben hier besonders gute Chancen."
(Der Beitrag wurde von der CP-Schwesterpublikation Computerwoche übernommen / rb)