Appliances finden zunehmende Verbreitung in Data-Warehouse-Architekturen

Unternehmen setzen zunehmend Appliances im Bereich von Data Warehouse ein. Damit stehen Daten in Echtzeit zur Verfügung und gleichzeitig werden die Kosten im Betrieb reduziert.

Hinter dem US-Einzelhandel steht ein Datenriese: Catalina Marketing Corp. aus Florida sammelt und verarbeitet gewaltige Mengen an Kassendaten aus Tausenden von Supermärkten, Drogerien und Kaufhäusern in den USA, aber auch im Ausland. Ziel dieser Arbeit sind Echtzeit-Analysen von Käufen und maßgeschneiderte Rabatt-Angebote, die zusätzlichen Umsatz bringen sollen.

In den vergangenen Jahren hat Catalina sein Geschäft um mehr als 30 Appliances für Data Warehouses herum aufgebaut. Sie bilden den Kern des wohl größten Echtzeit-Netzwerks der Welt, das 260 Millionen Transaktionen pro Woche verarbeitet. Im vergangenen Monat ging Eric Williams, Executive Vice President und Chief Information Officer des Unternehmens, in den Ruhestand. Die optimierte Kombination von Hardware und Software in Appliances sei aus Kosten- wie Performance-Sicht ideal für Catalina gewesen, sagte er vorher in einem Interview.

Für eine wachsende Zahl von anderen Unternehmen wird die Logik des Einsatzes von Appliances in ihren Architekturen für Data Warehouse ebenfalls immer zwingender. Die Geräte fassen Software und Hardware für die jeweiligen Zwecke in vorkonfigurierten Paketen zusammen. Sie werden immer stärker zum Mainstream-Produkt, weil sie leicht zu installieren sind, potenziell Kosten senken und leicht skaliert werden können, um geschäftliches und Daten-Wachstum zu unterstützen. So sagten 42 Prozent der 340 Teilnehmer an der Online-Leserumfrage von SearchDataManagement.com im Jahr 2011, die über Data Warehouses verfügten oder innerhalb der nächsten 12 Monate realisieren wollten, dass sie auch Appliances dafür einsetzen oder bald einsetzen wollen.

Wie Williams berichtet, hat Catalina in den 1990er Jahren zunächst eigene Appliances mit proprietärer Software und Standard-Hardware gebaut. Doch als die ersten Anbieter von Appliances für Data Warehouses auf den Markt kamen, veränderte das Unternehmen seine Strategie: Künftig wurden die Systeme von einem externen Hersteller gekauft, dem dafür die eigene Entwicklungserfahrung zugänglich gemacht wurde.

Nicht nur in Bezug auf Kosten und Performance hat Catalina von seinen Appliances profitiert: Laut Williams ließen sich dadurch auch gegenseitige Schuldzuweisungen zwischen Software- und Hardware-Firmen bei technischen Problemen vermeiden. Mit Appliances müsse man „nur noch einem an die Gurgel gehen“, sagt er etwas drastisch.

Randy Mattran ist Vice President für Dienstleistungen bei Lancet Software, einem Beratungs- und Servicehaus für Business Intelligence im US-Bundesstaat Minnesota. Er berichtet von zunehmendem Interesse an und zunehmender Verbreitung von Appliances für Data Warehouses bei seinen Kunden aus den Branchen Einzelhandel, Produktion und Gesundheit.

Eher Ergänzung als Ersatz

Zumeist würden die von ihm betreuten Organisationen Appliances als Ergänzung ihrer bestehenden Data-Warehouse-Plattformen nutzen, berichtet Mattran. Ein Grund dafür: Appliances seien oft rein zweckgebundene Geräte, die im Hintergrund einen gut strukturierten und verlässlichen Operational Data Store (ODS) benötigen. Dieser konsolidiert und integriert Enterprise-Daten aus unterschiedlichen Quell-Systemen und stellt sie den Appliances zur Verfügung, die dann Informationen für die Verwendung bei Anwendungen für BI und Analytik an die Endnutzer liefern. Diese Arbeitsteilung „entlastet den ODS und erspart ihm den Druck durch ständige Analytik-Abfragen“, erklärt Mattran.

Auch Analysten, die sich mit Dara Warehousing und anderen Technologien für Daten-Management beschäftigten, beobachten eine zunehmende Verbreitung von Appliances. „Es gibt eindeutig eine schnellere Akzeptanz – Appliances sind als Prinzip gut verstanden, Leute kaufen sie und haben Erfolg damit“, sagt etwa Merv Adrian von Gartner Inc. Manche Appliance-Hersteller hätten ihre Verkaufszahlen in den vergangenen Monaten glatt verdoppelt.

Allerdings ist bei diesem Trend zu differenzieren, sagt Julie Lockner, Analystin bei der Enterprise Strategy Group (ESG) im US-Bundesstaat Massachusetts: Eine Umfrage von ESG im vergangenen Juli habe gezeigt, dass Organisationen Appliances für Data Warehouse recht selektiv einsetzen.

Die Ergebnisse wurden im Rahmen einer Studie über Big Data und Daten-Analytik im September veröffentlicht. Laut Lockner zeigte die Befragung, wie viel Wert Unternehmen darauf legen, ihre Kompetenzen und Prozesse bei Daten-Analytik zu verbessern: 6 Prozent der 270 Teilnehmer sagten, dies sei ihre wichtigste IT-Priorität für die nächsten 12 bis 18 Monate, 45 Prozent nannten es als eine ihrer wichtigsten fünf Prioritäten.

Appliances für Data Warehouses können dazu beitragen, doch viele der von ESG Befragten messen ihnen nicht unbedingt eine zentrale Rolle zu. Nur 6 Prozent gaben an, aktuell Workload-spezifische Appliances als ihr primäres System für Daten-Analytik einzusetzen. 102 der Teilnehmer arbeiteten in Organisationen, die innerhalb von 12 bis 18 Monaten neue Analytik-Systeme installieren wollten. Nur bei 21 Prozent davon waren auch Appliances dafür eingeplant, und vier andere Technologien kamen auf höhere Werte: individuelle Systeme mit 45 Prozent, Cloud-basierte Analytik-Dienste mit 35 Prozent, massiv parallele Datenbanken mit 29 Prozent und für spezifische Workloads angepasste allgemeine Datenbanken mit 28 Prozent.

Auch Lockner glaubt, dass Appliances für Data Warehouses ein bleibendes Phänomen sein werden, rät aber zu einer gewissen Zurückhaltung: Vor Kauf und Einbindung in die Architektur des eigenen Data Warehouses sollten Organisationen genau prüfen, ob eine Appliance wirklich das Richtige für sie ist. Denn: „Wenn man einmal eine Appliance hat, ist man ziemlich daran gebunden. Man kann sich schlecht wieder davon trennen, weil sie ja ein komplettes Paket ist.“

Alan R. Earls ist freiberuflicher Wirtschafts- und Technologiejournalist mit Sitz in der Region Boston.

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