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Big Data: Anwendung, Datenschutz und Technologie

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Big Data Vendor Benchmark 2015: Neue Geschäftsmodelle mit Big Data entwickeln

Experton hat den jährlichen Vendor Benchmark rund um das Thema Big Data vorgestellt. Zum ersten Mal wurden dabei auch Security-Kategorien untersucht.

Die Experton Group hat die zweite Ausgabe des Big Data Vendor Benchmark für Deutschland vorgestellt. Die Analysten untersuchten darin Produkte und Dienstleistungen für Big-Data-Projekte. Im diesjährigen Benchmark wurden neben Kategorien wie Big Data Consulting, Big Data IT Operations, Big Data Analytics und Big Data Visualisierung/Dashboards/Syndizierung auch Big Data Security-Funktionen untersucht. Insgesamt werteten die Autoren des Benchmark Unternehmen in elf Kategorien aus und stellten 220 Bewertungen zusammen.

Experton 4-Ebenen-Modell
Abbildung 1

Für die Bewertung des Benchmark verwendeten die Analysten ein Scoring von 0 bis 100 für 50 Merkmale der Portfolio-Attraktivität und 50 Merkmale der Wettbewerbsstärke. In der Auswertung ergibt sich dadurch die Positionierung in einem der vier Quadranten (Follower, Product Challenger, Leader und Market Challenger). Als Grundlage für die elf Kategorien orientierten sich die Experton-Mitarbeiter an den vier Ebenen Systeme (Hardware), Systeme (Software),  Prozesse und Strategie (siehe Abbildung 1).

Big-Data-Markt unterschiedlich ausgereift

Die Analysten erwarten bis 2019 insgesamt ein Wachstum des deutschen Big-Data-Marktvolumens auf 3,2 Milliarden Euro, was einem durchschnittlichen Anstieg von 23 Prozent pro Jahr entspricht (siehe Abbildung 2). Zu den wichtigsten Anwendungsfeldern zählt Holm Landrock, Senior Advisor bei Experton, unter anderem Industrie 4.0 -Projekte. So könnten Firmen in der Fertigungsindustrie Maschinendaten sammeln und an ihr ERP- oder SCM-System weiterleiten. Bisher fehle dafür aber noch die analytische Komponente, die verschiedene Netzwerkinformationen auswertet und Ableitungen trifft.

Big Data Markt
Abbildung 2

„Das Wachstum des Big-Data-Markts ist auch an der steigenden Anzahl von Anbietern zu erkennen. Waren es im Vorjahr nur 138 Unternehmen, so konnten wir für den vorliegenden Benchmark knapp 250 Unternehmen untersuchen“, erklärt Landrock. Von diesen wurden 121 als relevant für den Big Data Vendor Benchmark 2015 für Deutschland identifiziert. Das Angebot der Anbieter umfasst Produkte und Services, die sich mit den in Big-Data-Szenarien verbundenen Herausforderungen auseinandersetzen.

In Bereichen wie Storage und Appliance hat der Markt nach Angabe der Experton-Analysten bereits eine gewisse Reife erreicht. Diese Reife sei aber nicht für alle Bereiche zu beobachten. Vor allem im allgemeinen Projektberatungsgeschäft sehen sie noch Nachholbedarf, da viele Unternehmen erst in den letzte Jahren Big Data als relevant identifiziert hätten. Auch die beiden erstmals untersuchten Security-Kategorien Big Data Protection und Big Data Security Analytics zeigen einen unterschiedlichen Reifegrad. „Noch steckt der Markt für Big Data Protection in einer Anfangsphase, sodass umfassende Lösungen zur Beantwortung aller Fragen bislang noch auf sich warten lassen“, sagt Oliver Schonschek, Research Fellow bei der Experton Group, mit Blick auf die Big-Data-Security.

Der Big Data Vendor Benchmark in einzelnen Kategorien

Experton Big Data Consulting
Abbildung 3

Die unterschiedliche Reife der einzelnen Marktbereiche spiegelt sich auch in einzelnen Kategorien wieder. Der Benchmark für Anbieter ohne spezifisches Big Data Beratungsangebot beziehungsweise eigene Lösungen ist deutlich zweigeteilt (siehe Abbildung 3): von den 30 untersuchten Anbietern konnten sich lediglich vier als Leader absetzen (ATOS, Informatica, SAS und Software AG). Das Beratungsgeschäft dieser Firmen liegt nahezu auf dem gleichen Niveau wie bei Unternehmen, die eine spezielle Big-Data-Strategie für das Beratungsgeschäft verfolgen. Demgegenüber kommen 23 Anbieter in dieser Kategorie nicht über den Status eines Followers hinaus und drei Firmen werden von den Analysten als Challenger eingestuft. „Diese Situation lässt sich damit begründen, dass viele Häuser dem Big-Data-Beratungsgeschäft noch zu wenig Aufmerksamkeit widmen und damit möglicherweise Umsatzpotenzial versäumen“, sagt Landrock.

Experton Big Databases and Big Data Management
Abbildung 4

Etwas anders sieht die Kategorie Big Databases & Big Data Management aus. Hier wurden neben einigen generischen vor allem spezifische Merkmale bewertet, die sich etwa auf die Aussagen der Anbieter zu Datenvolumen, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Datenvielfalt beziehen. Ebenso untersuchten die Analysten Merkmale wie Datensicherheit, Disaster Recovery, Implementierung und Interoperabilität mit anderen Datenbanken. Zu den Leadern zählen insgesamt zehn Anbieter, darunter IBM, SAP, Oracle, Teradata und Microsoft. Sieben Firmen wurden als Product Challenger eingeordnet und nur vier als Follower (siehe Abbildung 4). In der Auswahl kamen relationale SQL-Datenbanken, NoSQL-Lösungen aber auch spaltenorientierte Datenbanken, Datenmanagement-Lösungen mit einer Big-Data-Perspektive sowie auf MapReduce sowie Apache Hadoop basierenden Lösungen vor.

Experton Big Data Visualisierung/Dashboards/Syndizierung
Abbildung 5

Noch enger liegt das Feld in der Kategorie Visualisierung/Dashboards/Syndizierung zusammen. Big-Data-Analysen sind dadaurch gekennzeichnet, dass sie einer sehr viel größeren Benutzergruppe zugänglich sind als im klassischen Business-Intelligence (BI)/Business-Analytics (BA) -Umfeld. Die untersuchten Firmen bieten in diesem Bereich relativ ähnliche Produkte an, ohne dass es wirkliche Ausreißer gibt. Von den 15 bewerteten Anbietern wurde neun als Leader eingestuft (siehe Abbildung 5). „Viele Tools beschränken sich auf das ‚Slicing and Dicing‘. Gerade der ‚Big‘-Data-Aspekt geht da aber durch Auswahl, Einschränkung, Vorfilterung verloren und es wird eben genau nicht auf alle Daten geschaut,“ zeigt sich Landrock vom Angebot der Unternehmen etwas enttäuscht.

Sicherheit von Big Data immer bedeutender

Mit der Datenanalyse und dem Datenmanagement von Big Data gewinnt das Thema Sicherheit eine größere Bedeutung. Einige Lösungen im Bereich Security Information and Event Management (SIEM) nutzen bereits Big-Data-Funktionen, um die Gefahren für personenbezogene und vertrauliche Daten besser erkennen zu können. „Wir haben daher auch zum ersten Mal die zwei Security-Quadranten Big Data Protection und Big Data Security Analytics einbezogen“, erläutert Oliver Schonschek.

Experton Big Data Protection
Abbildung 6

Dabei gebe es zwar erste Angebote, die sich speziell Big Data Protection und der Absicherung von Big Data beschäftigen, allerdings ist der Markt noch überschaubar. Zu den Funktionen der Security-Tools zählen Identifizierung, Klassifizierung und Anonymisierung personenbezogener Daten. Zudem gibt es bereits eine Handvoll leistungsstarker Lösungen im Bereich Datenverschlüsselung, Datensicherung und Datenintegrität. Von den 15 bewerteten Lösungen erreichten vier den Leader-Quadranten (IBM, HP, Symantec und Rohde & Schwarz SIT). Die Lösung von Uniscon wurde als Rising Star eingestuft (siehe Abbildung 6).

Der Bereich Big Data Security Analytics sei laut Schonschek dagegen schon etwas weiter. Da sich die sicherheitsrelevanten Informationen der Unternehmen zu wahren Datenbergen anhäufen, die Vielfalt der relevanten Datenquellen hoch ist und die Reaktion auf mögliche Attacken extrem schnell erfolgen muss, haben die Anbieter dieses Segment schon etwas früher beackert. Insgesamt konnten sich sieben von 19 Firmen im Leader-Quadranten etablieren (zum Beispiel IBM, T-Systems, HP, Splunk und EMC/RSA). NetIQ bezeichnen die Analysten als Rising Star.

Neue Geschäftsmodelle mit Big Data

Da die Datenberge wachsen, bleibt der Big-Data-Trend weiter bestehen. Vor allem in der Versicherungs- und Automobilbranche haben einige Unternehmen das Potenzial von Big Data bereits erkennt. „Versicherungen können beispielsweise ihre vorhandenen Daten nutzen, um Retail-Firmen bei der Standortwahl zu beraten. Dadurch ergeben sich komplett neue Geschäftsfelder für einige Branchen“, ist Analyst Landrock überzeugt.

Gleichzeitig müssten aber noch einige Weichen gestellt werden, bevor Big Data etabliert ist. Zum einen müssten die Anbieter ihre Produkte standardisieren, um Analysen für einen breiten Markt attraktiv zu machen. Big-Data-Projekte dürften in Zukunft keine Individualprojekte mehr sein. Andererseits müsste das Ausbildungsangebot für sogenannte Data Scientist ausgebaut werden. Diese Datenmanager und Spezialisten würden in Zukunft eigene Datenmodelle für spezielle Anwendungsfälle entwerfen, wovon vor allem die entsprechenden IT-Anbieter profitieren.

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