AWS hat die Zeichen erkannt und startet mit Cloud Data Analytics durch

Mehrere Umfragen zeigen, dass Firmen von Big Data Analytics in der Cloud fasziniert sind. Mit mehreren Tools will AWS dieses Bedürfnis befriedigen.

Big Data Analytics sorgt in Unternehmen schon seit Jahren für Diskussionsstoff. Doch in den letzten sechs bis zwölf...

Monaten sind Cloud-Datenanalyse-Plattformen richtig abgehoben.

Fast die Hälfte der 375 IT-und Business-Profis, welche die Enterprise Strategy Group (ESG) zu Data Analytics befragte, sind an neuen Big Data Projekten interessiert. Von diesen an Big Data interessierten Unternehmen – rund 45 Prozent der Befragten – sagen etwa 30 Prozent, dass ihr primäres Bereitstellungsmodell Cloud-orientiert ist. Das geht aus der Studie Enterprise Data Analytics Trends hervor.

Der von der ESG erhobene IT Spending Intentions Survey hat für das ablaufende Jahr festgestellt, dass Start-ups und ihre Mitarbeiter offener für Big Data und Cloud-Data-Analytics-Projekte sind als Unternehmen, die schon seit 50 oder mehr Jahren existieren oder deren Angestellte 45 Jahre und älter sind. Befragt wurden 601 IT-Profis aus mittelständischen und Großunternehmen in Nordamerika und Westeuropa.

„Wenn Sie die Jüngeren fragen, wen Sie als den strategischsten IT-Anbieter in irgendeinem Bereich ansehen, dann wird fast immer Amazon als Nummer eins genannt“, sagt Nik Rouda, Senior Analyst bei ESG.

Das ist nicht weiter erstauntlich. Amazon bietet im Bereich Big Data und Analytics viele Services an, wie zum Beispiel Elastic MapReduce (Amazon EMR), Hadoop as a Service, die DynamoDB NoSQL-Datenbank, das RedShift Data Warehouse und Amazon Machine Learning.

AWS profitiert auch von der Tatsache, dass Management-Produkte für Hadoop, zum Beispiel von Cloudera oder Hortonworks, von Nutzern auch unabhängig auf Elastic Compute Cloud (EC2) genutzt werden können.

Konkurrenz kommt hier vor allem von AltiScale, die Hadoop as a Service anbieten, dem Machine Learning Service von Microsoft Azure und den Watson Machine Learning APIs des PaaS-Angebots (Platform as a Service) BlueMix von IBM. Google, Erfinder von MapReduce, bietet schließlich Google Cloud Dataflow an.

Innerhalb der Amazon Web Services hat die Nutzung von Elastic MapReduce und RedShift unter Unternehmenskunden im letzten Jahr stark zugenommen. „Mit den Big-Data-Services und den vielen Möglichkeiten in der Cloud können Kunden ihre Datenverarbeitung optimieren“, erklärt Randall Barnes, Principal Data Architect bei 2.nd Watch, einem AWS Premier Partner.

Unternehmenskunden sind eher geneigt, Cloud-Datenanalyse-Umgebungen auf Abruf in Anspruch zu nehmen, statt mit statischen Clustern abzuwarten, bis man die Daten zerlegen kann, ist Barnes überzeugt.

„Wir haben in den letzten sechs Monaten auf jeden Fall eine Verschiebung hin zu jenem Big-Data-Ansatz beobachtet, der die Kosten niedrig hält“, sagt er. „Unternehmen versuchen letztlich, diese elastische Skalierbarkeit in ihrem Back-Office oder in ihren Datenanwendungen ebenso zu bekommen, wie auf einer einfachen Webschicht.“

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Artikel wurde zuletzt im Dezember 2015 aktualisiert

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