Top-Trends in Business Analytics

Die Zeiten der Elfenbeintürme, wo Entscheider die Musse hatten, in aller Ruhe Langfrist-Strategien für ihre Unternehmen entwerfen, sind Geschichte. Für das neue Business-Intelligence-Paradigma gilt: schneller, grösser, nutzerfreundlicher - in Echtzeit. So sieht es CTO Stephen Brobst, der auf der ersten technischen Session der Teradata Partners Conference in Washington über Top-Trends in Business Analytics referierte.

Wunderheilmittel: Business Analytics

Erster Top-Trend: Business Analytics bewegt sich entlang der Wertschöpfungskette weg vom IT-Experten mit Programmierkenntnissen hin zu Mitarbeitern, Sales, Marketing, Partnern, Lieferanten und Kunden. Jeder werde in Zukunft auf das Enterprise Data Warehouse von Dienstleistungsanbietern zugreifen wollen und können, sagt Brobst. Für den Teradata-CTO ist Business Analytics so etwas wie das Wunderheilmittel für alle Übel der Geschäftswelt: Lieferengpässe, unproduktive Angestellte, unzufriedene Kunden oder Qualitätsprobleme. Was würden Sie darum geben, von diesen Schwachstellen nicht erst am Monatsende oder im Quartalsbericht, sondern in Echtzeit, in Realtime zu erfahren? So manche Umsatzdelle hätte vermieden werden können.

Mit 24x7-Echtzeit-Reporting einher gehen jedoch sehr hohe Anforderungen an die Performance der Systeme. "Stellen Sie sich vor, Sie würden jeden Tag die Bücher schliessen und ihr Betriebsergebnis berechnen", meinte Brobst. Das sei heute möglich, und insbesondere Unternehmen, die in sehr kompetitiven Märkten unterwegs seien, würden davon profitieren. Jedoch muss die Architektur der Data Warehouses (DW), über die Analysen laufen, für Echtzeitreportings ausgelegt sein. Den zweiten Top-Trend sieht Brobst deshalb in DWs, die eine flexible, Service-orientierte Architektur (SOA) realisieren und "Business Rules" nicht fest verdrahtet haben, sondern über ein Middleware-Layer schnell verändern können.

Big-Data-Appliance mit SQL-Queries

CTO Brobst lieferte die passende Philosophie zu Produkt-Innovationen, die Teradata dann wenige Stunden später in Washington D.C. präsentierte: etwa die "Teradata Aster Big Analytics Appliance", die es gestattet, auf Hadoop/MapReduce per SQL, genauer mit der Dialektvariante SQL-H, zuzugreifen. Die Plattform vereint die Aster Datenbank, Aster SQL-MapReduce und das Hortonworks Apache Hadoop. Sie ist ab sofort verfügbar und speichert bis maximal 5 Petabyte unkomprimierter Daten (Aster) und bis zu 10 Petabyte unkomrimierter Daten in Hadoop.

Hadoop/MapReduce ist ein Open-Source-Framework, das unstrukturierte bzw. semistrukturierte Daten auf hunderte, bei Bedarf tausende von Rechnerknoten verteilt. Die Analyse riesiger Datenbestände - Tweeds, Sensordaten, soziale Netze - läuft durch Parallelverarbeitung sehr schnell ab. Die amerikanischen ESG-Labs haben das neue Aster MapReduce von Teradata und das originale Hadoop/MapReduce auf den Prüfstand gestellt und herausgefunden: Die Version von Teradata ist in vielen Testdisziplinen performanter (vgl. Lab Validation Report, August 2012).

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