Oracle Senior IT

Trends im Data Management

Datenbanken wachsen zu Appliances

Sascha Alexander ist Manager Marketing & Kommunikation bei der QUNIS GmbH, Neubeuern, die auf Beratung und Projekte in der Business Intelligence, Big Data und Advanced Analytics spezialisiert ist. Zuvor war der Autor als Director Communications bei den Marktforschungs- und Beratungsunternehmen BARC und PAC tätig. Als ehemaliger Redakteur der COMPUTERWOCHE sowie Gründer und Chefredakteur des Portals und Magazins für Finanzvorstände CFOWORLD verbindet ihn zudem eine lange gemeinsame Zeit mit IDG.
Seine Themenschwerpunkte sind: Business Intelligence, Data Warehousing, Datenmanagement, Big Data, Advanced Analytics und BI Organisation.
Die Aussicht, der leidigen und teuren Pflege von Data Warehouses durch vorkonfigurierte Systeme zu entkommen, klingt verlockend. Allerdings sollten Unternehmen die Angebote sorgsam prüfen.

An Dynamik wird in den kommenden Jahren im Datenbankmarkt das Anwendungsgebiet Data Warehousing gewinnen. Laut IDC steigen die jährlichen Umsätze mit entsprechender Software, zu der neben Tools zum Aufbau und der Datenbewirtschaftung auch solche zur Verwaltung entsprechender dispositiver Lösungen gerechnet werden, seit 2005 zweistellig und erreichten zuletzt 2007 ein Plus von fast 15 Prozent (siehe auch den Beitrag "Der Datenbankmarkt kommt in Bewegung").

Wie bei OLTP-Systemen dominieren auch beim Data Warehousing relationale Datenbanken (RDBMS) als Kernkomponente, die wenig überraschend vor allem von Oracle, IBM und Microsoft stammen, gefolgt von Teradata und dem Spezialisten für Business Intelligence SAS Institute.

Doch die Marktaufteilung ist weniger eindeutig, als sie erscheint. So hat dieses Segment in den letzten Jahren eine Vielzahl neuer Anbieter angelockt. Sie werben mit neuen, im Vergleich zu bisherigen RDBMS angeblich leistungsfähigeren Produktarchitekturen für die Auswertung großer Datenmengen und können mittlerweile auch renommierte Kunden für sich gewinnen. Während traditionelle RDBMS eine zeilenorientierte Speicherung und den Aufbau komplexer Indizes erfordern, setzen diese neuen - teilweise aber auch schon lange im Markt verfügbaren - Produkte auf eine spalten-basierende Speicherung und massiv-parallele Rechnerarchitektur (MPP) für Data Warehousing.

Anwendern soll diese Architektur vor allem Performance-Vorteile und eine bessere Skalierbarkeit beim Ausbau ihrer Systeme bringen: "Data Warehouses wachsen häufig schneller, als es Unternehmen zu Beginn ihrer Projekte dachten", mahnt Carsten Bange, Geschäftsführer des Business Application Research Center (Barc), in Würzburg.