In-Memory-Datenbanktechnik stößt derzeit auf großes Interesse im Business-Intelligence-Markt, weil solche Ansätze mehr Flexibilität bei der Datenanalyse versprechen: Statt wie bisher üblich spezielle Datenmodelle (Cubes) für Datenanalysen aufbauen zu müssen (Online Analytical Processing), lassen sich mit Produkten wie QlikView Daten skript-basierend aus Quellsystemen in den Arbeitsspeicher des Servers laden (und später inkrementell aktualisieren) sowie für schnelle Auswertungen flexibel verknüpfen.

Allerdings warnt Jürgen Klein, Leiter Consulting bei QlikTech, davor, alle im Markt gebotenen In-Memory-Angebote gleichzusetzen, denn es gebe "riesige Unterscheide" bei der Implementierung, und manche Angebote seien schlicht Werbung. So würden beispielsweise manche BI-Hersteller ihre Cubes nun in den Hauptspeicher laden und diesen Ansatz dann als In-Memory-Technik anpreisen. Laut Klein lasse sich auf diesem Weg aber nur die Auswertungsgeschwindigkeit steigern, nicht jedoch eine höhere Flexibilität bei der Auswahl und Analyse der Daten erzielen.

Load Balancing und Real-Time-Server

Mit QlikView 9 will QlikTech den Beweis antreten, dass sich die Software nicht nur auf Abteilungsebene, sondern als unternehmensweite BI-LÖsung einsetzen lässt. QlikView sei mittlerweile so ausgereift, dass sie sich für große Benutzerkreise eigne und kurze Antwortzeiten biete wie sie Anwender im (Massen)Berichtswesen gewohnt seien, warb Deutschland-Geschäftsführer Ulrich Beckmann. "Wir haben schon heute erste Kunden wie 3M mit 11 000 Nutzern, Pfizer mit über 10 000 Nutzern oder die Heidelberger Druckmaschinen mit über 9000 Nutzern."

Für mehr Leistung sollen zudem einige Neuerungen in Version 9 sorgen. Hierzu zählt eine in das Produkt integrierte automatische Auslastungserkennung mehrerer verbundener QlikView-Server (Load Balancing), die bislang über diverse externe Hard- und Softwaretechniken beispielsweise vom Hersteller Cisco implementiert war.

Ferner wurde die bisherige Server-bedingte Speicherobergrenze von zwei Milliarden Datensätzen aufgehoben und sei nun theoretisch allein vom Speicher abhängig. Außerdem ist jetzt mit dem "Real-time Server" eine optionale Erweiterung der Analysedatenbank erhältlich, mit der sich Daten (gesteuert über Datenbank-Trigger) in Echtzeit laden lassen. Anwendungsgebiete liegen laut Hersteller im Aktienhandel, in der Lieferkettenkontrolle oder im Call Center.