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Big Data Tools aus der Cloud: 4 Beispiele

Daten eröffnen neue Dimensionen, Geschäftsfelder und Kunden. Big Data Tools werten die unzähligen Bits und Bytes aus und fassen Sie zu Analysen oder sonstigen Zwecken zusammen. Dahinter steht ein aufwendiger IT-Prozess. Wer sich den einfacher machen will, der setzt dafür auf Lösungen aus der Cloud.
Big Data Tools aus der Cloud: 4 Beispiele Big Data Tools aus der Cloud erlauben die Analyse digitaler Informationen ohne großen Aufwand. (© 2016 elwynn/Shutterstock)

Warum Big Data Tools?

Daten sind die virtuelle Währung der Industrie 4.0. Je mehr davon, desto besser. Doch einen Wert ergeben sie nur, wenn sie nicht bloß gesammelt, sondern auch sinnvoll strukturiert und analysiert werden. Das aber ist angesichts horrender, auflaufender Mengen an Informationen kein leichtes Unterfangen. Gerade kleine und mittlere Unternehmen scheuen den technischen und auch finanziellen Aufwand einer Implementierung der notwendigen Big Data Tools. Spezialisten für solche Aufgaben sind nämlich sehr begehrt und mithin teuer. Allerdings nicht unbedingt nötig, denn es gibt günstige Alternativen – in Verbindung mit der Cloud. Dort sortiert Standardsoftware die Unmengen an Daten. Vier dieser Lösungen führender Entwickler stellen wir hier vor.

IBM

Die Amerikaner gehören zu diesem namhaften Anbieterkreis von Big Data Tools. Sie alle arbeiten – wie auch die hier genannten Produkte der Mitbewerber – auf der Basis von Hadoop. Dieses Open Source Projekt der Apache Software Foundation ist ein Framework zum Verwalten und Verarbeiten großer Datenmengen. Es gilt quasi als Gold Standard in seinem Bereich. IBM hat diesbezüglich mehrere Lösungen im Portfolio. Eine davon heißt BigInsights on Cloud und versteht sich als "Hadoop-as-a-Service". Zu seinen Leistungsmerkmalen zählen unter anderem:

  • Clusterimplementierung in der Cloud ohne lokale Infrastruktur im nutzenden Unternehmen selbst.
  • Individuelle und wechselnde Anpassung an die jeweils erforderlichen, geschäftlichen Gegebenheiten.
  • Einbettung weiterer Programme wie Big SQL, Big Sheets sowie Textanalysen.
  • Bare-Metal-Infrastruktur für rechenintensive Aufgaben.

Zum Ausprobieren seiner Lösung bietet IBM eine kostenlose Testversion an.

SAP

Auch der deutsche Software-Entwickler mischt im Markt der Big Data Tools aus der Cloud mit. Dafür hat er eine offene Echtzeitplattform erstellt und diese SAP Hana genannt. Dabei handelt es sich um eine Art von Paketlösung, die mittlerweile rund 70 unterschiedliche Anforderungen von Business-Intelligence- und Business-Analytics erfüllt. Dazu gehören beispielsweise:

  • Die Möglichkeit, kundenspezifische Anwendungen auf der Plattform laufen zu lassen.
  • Reporting- und Analysewerkzeuge, etwa für die Übersicht offener Rechnungen von Kunden.
  • Nachverfolgbare Kaufhistorie von Klienten, um daraus individuelle Angebote zu erstellen.
  • Schnelle Verarbeitung von transaktionalen und analytischen Daten in einem Schritt.
  • Überwachung der Systemintegrität und Wahrung der Netzwerksicherheit.
  • Integration aller gewünschten Datenquellen.

Wer die Anwendung gratis testen will, findet dafür bei SAP eine entsprechende Version.

Telekom

Der Kommunikationskonzern schickt sein Produkt Managed Dynamic Big Data Factory ins Rennen. Es speichert große, unstrukturierte Datenmengen, analysiert diese und macht sie für Apps verwendbar. Auch hier kommen Open-Source-Technologien zum Einsatz. Die Telekom bezeichnet ihren Beitrag zu den Big Data Tools als kundendezidierten, gemanagten Service aus der Private Telekom Cloud. Unter anderem mit diesen Merkmalen:

  • Weiterverwendung bisher genutzter Business Intelligence Tools möglich.
  • Sichere Data-Lake-Datenspeicher in der Telekom Cloud.
  • Nutzungsabhängige Abrechnung auf Tagesbasis.
  • Bereitstellung von Prognose-Modellen.
  • Speicherung und Weiterverarbeitung von Big Data in beliebigen Formaten mit Echtzeit-Abfrage.
  • Erweiterbarkeit um weitere Managed IT-Services.

Die Kosten Ihres Angebots verrät die Telekom auf Anfrage.

Microsoft

Hier heißt die Basis zur Analyse großer Mengen digital vorliegender Informationen Microsoft Azure. Auf dieser Cloud-Grundlage lässt sich mit der zusätzlichen Komponente HDInsight eine Hadoop-Installation bewerkstelligen.  Auswertungen sind dann bis in den Petabyte-Bereich machbar. Der Zugriff auf den Cluster kann neben Windows auch mit Linux erfolgen. In Verbindung mit den folgenden Baukastenelementen stehen laut "Techchannel" weitere Möglichkeiten offen:

  • Data Lake Analytics bietet als verteilter Dienst eine Big-Data-Analyse. Seine Abfragesprache "U-SQL" soll von Entwicklern leicht erlernbar sein.
  • Machine Learning erstellt erfahrungsbasierte Vorhersagemodelle.
  • Stream Analytics beherrscht die Echtzeitanalyse von Datenströmen.
  • Die Cortana Analytics Suite erleichtert als gemanagter Big-Data-Service den Einstieg ins Thema.
  • Weitere Produkte des Software-Riesens, wie Windows oder Excel, lassen sich einbinden.

Angesichts der zahlreichen Modulkombinationen sind die Kosten für die Big Data Tools von Microsoft schwer zu fassen. Eine Preisübersicht sowie einen -rechner finden Interessenten auf einer speziellen Internetseite.

Wegen der vielen Variationsmöglichkeiten der Big Data Tools führt für jeden Interessenten kein Weg an einer eingehenden Beschäftigung damit vorbei. Ein besonderes Augenmerk sollte dabei auch der Sicherheit der Daten in der Cloud gelten. Ist am Ende die passende Lösung gefunden, dann ist damit auch der Grundstein für eine systematische Analyse Ihrer kostbaren Geschäftsdaten gefunden. Und Sie brauchen dafür noch nicht einmal eigene Hardware anzuschaffen.

Weiterführende Links:

  • Umsatz steigern dank Big Data? Das funktioniert! Aber nur bei dem, der die Wünsche und Bedürfnisse der Klienten in der Kundenanalyse herausfiltert und anschließend richtig verwertet.
  • Datenverlust, Festplatten-Crash oder Serverausfall: Ein Disaster-Recovery-Plan schützt kleine und mittelständische Unternehmen vor dem Schlimmsten.
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Big Data Tools aus der Cloud: 4 Beispiele Big Data Tools aus der Cloud erlauben die Analyse digitaler Informationen ohne großen Aufwand. (© 2016 elwynn/Shutterstock)

Warum Big Data Tools?

Daten sind die virtuelle Währung der Industrie 4.0. Je mehr davon, desto besser. Doch einen Wert ergeben sie nur, wenn sie nicht bloß gesammelt, sondern auch sinnvoll strukturiert und analysiert werden. Das aber ist angesichts horrender, auflaufender Mengen an Informationen kein leichtes Unterfangen. Gerade kleine und mittlere Unternehmen scheuen den technischen und auch finanziellen Aufwand einer Implementierung der notwendigen Big Data Tools. Spezialisten für solche Aufgaben sind nämlich sehr begehrt und mithin teuer. Allerdings nicht unbedingt nötig, denn es gibt günstige Alternativen – in Verbindung mit der Cloud. Dort sortiert Standardsoftware die Unmengen an Daten. Vier dieser Lösungen führender Entwickler stellen wir hier vor.

IBM

Die Amerikaner gehören zu diesem namhaften Anbieterkreis von Big Data Tools. Sie alle arbeiten – wie auch die hier genannten Produkte der Mitbewerber – auf der Basis von Hadoop. Dieses Open Source Projekt der Apache Software Foundation ist ein Framework zum Verwalten und Verarbeiten großer Datenmengen. Es gilt quasi als Gold Standard in seinem Bereich. IBM hat diesbezüglich mehrere Lösungen im Portfolio. Eine davon heißt BigInsights on Cloud und versteht sich als "Hadoop-as-a-Service". Zu seinen Leistungsmerkmalen zählen unter anderem:

  • Clusterimplementierung in der Cloud ohne lokale Infrastruktur im nutzenden Unternehmen selbst.
  • Individuelle und wechselnde Anpassung an die jeweils erforderlichen, geschäftlichen Gegebenheiten.
  • Einbettung weiterer Programme wie Big SQL, Big Sheets sowie Textanalysen.
  • Bare-Metal-Infrastruktur für rechenintensive Aufgaben.

Zum Ausprobieren seiner Lösung bietet IBM eine kostenlose Testversion an.

SAP

Auch der deutsche Software-Entwickler mischt im Markt der Big Data Tools aus der Cloud mit. Dafür hat er eine offene Echtzeitplattform erstellt und diese SAP Hana genannt. Dabei handelt es sich um eine Art von Paketlösung, die mittlerweile rund 70 unterschiedliche Anforderungen von Business-Intelligence- und Business-Analytics erfüllt. Dazu gehören beispielsweise:

  • Die Möglichkeit, kundenspezifische Anwendungen auf der Plattform laufen zu lassen.
  • Reporting- und Analysewerkzeuge, etwa für die Übersicht offener Rechnungen von Kunden.
  • Nachverfolgbare Kaufhistorie von Klienten, um daraus individuelle Angebote zu erstellen.
  • Schnelle Verarbeitung von transaktionalen und analytischen Daten in einem Schritt.
  • Überwachung der Systemintegrität und Wahrung der Netzwerksicherheit.
  • Integration aller gewünschten Datenquellen.

Wer die Anwendung gratis testen will, findet dafür bei SAP eine entsprechende Version.

Telekom

Der Kommunikationskonzern schickt sein Produkt Managed Dynamic Big Data Factory ins Rennen. Es speichert große, unstrukturierte Datenmengen, analysiert diese und macht sie für Apps verwendbar. Auch hier kommen Open-Source-Technologien zum Einsatz. Die Telekom bezeichnet ihren Beitrag zu den Big Data Tools als kundendezidierten, gemanagten Service aus der Private Telekom Cloud. Unter anderem mit diesen Merkmalen:

  • Weiterverwendung bisher genutzter Business Intelligence Tools möglich.
  • Sichere Data-Lake-Datenspeicher in der Telekom Cloud.
  • Nutzungsabhängige Abrechnung auf Tagesbasis.
  • Bereitstellung von Prognose-Modellen.
  • Speicherung und Weiterverarbeitung von Big Data in beliebigen Formaten mit Echtzeit-Abfrage.
  • Erweiterbarkeit um weitere Managed IT-Services.

Die Kosten Ihres Angebots verrät die Telekom auf Anfrage.

Microsoft

Hier heißt die Basis zur Analyse großer Mengen digital vorliegender Informationen Microsoft Azure. Auf dieser Cloud-Grundlage lässt sich mit der zusätzlichen Komponente HDInsight eine Hadoop-Installation bewerkstelligen.  Auswertungen sind dann bis in den Petabyte-Bereich machbar. Der Zugriff auf den Cluster kann neben Windows auch mit Linux erfolgen. In Verbindung mit den folgenden Baukastenelementen stehen laut "Techchannel" weitere Möglichkeiten offen:

  • Data Lake Analytics bietet als verteilter Dienst eine Big-Data-Analyse. Seine Abfragesprache "U-SQL" soll von Entwicklern leicht erlernbar sein.
  • Machine Learning erstellt erfahrungsbasierte Vorhersagemodelle.
  • Stream Analytics beherrscht die Echtzeitanalyse von Datenströmen.
  • Die Cortana Analytics Suite erleichtert als gemanagter Big-Data-Service den Einstieg ins Thema.
  • Weitere Produkte des Software-Riesens, wie Windows oder Excel, lassen sich einbinden.

Angesichts der zahlreichen Modulkombinationen sind die Kosten für die Big Data Tools von Microsoft schwer zu fassen. Eine Preisübersicht sowie einen -rechner finden Interessenten auf einer speziellen Internetseite.

Wegen der vielen Variationsmöglichkeiten der Big Data Tools führt für jeden Interessenten kein Weg an einer eingehenden Beschäftigung damit vorbei. Ein besonderes Augenmerk sollte dabei auch der Sicherheit der Daten in der Cloud gelten. Ist am Ende die passende Lösung gefunden, dann ist damit auch der Grundstein für eine systematische Analyse Ihrer kostbaren Geschäftsdaten gefunden. Und Sie brauchen dafür noch nicht einmal eigene Hardware anzuschaffen.

Weiterführende Links:

  • Umsatz steigern dank Big Data? Das funktioniert! Aber nur bei dem, der die Wünsche und Bedürfnisse der Klienten in der Kundenanalyse herausfiltert und anschließend richtig verwertet.
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