Intelligente BI-Systeme sind gefragt
Foto: Joachim Wendler
SAP HANA ist ein Beispiel für das, was künftig bei Big Data ein zentraler Punkt ist: Aus der Unmenge von unstrukturierten Daten den größtmöglichen Nutzen für das eigene Business generieren. Mit komplexen Abfragemarathons, umständlichen Analyseverfahren und altbackenen Reports sind traditionelle BI-Systeme den Datenmengen nicht mehr gewachsen, sie stoßen an ihre Grenzen.
Gefragt sind heute Analysen großer Datenmengen, die wie in HANA effizient und in Echtzeit auswertbar sind und aussagekräftige Prognosen als valide Grundlage für Entscheidungen liefern. Diese Predictive Analysis steht laut einer Lünendonk-Umfrage unter BI-Herstellern ganz oben auf der To-Do-Liste der Softwarehersteller.
Hier ist vieles derzeit noch in der Entwicklung. Erwartet werden in nächster Zeit massiv-parallele Systeme, die durch paralleles Data Crunching riesige Daten in kurzer Zeit analysieren können. Hohen praktischen Nutzen haben auch neuronale Netzte, die mit statistischen Methoden kombiniert werden und als lernende Systeme nur die relevanten Informationen aus dem Datenrauschen herausfiltern.
Trotz aller aktueller Bemühungen und Entwicklungen: Ein einziges Datenreservoir, das das Big-Data-Problem zentral und unkompliziert löst, wird es auch in Zukunft nicht geben. Nach Ansicht von Experton-Group-Analyst Andreas Zilch werden immer nur Teillösungen möglich sein. "Es wird nicht die Big-Data-Superlösung geben."
(CIO / rb)