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24.04.2011 Andreas Schaffry*

Gartner-Prognose: 9 Data-Warehouse-Trends

Die Nachfrage nach BI und Business Analytics steigt. Damit wird das Data Warehouse (DW) künftig zu einer Kernkomponente in der IT-Infrastruktur. CIOs dürfen die wichtigsten Trends nicht verschlafen.

Ein Data Warehouse ist der größte Informationsspeicher in jedem Unternehmen, sagt Mark Beyer, Analyst beim US-Marktforscher Gartner. CIOs müssten daher die wichtigsten Trends in diesem Markt beobachten und durch den Einsatz moderner Technologien den Wert der "Datendepots" erhöhen - und zwar ohne sinnlos ihr IT-Budget zu verschwenden.

Letzteres ist ein wichtiger Faktor. Geschäftsentscheider achten inzwischen darauf, dass sich Investitionen in Business Intelligence (BI) und Business Analytics rechnen und für ihre Firma messbaren Mehrwert generieren. Die US-Marktforscher haben in ihrem Marktbericht "Data Warehousing Trends for the CIO, 2011-2012" insgesamt neun DW-Trends identifiziert, für die sich IT-Verantwortliche in den nächsten beiden Jahren interessieren sollten.

Trend 1: Optimierung und Performance Data-Warehouse-Plattformen werden leistungsfähiger. Fast alle enthalten inzwischen erweiterte Funktionalitäten für das Hardware-Management von Input/Output (I/O), Disk-Storage und sowie Load-Balancing zwischen CPU und Arbeitsspeicher. Nahezu jeder Hersteller setzt zudem auf Storage-Optimierung durch Datenkompression und Data-Placement-Strategien.

Trend 2: Data-Warehouse-Appliances Viele Gründe sprechen dafür, sich eine Appliance anzuschaffen. Der Wichtigste ist - die Einfachheit. Eine Appliance ist ein vorkonfiguriertes Produkt, das aus Hardware und Software besteht. Es wird komplett ausgeliefert und lässt sich somit rasch installieren. Auch sichern die Hersteller eine bestimmte Performance zu. Da zugleich alles aus der Hand eines Anbieters kommt, genügt bei Problemen ein einziger Anruf.

Trend 3: Proof of Concept Bei der Auswahl ihres Data-Warehouse-Datenbank-Management-Systems (DBMS) müssen Unternehmen im Rahmen eines Proof of Concept (POC) Machbarkeits-Analysen durchführen sowie einen Prototyp des späteren Systems aufbauen. Um den optimalen Workload im späteren Data Warehouse sicherzustellen, sollte der Prototyp bereits so viel wie möglich mit realen Daten arbeiten, die aus den operativen Systemen extrahiert wurden. Ebenso wichtig ist eine hohe Zahl von Test-Usern.

Trend 4: Data Warehouse Mixed Workloads Eine Data-Warehouse-Plattform stellt sechs Arten von Workloads bereit: Bulk-Batch-Load, Grundfunktionen für Reporting und OLAP-Analysen, Echtzeit- und Dauerlast-Loads, Data Mining und operationales Business Intelligence(BI). Wird ein DW mit allen sechs Workloads ausgeliefert, muss die Performance im Rahmen eines Mixed-Workload-Konzepts sichergestellt sein. Andernfalls schießen die Administrationskosten in die Höhe.

Trend 5: Die Wiederauferstehung von Data Marts Innerhalb eines Data Warehouse bilden Data Marts kleinere, funktions- oder abteilungsbezogene Daten-Repositories. Mit Hilfe von Data Marts lässt sich die Performance von DW-Anwendungen optimieren, da Teile des Workloads in die einzelnen Datenlager verlagert werden.

Trend 6: Daten spaltenweise speichern Werden in DBMS Geschäftsdaten spaltenweise und hoch komprimiert abgelegt, ermöglicht das schnellere Abfragen als bei einer zeilenweisen Ablage wie sie in relationalen Datenbanken erfolgt. Laut Gartner werden Anbieter auch ihre Preismodelle entsprechend verändern, weg von der User-basierten Abrechnung hin zu einem Preis, der sich am in die Datenbank geladenen Datenvolumen orientiert.

Trend 7: In-Memory-Technologien Mit In-Memory-Technologien lassen sich im Rahmen von Datenanalysen die Abfrageprozesse direkt im Hauptspeicher und parallel auf allen CPUs durchführen (in-memory-processing). Das beschleunigt Queries erheblich, zudem steigt die Wahrscheinlichkeit, dass analytische und transaktionale Systeme sich die gleiche Datenbank teilen.

Trend 8: Data Warehouse as a Service und aus der Cloud Laut Gartner werden sich im Jahr 2011 Data Warehouse as a Service und in die Cloud verlagerte Data Warehouses als neue Trends entwickeln. Allerdings sind Cloud-basierte Data Warehouses bisher nur eine Option im Rahmen des IT-Infrastruktur-Designs. Was noch fehlt sind beispielsweise Erfahrungen beim Aufbau von Datenmodellen, bei den Zugriffsregelungen für die Endanwender sowie bei Integrationsstrategien.

Trend 9: Open-Source-DBMS Data-Warehouse-Systeme auf der Basis von Open-Source-Datenbanken können eine Alternative zu herkömmlichen DW-Produkten sein. Bis jetzt hat sich dieser Ansatz aber noch nicht durchgesetzt, denn Open-Source-DBMS werden entweder experimentell genutzt oder nach streng formalisierten Ansätzen.

* Der Artikel stammt vom deutschen TecChannel.

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