Intelligenter Workflow für Big-Data-Analysen Intelligenter Workflow für Big-Data-Analysen - Computerwelt

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23.04.2014 :: Printausgabe 9/2014 :: Oliver Weiss

Intelligenter Workflow für Big-Data-Analysen

Mit QueryGrid will Teradata verschiedene Systeme, Analyseverfahren und Daten unter einen Hut bringen. Auf diese Weise soll ein intelligenter Big-Data-Workflow entstehen, bei dem das Hin- und Herkopieren von Daten zwischen verschiedenen Systemen entfällt.

Hermann Wimmer, President International bei Teradata

Hermann Wimmer, President International bei Teradata

© Teradata

"Die Verfügbarkeit von Big Data hat nun endgültig die Art und Weise verändert, in der Unternehmen strategische Entscheidungen treffen", sagte Hermann Wimmer, President International bei Teradata, im Rahmen seiner Keynote auf der Teradata Universe Conference. "Man könnte Daten sogar als die neue Währung betrachten." Allerdings stehe diese Währung nur Unternehmen zur Verfügung, die sich um das Vertrauen ihrer Kunden aktiv bemühen. Zu diesem Zweck bietet Teradata Datenbank-Software, Hardware für Data Warehouses und mit 5.000 Big-Data-Experten auch Beratungsservices.

Viele Menschen haben Wimmer zufolge noch gar nicht realisiert, welche Menge an Daten sie bereits jetzt schon produzieren. "Wieviele Unternehmen wissen, dass Sie hier sind", fragte er das Publikum während seiner Keynote. Einige, wenn man es sich recht überlegt. "Ihre Fluglinie weiß es. Oder ihr Autohersteller. Facebook oder LinkedIn wissen es. Das Hotel weiß es. Und wenn Sie bei einem Bankomat Geld abgehoben haben, dann weiß es Ihre Bank." Schon solche Basisinformationen lassen sich in Vorteile ummünzen: Unternehmen könnten Kunden damit lokale Angebote unterbreiten.

Produkttechnisch unterstützt Teradata seine Kunden bei der Nutzung von Big Data mit Version 15 der Datenbank Teradata Database, einer aktuellen Version der Data Warehouse Appliance EDW 6750 sowie einer neu entwickelten Technik namens QueryGrid. Bei QueryGrid handelt es sich Scott Gnau, President Teradata Labs, zufolge um den Weg zur nächsten Generation von Datenarchitekturen, in der traditionelle Data Warehouses und transactional Analytics mit Big Data und Hadoop-Clustern verschmelzen. "Wir wollen Analysen auch auf Maschinendaten wie beispielsweise Logfiles aus dem Web ausdehnen und all diese Bausteine samt intelligenten Abfragemöglichkeiten in einem Workflow abbilden." Das Versprechen dahinter: Unternehmen sollen mit QueryGrid in der Lage sein, mit bereits vorhandenem Knowhow im Bereich SQL-Datenbanken Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, ohne diese ständig zwischen verschiedenen System herumkopieren zu müssen.

Um dieses Ziel zu erreichen, unterstützt die Datenbank Teradata Database 15 nun verschiedene Formate von Maschinendaten wie zum Beispiel die Programmiersprache JSON (Java Script Object Notation). Verbessert wurde auch das Workload-Management sowie die Systemverfügbarkeit und Entwickler können nun verschiedenen Scripting Languages wie beispielsweise Perl, Ruby oder Python verwenden. Die Data Warehouse Appliance EDW6750 wiederum verfügt über acht mal mehr Speicher als der Vorgänger und bietet 40 Prozent mehr Performance bei der Analyse von bis zu 61 Petabyte Daten. (oli)

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