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Hype treibt Big-Data-Projekte an

Datenanalysen in neuen Dimensionen

28. August 2013, 10:34 Uhr | Werner Fritsch

Fortsetzung des Artikels von Teil 5

Integration verschiedenartiger Daten

Neben IBM ist Teradata seit vielen Jahren Protagonist in Sachen Data Warehousing. Marketing-Manager Steve Wooledge kümmert sich besonders um die Unified Data Architecture des Herstellers und dazu passende Partnerschaften mit Firmen wie dem Hadoop-Spezialisten Hortonworks. Diese Architektur entstand vor zwei Jahren, als Teradata den Software-Hersteller Aster Data übernahm, der auf die Analyse großer Mengen unstrukturierter Daten spezialisiert war. Von dem einst verfochtenen Ansatz, alle Daten in ein einziges System zu packen, hat sich Teradata damals verabschiedet.

Hadoop konzentriert sich nach Einschätzung von Wooledge darauf, große Mengen von Daten in ihrem ursprünglichen Format abzulegen. Insider sprechen von einem Datensee, den Hadoop-Lösungen bereitstellen. Daten werden dort erst einmal aufbewahrt, ehe dann eine weitere Verarbeitung oder Auswertung in Angriff genommen wird.

Im Fokus von Aster Data standen ebenfalls Skalierung und nicht-relationale Daten, doch wesentlich waren auch Analysemöglichkeiten auf Basis der relationalen Datenbanksprache SQL und Tabellen, wie sie von relationalen Systemen bekannt sind. Zum Tragen kommt dabei das Map-Reduce-Verfahren, das auf der eigenen Datenbank aufsetzt, während es sich bei Hadoop auf das Dateisystem bezieht.

Statt von »Big Data« sollte man besser von »Alle Daten« sprechen, meint Wooledge. Teradata möchte die Daten-Infrastruktur für Analysen bereitstellen, die dann mit Business-Intelligence-Werkzeugen von Anbieter wie SAS, SAP, IBM oder Microstrategy durchgeführt werden. Gewisse statistische Funktionen und analytische Anwendungen bietet Teradata auch selbst. Das Unternehmen liefert die eigene Software meist mit Hardware- und auch Storage-Komponenten, die es von Commodity-Herstelllern bezieht. Die Speicherung großer Datenmengen sei heute billiger als früher, außerdem gebe es Netzwerktechnologien, die den Transport der Daten beschleunigen, zum Beispiel Teradatas Bynet, skizziert Wooledge den größeren Rahmen.

Möglichkeiten zur Datenhaltung und -auswertung im Arbeitsspeicher, das sogenannte In-Memory Computing, das von SAP forciert wurde, offeriert Teradata ebenfalls. Ob Daten im Arbeitsspeicher des Rechners bleiben sollen, richtet sich danach, wie häufig die Programme und Anwender auf sie zugreifen. Die Teradata-Software bietet ausgefeilte Funktionen dafür an.