Datenanalyse In-Memory-Datenbanken sind der Wegbereiter für BI und IoT

Die Menge an Daten wächst rasant und es ist längst kein Problem mehr, diese zu speichern. Sollen diese Informationen einen unternehmerischen Mehrwert liefern, müssen sie schnell und unkompliziert den für die Auswertung eingesetzten Anwendungen zur Verfügung gestellt werden.

Big Data war erst der Anfang. Denn viele Daten zu erfassen, ist nur ein erster Schritt auf dem Weg zu einem datenbasierten Unternehmen. Wenn valide Geschäftsentscheidungen auf der Basis möglichst aktueller Zahlen getroffen werden sollen, reichen monatlich oder wöchentlich angefertigte Management-Reports nicht mehr aus. Vielmehr sollten sich jederzeit flexibel Berichte erstellen lassen: management- und fachabteilungsgetrieben sowie mit beliebigen Korrelationen auswertbar. Die Einbindung verschiedener Datenquellen und weiterer Systeme ist ebenfalls unbedingt notwendig. Erst dann wird aus Big Data Business Intelligence und kann über ein BI Reporting hinaus zu einem Operation BI entwickelt werden – der automatisierten Steuerung von Geschäftsentscheidungen auf der Basis von Datenanalyse.

Sollen IoT-Szenarien umgesetzt werden, ist die Echtzeit-Auswertung großer Datenmengen in noch stärkerem Maße geschäftskritisch. In Industrieumgebungen beispielsweise, wo IoT-Daten verwendet werden, um Laufzeit-Optimierungen zu erreichen oder aufwendige Predictive-Maintenance-Modelle zu errechnen, ist die Verarbeitung umfangreicher Datenmengen aus mehreren Quellen in Echtzeit notwendig.