Anbieter-Benchmark für Big-Data-Analytics

IBM vor SAS und Teradata

18. September 2013
Dr. Andreas Schaffry ist freiberuflicher IT-Fachjournalist und von 2006 bis 2015 für die CIO.de-Redaktion tätig. Die inhaltlichen Schwerpunkte seiner Berichterstattung liegen in den Bereichen ERP, Business Intelligence, CRM und SCM mit Schwerpunkt auf SAP und in der Darstellung aktueller IT-Trends wie SaaS, Cloud Computing oder Enterprise Mobility. Er schreibt insbesondere über die vielfältigen Wechselwirkungen zwischen IT und Business und die damit verbundenen Transformationsprozesse in Unternehmen.
Die Experton Group bewertete in einem Big-Data-Benchmark auch die Analytics-Lösungen der Anbieter. IBM und SAS schlagen Oracle, SAP, Microsoft und Co.
Experton-Analyst hat in einem Benchmark die Anbieter von Lösungen für Big-Data-Analytics untersucht. Sein Fazit: Der Markt ist noch volatil, Veränderungen an der Tagesordnung.
Experton-Analyst hat in einem Benchmark die Anbieter von Lösungen für Big-Data-Analytics untersucht. Sein Fazit: Der Markt ist noch volatil, Veränderungen an der Tagesordnung.
Foto: Experton Group

Die Experton Group veröffentlicht für den Bereich Big-Data-Analytics erste Detailergebnisse aus ihrem "Big DataBig Data Vendor Benchmark 2013". Für die Untersuchung hat das Münchner IT-Beratungshaus 68 Anbieter von Big-Data-Lösungen unter die Lupe genommen. Neben Analytics wurden auch die Bereiche "Appliances" und "Operations" beurteilt. Zu den Marktführern bei Big-Data-Analytics zählen derzeit neben IBMIBM, MicrosoftMicrosoft, Microstrategy, OracleOracle, SAPSAP und SAS auch Teradata sowie Terracotta, das jüngst die Software AG übernahm. Alles zu Big Data auf CIO.de Alles zu IBM auf CIO.de Alles zu Microsoft auf CIO.de Alles zu Oracle auf CIO.de Alles zu SAP auf CIO.de

Da der Markt noch sehr jung sei, könne es bei den Anbietern in den nächsten Jahren zu deutlichen Verschiebungen kommen, schreibt Studienautor Holm Landrock in einem Newsletter-Beitrag. Die Grundlage für die Bewertung bildet der "Experton Group Market Insight"-Quadrant mit 100 gewichteten Einzelkriterien.

Dazu zählen unter anderem Strategie, Produkt- und Service-Portfolio, Technologie und Ökosystem, Innovationstärke, Beratung und Services, Preisgestaltung und Nutzungsbedingungen sowie finanzielle Stabilität. Die Anbieter sind auf den zwei Achsen "Wettbewerbsstärke" und "Portfolio-Attraktivität" eingeordnet. Das Ganze ähnelt dem magischen Quadranten von Gartner.

Mehr Leistung durch Hadoop und BLU

IBM habe derzeit drei Big-Data-Analytics-Engines am Markt platziert: BigInsights, das auf dem Hadoop-Framework basiert, InfoSphere Streams zur Verarbeitung von Streaming-Daten sowie die PureData-Systeme für komplexe Analysen. Positiv bewertete der Benchmark, dass mit der Blu-Technologie von IBM für den Datenbankserver DB2 SQL-Abfragen nicht nur "in-memory", sondern auch auf komprimierte Daten durchgeführt werden können. Das soll einen "enormen Leistungsschub" bringen schreibt Landrock. Ebenso sei IBM mit seinem Big-Data-Produktportfolio weitgehend unabhängig von Dritten.

SAS habe hinsichtlich Advanced Analytics mit seiner Big-Data-Perspektive überzeugt und die klassischen BI-Lösungen frühzeitig in diese Richtung weiterentwickelt. Die Nutzungsszenarien seien vielfältig und zudem mit Referenzen belegt.

Bei Teradata wiederum stimmten Vision und Strategie überein. Der Softwarehersteller habe mit der Unified Data Architecture eine Analyse-Plattform geschaffen, unter deren Dach die erforderlichen Komponenten für komplexe Analysen integriert sind. Diese kann sowohl Daten aus einer Hadoop-Datenbank wie auch aus einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) verarbeiten.

Zur Spitzengruppe zählen im Benchmark auch die Big-Data-Lösungen von Oracle wie Advanced Analytics, Oracle OLAP und der Oracle RT Decision ServerServer. Positiv werde von Anwendern bewertet, dass Oracle "R" als Werkzeug zur statistischen Datenanalyse und grafischen Visualisierung mit seiner Datenbank in den Versionen 11g und 12c verknüpft. Hinzu komme, dass Oracle mit der Engineered-Systems-Produktfamilie eine "fortschrittliche Grundlage für Big-Data-Analysen liefern kann", wie Landrock formuliert. Alles zu Server auf CIO.de

HANA stark bei komplexen Daten

SAP biete mit HANA eine Technologie, die große Datenmengen in-memory verarbeiten kann. Speziell bei der Analyse und dem Management komplexer Unternehmensdaten könne der Softwarehersteller aus Walldorf punkten. Das Unternehmen habe in Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut eine Pilotanwendung entwickelt, mit der sich die komplette Lieferkette eines Pharma-Herstellers in Quasi-Echtzeit auswerten ließe. HANA bilde in Kombination mit den Datenbankmanagementsystemen Sybase IQ und ASE sowie Hadoop zudem eine Plattform für komplexe Analysen großer Datenmengen, die auch Szenarien für Predictive Analytics erlaube.

Bei der Big-Data-Strategie von Microsoft mit den Produkten HDInsight, Microsoft SQL Server PDW (= Parallel Data Warehouse) in Verbindung mit der Polybase-Engine stünden die Weiterentwicklung der Data-Warehouse- und Business-Intelligence-Stacks zur Einbindung neuer Big-Data-Technologien im Vordergrund.

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