Big Data – und dann “biggest Data”

Einen BI-Hersteller kaufen? Auf gar keinen Fall! “Das würde unsere Marktposition schwächen, wenn wir uns auf lediglich einen Anbieter festlegen würden. Da verlören wir jede Art von Neutralität, investierten wir einen Milliardenbetrag in eine einzige BI-Marke”, erteilte Teradatas Europachef Hermann Wimmer gängigen Spekulationen einer solchen Übernahme eine deutliche Absage. Und auch sein Chef, CEO Mike Koehler, stellte klar: “Durch unsere beiden Akquisitionen Aprimo und Ecircle haben wir noch jede Menge Integrationsarbeit zu erledigen, wir sehen demnach gar keine Veranlassung dazu, unsere Strategie zu ändern. Zumal der Appetit auf Big Data-Analysen, beispielsweise in der Werbeindustrie, gigantisch wächst.”

Man könnte es ketzerisch “langweilig” oder neutral formuliert “klar fokussiert” nennen: Teradata segelt als Unternehmen, das sich bereits vor vielen Jahren auf große Datenmengen spezialisiert hat, mit großem Genuss auf der Big-Data-Welle und will diesen Kurs in keinster Weise verändern. Deshalb rückte der Softwarespezialist für Data Warehouses auf seiner weltweiten Partnerkonferenz seine Kernkompetenzen klar in den Vordergrund.

Dazu gehörte vor allem die Vorstellung einer neuen Appliance, der “Teradata Aster Big Analytics”. Der, so Teradata, “branchenweit ersten Big Analytics Appliance”, die aus Apache Hadoop, SQL-MapReduce und Teradatas Aster Datenbank besteht. Ziel: Big-Data-Analysen einem weiteren Anwenderkreis zu ermöglichen und einen transparenten Zugriff auf Hadoop. Zu diesem Zweck bringt die Appliance vorkonfigurierte Funktionen “ready-to-run” mit, zum Beispiel für die Optimierung von Digital-Marketing, die Analyse sozialer Netzwerke, Betrugserkennung oder die Analyse von Maschinendaten. Teradata verspricht mit dem neuen Tool einen bis zu 19-fach höheren Datendurchsatz und bis zu 35-mal schnellere Analysen als marktübliche Lösungen, die etwa ausschließlich auf Hadoop setzen.

Darüber hinaus spendiert Teradata ab sofort eine kostenlose Testversion seines Aster SQL-MapReduce Frameworks zum Download. Darin enthalten ist die Aster Datenbank inklusive “Big Data Analytical Engine” und integriertem SQL und SQL-MapReduce. Zudem mehr als 50 analytische Funktionen für Anwendungen wie Digital-Marketing-Optimierung, die Analyse sozialer Netzwerke, Betrugserkennung und die Auswertung maschinell erzeugter Daten.

Vor allem Letzteres hat Teradata auch verstärkt im Blick, wenn es um seine Zukunftsoptionen geht, gewissermaßen “biggest Data”. So berichtete CTO Stephen Brobst, dass sein Unternehmen an einer Lösung – derzeit noch im Geheimen – arbeite, die die wirklich gigantischen Datenmengen des Internets der Dinge beispielsweise beherrschbar mache. “Das wird ein grundsätzlich neues Modell der Berechnung, das den Flaschenhals von Big Data, nämlich die Datenspeicher, durchbrechen wird”, prophezeite Brobst. Darüber hinaus, so der CTO, sähe er in punkto Aufbereitung von Maschinen- oder Sensordaten, also das, was Experten als das tatsächliche Big Data-Problem der nächsten Jahre identifizieren, große Herausforderungen auf seine Kunden zukommen. “Hier wird es meiner Meinung nach verstärkt darum gehen, eine extreme Datenkompression zu erreichen und die Daten nach ihrem Wert zu spezifizieren. Denn Daten, die man aus den Kundenströmen in einem Ladenlokal gewinnt, sind bei Weitem nicht so wertvoll wie diejenigen Daten, die dann beim tatsächlichen Einkauf entstehen”, so Stephen Brobst.

Einen ähnlichen Weg will das Unternehmen hinsichtlich seines jüngsten Kompetenzfeldes Marketinganalyse einschlagen. Auch hier steht Bewährtes weiter zu fokussieren auf dem Programm. “Den individuellen Kunden noch besser zu erkennen und dementsprechend zu bedienen. In diesem Umfeld sehen wir genügend Wachstumspotenzial für uns”, berichtet Hermann Wimmer, der den Facebook-Like-Button als “Kundenkarte der Zukunft” bezeichnet. Wie das konkret aussieht, schilderte Volker Wiever, CEO des Teradata-Neuerwerbs Ecircle: “Die Marketeers setzen beim E-Mail-Versand immer mehr auf Qualität statt auf Quantität. Hierbei wird in Zukunft verstärkt Datenanalyse in Spiel kommen, um diese Qualität auch tatsächlich gewährleisten zu können. Dies gilt vor allem für Multichannel-Kampagnen”, so Wiewer.

Ein zusätzliches Anwendungsfeld für seine Analyse- und Data Warehouse-Kapazitäten sieht Mike Koehler schließlich im Business-to-Consumer-Umfeld. “Das wird die nächste große Welle: Endanwender, die auf unsere Software zugreifen”, berichtet Mike Koehler und fügt als bereits existierendes Beispiel die Track-and-trace-Funktion auf der Website des Logistikers DHL an: “Wenn sie dort den Status ihres Paketes abfragen, dann greifen sie direkt auf eine Teradata-Lösung zu.”

Weiterhin seinen Partnern überlassen möchte das US-Unternehmen hingegen das ebenfalls stark wachsende Big-Data-Geschäft im Umfeld “Governance, Risk and Compliance”, “hier planen wir, keine eigene Lösung anzubieten”, so Hermann Wimmer. Gänzlich neu im Teradata-Partnerportfolio ist zudem Qliktech. Im Zuge dieser Partnerschaft ist Qliktechs Direct-Discovery-Prinzip, also das der anwendergesteuerten Business Intelligence, fortan bereits optimiert für Teradata-Datenbanken. So können Anwender unmittelbar auf die dort gespeicherten Daten zugreifen. Sowohl die QlikView Direct-Discovery-Technologie als auch die Verknüpfung mit Teradata sind mit dem Upgrade des Qliktech-Produktes QlikView in der Version 11 ab Dezember dieses Jahres verfügbar. Stephen Brobst bekräftigte indes, dass diese Kooperation keinen Strategieschwenk bedeute: “Es ist für unsere Kunden keineswegs von Vorteil, sämtliche Daten In-Memory vorzuhalten und deswegen werden wir unsere Software auch nicht ändern. Im Gegenteil: Qliktech hat für diese Zusammenarbeit seine Architektur angepasst.”