Datenbanken am Scheideweg

Bei der Wahl eines passenden Datenbanksystems gibt es so viel Auswahl wie nie zuvor. Vor allem in den letzten Jahren haben sich neben SQL-Datenbanken vielversprechende Alternativen herauskristallisiert. Allein auf der Entwickler-Website DB Engines sind über 300 verschiedene Typen nicht-relationaler Datenbanken gelistet, die von Nischenlösungen bis hin zu Mainstream-Technologien reichen. Die Auswahl ist groß und verspricht viel Innovationspotenzial. Der Trend macht deutlich, vor welchen Herausforderungen Unternehmen im digitalen Zeitalter stehen: Um innovative Anwendungen zu entwickeln, sind sie auf Datenbank-Lösungen angewiesen, die mit der immensen Datenflut fertig werden und echten Mehrwert aus den Informationen ziehen.

Für viele Marktbeobachter steht fest, dass sich Daten in Zukunft nicht mehr mit einer einzigen Datenbanktechnologie effizient beherrschen lassen. Der Trend geht zu einem hybriden oder polyglotten Ansatz, bei dem mehrere unterschiedliche Systeme zum Einsatz kommen. Geht es um feste Strukturen und der Zuweisung von Daten untereinander, kommen Unternehmen auch zukünftig nicht um SQL-Datenbanken herum. Sollen sehr große oder komplexe Datenmengen in sehr kurzer Zeit verarbeitet werden – sprich Big Data – punkten NoSQL-Datenbanken.

CIOs sollten sich deshalb sehr genau überlegen, welche Technologien sie für welche Zwecke einsetzen wollen und wo Kombinationen sinnvoll sind. Da in den kommenden Jahren mit einer Konsolidierung am Markt zu rechnen ist, gewinnen diese Überlegungen an Dringlichkeit. Welche Technologien können sich in Zukunft durchsetzen? Und welche Datenbank wird sich als nächstes Schwergewicht à la Oracle oder DB2 etablieren?

Kein Ende der relationalen Datenbanken

Relationale Datenbanken bilden nach wie vor das Rückgrat jeder modernen mehrschichtigen Software. Als zentrale Speicherstelle für Informationen jeder Art kommen sie in zahlreichen Geschäftsanwendungen sowie Anwendungen mit hohen Transaktionen vor. Ein Ende der relationalen Datenbanken ist damit noch lange nicht abzusehen. Zwar versprechen die SQL-Datenbanken keine großen Wachstumssprünge. Als weit verbreitete Standardlösungen in der Datenbankwelt sind und bleiben sie jedoch die dominante Technologie im Markt.

Konsolidierung bei den NoSQL-Datenbanken

Anders sieht es bei den NoSQL-Datenbanken aus. Hier ist der Markt noch relativ jung und wird sich in den nächsten Jahren stark verändern. Dabei geht die Entwicklung in zwei Richtungen: Auf der einen Seite werden sich fachspezifische Lösungen etablieren, etwa Zeitreihen-Datenbanken und Datenmodelle für Geodaten (Geospatial). Da sie diese Datenbanken vor allem auf Nischenmärkte konzentrieren, bleibt ihr Einfluss relativ gering, selbst wenn sie wichtige Marktsegmente besetzen.

Auf der anderen Seite der NoSQL-Datenbankwelt findet sich eine Handvoll Marktführer, deren Lösungen sich innerhalb der jeweiligen Datenbanktypen durchsetzen konnten. Bei den Dokumentendatenbanken deuten die Zeichen auf MongoDB, während bei den Key-Value-Datenbanken Redis und bei den spaltenorientierten Datenbanken Cassandra bereits einen deutlichen Vorsprung haben. Bei Graphdatenbanken hingegen ist laut db-engines Neo4j die beliebteste Datenbank.

Jede dieser Lösungen bietet ein eigenes natives Datenmodell. Gemeinsam haben sie nur ihren nicht-relationalen Ansatz und ihren Verzicht auf Schemata-Tabellen – daher auch der Name “Not-only-SQL”. Gerade aber die großen Anbieter werden in Zukunft auch sekundäre Funktionalitäten anbieten, die sich mit denen anderer Modellen überschneiden und so den Wettbewerb verschärfen.

Graphtechnologie für vernetzte Unternehmen

Die wachsende Verbreitung von NoSQL-Datenbanken ist angesichts der immer neuen und höheren Anforderungen unserer digitalen und vernetzen Welt nicht verwunderlich. Geräte und User sorgen jeden Tag für einen gewaltigen Datenzuwachs. Wollen Unternehmen wettbewerbsentscheidende Dienste anbieten und am Markt mithalten, müssen sie ihre Daten entsprechend miteinander verknüpfen. Die Vernetzung der Daten ist dabei erfolgsentscheidend. Das mag auch einer der Gründe sein, warum Graphdatenbanken nach DB-Engines zu den am schnellsten wachsenden Datenbanktypen der letzten drei Jahre zählen.

Wie entscheidend Graphdatenbanken das tägliche Nutzererlebnis bereits beeinflusst haben, zeigt das Beispiel der Recommendation Engines. Die personalisierte Ansprache und Empfehlung des Kunden in Echtzeit gehört heute zum Standard. Nur so gelingt es Unternehmen inmitten von Hunderttausenden von Produkten, Kunden gezielt mit relevanten Inhalten zu begeistern und zum Kauf anzuregen. Einzelhändler setzen inhalts- und user-basierte Empfehlungsalgorithmen ein, um den Einkauf zum Erlebnis zu machen und ihren Gewinn zu maximieren. Streaming-Dienste nutzen die Empfehlungen, um eine neue Art von Content-Management umzusetzen.

Dabei gehen Recommendation Engines weit über “Das könnte Ihnen auch gefallen…”-Empfehlungen hinaus. In der Logistik vereinfachen sie das Routing und sorgen für eine schnelle und zuverlässige Auslieferung, während sie in den sozialen Netzwerken Menschen mit gleichen Interessen, Freunden und Profilen zusammenführen.

Auch ein dynamisches Preismanagement kann über Recommendation Engines sichergestellt werden, um zum Beisiel in der Hotellerie für jedes Zimmer und jede Saison den optimalen Tarif zu berechnen. Darüber hinaus nutzen Analysten und Berater die Algorithmen für die Simulation von Vorhersagemodellen, der Kalkulation von Risiken oder für den Hochfrequenzhandel.

Aus der Sicht der Datenverarbeitung sind diese Aufgaben äußerst komplex – vor allem wenn noch auf herkömmliche relationale Datenbanken zurückgegriffen werden muss. Die Nachfrage am Markt wird jedoch bleiben und wachsen. In Zukunft wird es wohl kein Fortune 500 Unternehmen geben, das auf Graphtechnologie beim Datenmanagement verzichten kann und das nicht auch NoSQL-Datenbanken als Unternehmensstandard einsetzt.