Laut Gartner „war der OLTP-DBMS-Markt, aus dem sich der Markt für operatives DBMS entwickelt hat, Anfang des 21. Jahrhunderts bereits sehr fortgeschritten. Vor dem Hintergrund der zunehmenden Internetnutzung und Verfügbarkeit jedoch mussten auch die Anwendungen wachsen, die für das damit verbundene Wachstum der Infrastruktur nötig waren. Infolgedessen sind in den vergangenen fünf Jahren zahlreiche neue Anbieter mit Produkten in diesen Markt eingetreten, die die speziellen Anwendungen unterstützen, die von einer neuen und weltweiten Business-Landschaft gebraucht werden. Viele Innovationstreiber haben großen Einfluss. Neue Formen von Daten sind durch vernetzte Geräte (IoT) verfügbar geworden, etwa Daten von Smart Meters sowie Maschinen- und Gerätedaten: Wir nennen dies ‘Beobachtungsdaten’. Die weit verbreitete Nutzung persönlicher Geräte und von Social Media ist ebenfalls zu einer Quelle sozialer und geschäftlicher Daten geworden: Wir nennen dies ‘Interaktionsdaten’. Die Akzeptanz optimal angepasster Technik treibt die Nutzung alternativer Data-Stores zur Verwaltung dieser neuen Formen von Daten: Während 91% der Organisationen, die wir untersucht haben, angaben, dass sie RDBMS einsetzen, nutzen 45% Key-Value-Datenbanken, 38% dokumentenartige DBMS, 22% tabellenartige DBMS und 16% Graph-DBMS. Die neuen Formen von Daten müssen jetzt nicht nur für Analysen, sondern auch in Transaktionen genutzt werden.”
2014 hat Cloudera prognostiziert, dass Hadoop hinter den Anwendungen "verschwinden" wird, die für das weitere Wachstum und die Marktreife von Hadoop immer wichtiger werden. Plattform-Anbieter sind für geschäftliche Anwender die Grundlage des Erfolgs geworden – ohne dass diese sich der darunter liegenden Technologie bewusst sind. So wird auch Hadoop eine unterstützende Rolle für die Anwendungen und Analysen unterstellt, die es ermöglicht. Heute sind die Plattform-Tools mit Apps Teil eines aufstrebenden Marktes, der die Technologie für Omnipräsenz voran treibt und Kunden einen riesigen, neuen Wert schafft.
In einem Cloudera-Webinar hat Dr. Ralph Kimball, ein Vordenker für Data Warehousing/ Business Intelligence und Verfechter des Dimensional Modeling, kürzlich wiederholt, warum Hadoop und die Anwendungen, die es ermöglicht, solche Auswirkungen auf traditionelle Data-Warehousing-Umgebungen haben: Durch die Modernisierung des “Hinterzimmers” mit Datensammlung und -vorbereitung, kann Hadoop sehr rasch die Tür zu mehr Daten, mehr Anwendern und mehr unterschiedlicher Analyse-Perspektiven als je zuvor öffnen. Die modulare, skalierbare Architektur von Hadoop bringt einige attraktive Vorteile mit sich:
- Verarbeitungsleistung: Mit hochgradig parallelen, verteilten Rechensystemen wie Apache Spark lassen sich SLAs einhalten.
- Leistung bei der Bewegung von Daten: Mit Werkzeugen wie Apache Sqoop lassen sich Daten für die Verarbeitung aus den aggressivsten operativen Datenquellen in voller Geschwindigkeit aufnehmen.
- Skalierbarkeit: Daten können weit jenseits früherer Begrenzungen wachsen, mit vorhersagbarer und linearer Reaktion.
- Vielfalt: Durch Hadoops charakteristische “Schema-on-Read”-Fähigkeit kann jede Art strukturierter oder unstrukturierter Daten erforscht werden, ohne dass sie vorher physikalisch umgewandelt werden müssten.
- Geringe Kosten: Verarbeitungs-Workloads oder Archivdaten von einem bestehenden Data Warehouse, Mainframe oder anderem Legacy-System “abladen”.
- Flexibilität: Zahlreiche Programmiersprachen und alternative Techniken wie die Volltextsuche mit Apache Solr gehen weit über SQL hinaus.
„Das Aufkommen fertiger Apps für bestimmte Business-Probleme, etwa Value-at-Risk oder Next-best-Action, erlaubt traditionellen Unternehmen, sich fortschrittliche Analysen einzukaufen und sie in den Betrieb zu integrieren”, so Mike Olson, Mitgründer und Chefstratege (CSO) von Cloudera. „Wir beobachten das gerade bei unseren Kunden-Deployments. Die neue Verfügbarkeit dieser Techniken wird aus Daten einen Wert schöpfen, der bisher unerreichbar war, was wiederum schnell die Akzeptanz steigern wird. Das ist eine große, neue Möglichkeit und der wichtigste Grund, weshalb wir erwarten, dass der Daten- und Analysemarkt so schnell wachsen wird.
Über den Gartner Magic Quadrant
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