Effiziente Verarbeitung von Massendaten

IT-DIRECTOR: Viele Großunternehmen sehen sich derzeit drastisch anwachsenden Datenmengen gegenüber – Stichwort Big Data. Was ist dabei hinsichtlich der Performanz von BI-Lösungen zu beachten?
A. Christodoulou: Das Phänomen ist nicht grundsätzlich neu. Unternehmen stehen bereits seit Jahren vor der Herausforderung, dass ihre Datenmengen stetig zunehmen. Mittlerweile hat das Ganze jedoch eine neue Qualität erhalten – und eben das wird mit dem Schlagwort Big Data umschrieben. Die neue Qualität besteht darin, dass die Daten nicht nur immer mehr werden, sondern auch in vielfältigeren Formen auftreten und aus vielen unterschiedlichen Quellen sprudeln: Sensoren, Social-Media-Plattformen, Weblogs und vielem mehr. Die wachsenden Anforderungen an Unternehmen bestehen also darin, mehr Daten, mehr Quellen, mehr Details und mehr Kombinationen zu verarbeiten – da stoßen veraltete Ansätze der Datenverarbeitung schnell an ihre Grenzen.

IT-DIRECTOR: Welche Rolle spielen dabei In-Memory-Technologien? Was versteht man eigentlich unter dieser Technik?
A. Christodoulou: In-Memory-Technologie hat sich eben deshalb durchgesetzt, da die Nutzer von BI-Lösungen Datenmengen einer bestimmten Größenordnung nicht mehr schnell und performant abfragen oder berechnen konnten. Das Prinzip ist so einfach wie genial: Die Daten werden zur schnelleren Berechnung im Hauptspeicher vorgehalten. Der Vorteil: Der Datenzugriff auf den Hauptspeicher und der geringere Bedarf an Plattenzugriffen sorgen für hohe Performance und schnelle Abfragen. Das ist besonders bei der Verarbeitung großer Datenmengen der Fall.

IT-DIRECTOR: In Memory Computing gibt es bereits seit einigen Jahren. Warum wird gerade jetzt ein derartiger Hype darum gemacht? Was ist das wirklich Neue an aktuellen In-Memory-Lösungen?
A. Christodoulou: Das stimmt, In-Memory ist nicht neu, und die Vorteile der Technologie sind unbestritten. Allerdings haben sich die Rahmenbedingungen geändert: Speicherpreise sind gesunken, CPUs sind schneller geworden – da sind In-Memory-Lösungen für die Verarbeitung von Massendaten ganz einfach attraktiver als umfangreiche Investitionen in große Server. Zudem wird die Thematik momentan von großen Anbietern sehr breit gestreut – das schafft natürlich zusätzliche Aufmerksamkeit.

IT-DIRECTOR: Wie viel schneller können Auswertungen via In-Memory-Technologie ablaufen?
A. Christodoulou: Gegenüber relationalen Datenbanksystemen ist der Geschwindigkeitsvorteil von In-Memory-Olap-Systemen enorm. Je nach Verwendungszweck erreichen wir Steigerungen um den Faktor 10 bis 100. Besonders zur Unterstützung des finanziellen Performance Managements liefern wir unseren Kunden mit IBM Cognos TM1 rasante Ergebnisse, etwa bei der Finanzplanung, bei Analysen oder der Erstellung von komplexen „What if"-Modellen. Das geht nach dem Prinzip: Knopf drücken, Ergebnisse anschauen. Die Technologie ist beeindruckend.

IT-DIRECTOR: Was würde das an Mehrkosten verursachen?
A. Christodoulou: Kosten entstehen durch die Investition in Software, gegebenenfalls durch einen Ausbau der Hauptspeicher sowie durch die Implementierung. Dies ist insgesamt jedoch meist deutlich günstiger als der aufwendige Ausbau von Hardwareservern. Außerdem gehört zur Gesamtkostenrechnung ja immer auch der Return on Investment, und der ist vor allem langfristig deutlich positiv. Diese Rechnung legen wir auch unseren Kunden vor, und das Argument überzeugt in der Regel.

IT-DIRECTOR: Inwieweit können es sich BI-Anbieter überhaupt noch erlauben, Lösungen ohne In-Memory-Basis anzubieten?
A. Christodoulou: In manchen Bereichen der Unternehmenssteuerung können es sich die Anbieter kaum noch erlauben, auf In-Memory zu verzichten. Die Technologie ist ganz einfach alternativlos. Ich denke da etwa an Bereiche wie die Finanzplanung, an das Risikomanagement mit großen Datenmengen und vielen Variablen oder auch an die Echtzeitanalyse von sich ändernden Datensätzen. Ganz klar: Ohne In-Memory-basierte Lösungen müssten Anbieter Marktanteile an den Wettbewerb abgeben.

Daneben gibt es natürlich noch andere Bereiche – speziell im Zusammenhang mit Big Data –, in denen In-Memory nicht zwingend das einzige Mittel der Wahl ist. Da gibt es momentan im Markt interessante technologische Entwicklungen, denken Sie etwa an das gesamte Feld rund um Hadoop. Ein weiterer Bereich wäre Data Mining, also Mustererkennung in großen Datenbergen. Und auch Streaming-Technologie ist ein interessanter Ansatz.

IT-DIRECTOR: Welche Kombination klassischer Olap- und neuer In-Memory-Technik empfehlen Sie bei BI-Neuprojekten?
A. Christodoulou: Die klassischen Olap-Instrumente eignen sich weiterhin zu Analyse und Reporting diverser Geschäftsprozesse. Die multidimensionale Datenaufbereitung sorgt grundsätzlich für eine flexible, leicht zu überblickende Sicht auf die Informationen. Die Kombination von Olap und In-Memory ist aus unserer Sicht unverzichtbar bei Planungs-, Risikomanagement-, Szenario- und Realtime-Projekten – also immer dort, wo es darum geht, viele Daten hochaggregiert und schnell zu verarbeiten. Die schnelle Berechnung von Hypothesen ist nur mithilfe von In-Memory-Technologie möglich.

IT-DIRECTOR: Was kann trotz der Nutzung von In-Memory-Technik die Performance von BI-Anwendungen drastisch drosseln?
A. Christodoulou: Nun, In-Memory-Lösungen sind natürlich nur so gut wie die Infrastruktur, in der sie sich befinden. Werden bei der Systemarchitektur die falschen Entscheidungen getroffen, leidet auch die Performance. Das gilt beispielsweise für die falsche Dimensionierung von Hardware  und Software. Da sollte man schon mit Bedacht vorgehen, die Leistung der Infrastruktur muss dem Einsatzzweck der BI-Anwendung gerecht werden. Ansonsten verschenkt man das Performance-Potential von In-Memory.

IT-DIRECTOR: Können Sie uns bitte ein konkretes In-Memory-Szenario bei einem Anwenderunternehmen beschreiben?
A. Christodoulou: Bei Feinkost Käfer aus München haben wir ein System für die integrierte Finanzplanung eingeführt. Integriert heißt: Alle relevanten Finanzdaten aus sämtlichen Quellsystemen werden zentral gesammelt und mithilfe von IBM Cognos TM1 verarbeitet. Die In-Memory-Lösung sorgt dafür, dass Planung, Reporting und Liquiditätsanalysen schnell und auf Knopfdruck möglich sind. Außerdem führen Controller bei Käfer regelmäßig Szenarioanalysen, rollierende Forecasts und Simulationen durch, und zwar unternehmensweit, über alle Konzerngesellschaften hinweg und mit sämtlichen Finanzdaten – In-Memory macht es möglich. Das Unternehmen verfügt damit über die nötigen Ein- und Ausblicke, um die richtigen strategischen Entscheidungen zu treffen.

Ein anderer Fall ist Evotec, ein Wirkstoffforschungs- und -entwicklungsunternehmen. Hier unterstützen die In-Memory-Lösungen IBM Cognos TM1 und IBM Cognos 8 Business Intelligence bei Reporting, Planung und Analysen. Das Interessante: Evotec hat nicht nur den Bereich Financial Performance Management verbessert, sondern nutzt In-Memory auch für die Erforschung und Entwicklung von Arzneimitteln. Projektleiter werten in Echtzeit sämtliche Daten aus, überblicken Einsatzkosten und Projektstatus, führen Detailanalysen der Wirkstoffe durch oder erstellen Berichte für Wissenschaftler. Das alles ist dank In-Memory schnell und unkompliziert machbar, denn die Technologie bietet die nötige Performance und Abfragegeschwindigkeit.