Interview mit Bernd Eisenblätter, Jedox

An Big Data führt kein Weg vorbei

Interview mit Bernd Eisenblätter, Chief Operating Officer (COO) bei der Jedox AG über die Rolle von In-Memory-Technologien.

Bernd Eisenblätter, Jedox AG

Bernd Eisenblätter, COO bei der Jedox AG

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?
B. Eisenblätter: An dem Schlagwort Big Data führt momentan kein Weg vorbei. Und es stimmt: Die Datenmengen wachsen, und die Herausforderungen vor allem durch die Komplexität und Vielfalt der weltweit generierten Daten nehmen zu. Die Rede ist von strukturierten wie unstrukturierten Daten aus RFID-Chips, Maschinen, Callcentern, Social Media und vielem mehr.

Doch dabei vergisst man schnell, dass auch abseits von Big Data Unternehmen vor großen Herausforderungen bei der Datenverarbeitung stehen, etwa in den Bereichen Finanzen und Controlling. Wie kann ich schnell und flexibel große Mengen an Finanzdaten planen? Wie kann ich Simulationen auf Basis eines umfangreichen Datenbestandes durchführen? Dies sind aus unserer Sicht die Fragestellungen, die Unternehmen ebenso brennend interessieren. Gerade hier kommt es auf die Faktoren Performanz und Verarbeitungsgeschwindigkeit an, und neue Ansätze sind gefragt.

IT-DIRECTOR: Welche Rolle spielen dabei In-Memory-Technologien? Was versteht man eigentlich unter dieser Technik?
B. Eisenblätter: Gerade die Nachfrage nach hoher Performance hat die Entwicklung von In-Memory-Datenbanksystemen gefördert. Die Technologie dient dazu, große Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten. Hierzu halten und verarbeiten In-Memory-Lösungen Daten nicht auf der Festplatte, sondern im Hauptspeicher des Rechners. Geschwindigkeitsvorteile ergeben sich durch den Datenzugriff über den Hauptspeicher. Möglich geworden ist dies übrigens durch die Verbreitung von 64-bit-Systemen und den Preisverfall für Hauptspeicher.

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?
B. Eisenblätter: Sicherlich wird In Memory Computing momentan sehr intensiv diskutiert. Dies liegt unter anderem daran, dass große Anbieter wie SAP oder IBM das Thema für sich entdecken. Die Technologie ist in der Tat bereits seit einigen Jahren bekannt, und ich kann nichts wirklich Bahnbrechendes an den aktuellen Lösungsangeboten entdecken.

Bei Jedox hat man schon seit der Unternehmensgründung – bereits vor meiner Zeit – auf In-Memory gesetzt. Daher sind uns die Performance-Vorteile gegenüber relationalen Datenbanksystemen vollkommen geläufig. Insbesondere durch die Kombination von In-Memory und auf Grafikkarten basierender GPU-Technologie lassen sich etwa Analysen, Planungen und Simulationen dramatisch beschleunigen. Das ist wirklich neu.

IT-DIRECTOR: Wie viel schneller können Auswertungen via In-Memory-Technologie ablaufen?
B. Eisenblätter: Lassen Sie uns lieber von der Kombination In-Memory und GPU-Technologie sprechen: Grafikkarten verfügen über hunderte kleiner Prozessoren, die für parallele Abfragen und Szenarienbildung wie gemacht sind. Wir steigern mit GPU die Geschwindigkeit von herkömmlichen In-Memory-Olap-Berechnungen nochmals um den Faktor 50 und mehr. Diese Vorteile machen sich insbesondere bei multidimensionalen Datenwürfeln bezahlt, und zwar je höher die Ebene der Aggregationen und je tiefer die Verschachtelung der Dimensionen ist. Beim Controlling mit Jedox sollte man am besten eine Fliegerbrille tragen.

IT-DIRECTOR: Was würde das an Mehrkosten verursachen?

B. Eisenblätter: Das ist der große Vorteil: GPU-Technologie bietet hohe Rechenleistung zu relativ günstigen Preisen. Sie erfordert – verglichen mit klassischen Hardware-Architekturen – einen deutlich geringeren Hardware-Einsatz. Und Grafikkarten sind nun einmal nicht besonders teuer. Natürlich fallen Kosten durch Softwarelizenzen an. Betrachtet man jedoch den Return on Invest, den eine leistungsstarke BI-Lösung bringen kann, ist das zu verschmerzen.

IT-DIRECTOR: Inwieweit können es sich BI-Anbieter überhaupt noch erlauben, Lösungen ohne In-Memory-Basis anzubieten?
B. Eisenblätter: Es gibt sicherlich Felder, in denen In-Memory-basierte Lösungen nicht zwingend die erste Wahl sein müssen. Ich denke da etwa an klassische Big-Data-Bereiche wie Social-Media-Analyse oder die Auswertung von Sensordaten. Speziell für Planung und Simulationen sehe ich allerdings keine tragfähige Alternative zu In-Memory. Umfangreiche Simulationsberechnungen, beispielsweise die Simulation der künftigen Liquidität eines Unternehmens oder auch die Berechnung eines Produktionsplanungsmodells, sind ohne In-Memory gar nicht denkbar. Da würde man am nächsten Tag noch auf die Ergebnisse warten. Die hohe Abfragegeschwindigkeit bei hoch aggregierten Daten macht ganz einfach den Unterschied – übrigens auch beim mobilen Einsatz von BI-Lösungen.

IT-DIRECTOR: Welche Kombination klassischer Olap- und neuer In-Memory-Technik empfehlen Sie bei BI-Neuprojekten?

B. Eisenblätter: Nun, für Jedox gehören diese beiden Technologien seit jeher zusammen. Daher empfehlen wir unseren Kunden grundsätzlich die Kombination von Olap und In-Memory, da sie die größten Performance-Vorteile garantiert. Bei besonders umfangreichen Datenmengen beziehungsweise besonders komplexen Datenmodellen sorgt darüber hinaus die GPU-Technologie für zusätzliche Beschleunigung. Das kommt im einzelnen Fall dann auf die konkreten Anforderungen des Kunden an.

IT-DIRECTOR: Was kann trotz der Nutzung von In-Memory-Technik die Performance von BI-Anwendungen drastisch drosseln?
B. Eisenblätter: Die Rechnung ist einfach: Je umfangreicher das Datenmodell und je größer die Datenmenge, desto schwieriger wird die Berechnung. Konkret: Wenn die Dimensionen im Datenwürfel tief verschachtelt sind, wenn ich viele Daten zudem über einzelne Jahre, quartalsweise, monatlich, wöchentlich, täglich, stündlich oder sogar sekundengenau darstellen will, kann sich eine Abfrage vom Hundertstelsekunden-Bereich schon einmal in den Sekunden-Bereich ausdehnen. Dies gilt vor allem, wenn noch viele verschiedene Rules und Auswertungslogiken hinzu kommen, etwa was die Auswertung pro Niederlassung, Produkt oder Region angeht. Vergleiche ich das aber mit der Listenabfrage einer relationalen Datenbank, ist die Rechengeschwindigkeit immer noch rasant.

IT-DIRECTOR: Können Sie uns bitte ein konkretes In-Memory-Szenario bei einem Anwenderunternehmen beschreiben?

B. Eisenblätter: Wie erwähnt, handelt es sich bei all unseren Kundenprojekten um In-Memory-Einsatzszenarien. Mir fallen spontan etwa Projekte bei Swissport, dem Süddeutschen Verlag oder Mister Auto ein, einem französischen Spezialisten für Autoteile. Ein spannendes Projekt haben wir auch bei Nonstop Consulting aus München durchgeführt. Das Unternehmen unterstützt Webshopbetreiber dabei, ihre Verkaufsbreite über geeignete Webseitenbetreiber zu erweitern. Die entscheidende Frage: Wie erfolgreich sind Werbe- und Verkaufsmaßnahmen im Netz? Die Frage gewinnt an Komplexität, wenn die Daten zur Erfolgsmessung aus verschiedenen sogenannten Affiliate-Netzwerken zusammengetragen werden müssen, und zwar tagesaktuell. Mithilfe von Jedox-Lösungen hat Nonstop Consulting den administrativen Aufwand der Datenaufbereitung drastisch verringert. Waren die Mitarbeiter bisher vor allem mit dem Beschaffen und Aufbereiten der Affiliate-Netzwerkdaten beschäftigt, verfügen sie nun über ein schnelles, flexibles Berichts- und Analysesystem. Unsere In-Memory-Technologie ist dabei behilflich, wichtige Fragen zu beantworten: Wie oft wurde ein Werbebanner angeklickt? Welche Umsätze wurden gemacht? Wer ist der Best Performer? Kundenbetreuer beispielsweise filtern die Daten ganz einfach auf Knopfdruck nach verschiedenen Dimensionen und bearbeiten spezifische Kundenanforderungen fokussierter.

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