Der Markt für Big Data -Technologien wächst rasant und Anwendern fällt es zunehmend schwerer eine Produktauswahl zu treffen.

Laufend entstehen neue Anwendungsfelder und Produkte, so dass eine Einordnung immer schwieriger wird. Die uneinheitliche Verwendung von Fachbegriffen wie z.B. „low latency“ erleichtert die Orientierung nicht.

Kurt Monash, Berater und Autor des DBMS2 Blogs, hat sich mit dieser Frage befasst und macht einen Vorschlag zur Kategorisierung von Big Data Analyse-Technologien. Monash erklärt „Eine Kategorisierung kann niemals perfekt sein, allerdings weisen die Kategorien zumindest ein gewisses Maß an technischer Homogenität auf“.

Monash schlägt folgende 8 Kategorien für Big Data Analytics Produkte vor:

-Enterprise data warehouse (Full or partial)

-Traditional data mart

-Investigative data mart – agile

-Investigative data mart – big

-Bit bucket

-Archival data store

-Outsourced data mart

-Operational analytic(s) server

Wünschenswert und Notwendig ist eine Strukturierung des Marktes da sie den Anwendern und auch Anbietern die Orientierung und Positionierung erleichtert. Die großen Research-Firmen wie Gartner, TDWI und IDC haben jeweils eigene Kategorisierungen und so darf man gespannt sein, welche Struktur sich schlussendlich durchsetzt.

Eight kinds of analytic database (Part 1)

Eight kinds of analytic database (Part 2)

DBMS2 Blog-Kurt Monash

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