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Hybride Speicherorganisationen garantieren schnelle Ausführungszeiten

Ein gutes Model kann sogar die eigentlichen Daten ersetzen, da diese daraus hergeleitet werden können. Somit können Modelle theoretisch noch größere Datenmengen im MMDBMS abbilden. Hybride Speicherorganisationen garantieren dabei schnellste Ausführungszeiten. Sie speichern Daten abhängig von den Anforderungen spaltenbasiert, zeilenbasiert oder in einer Mischform. Neueste Rechnerarchitekturen entlasten die CPU und verschieben geeignete Aufgaben auf CUDA-fähige Grafikkarten oder Field Programmable Gate Arrays (FPGAs).

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Schließlich bieten Hersteller auch Konnektoren von MMDBMS zu disc-basierten Systemen an, beispielsweise zu Datenbeständen die, vergleichsweise preiswert zum MMDBMS, auf dem deutlich langsameren Hadoop-Distributed-File-System und Erweiterungen, wie HBASE oder Parquet.io, verwaltet werden. Derartige auf Kundenanforderungen abgestimmte Appliances könnten in Zukunft ein wichtiger Bestandteil des Marktes für Datenanalysesysteme werden.

Zusammenfassung und Aufruf

Die Rekombinationen von bisher isoliert gehaltenen Daten, die Erkennung exklusiver Muster durch jedermann und die Verwertung der Muster in Produkten oder bei der Optimierung in Prozessen sind aktuelle Kernaufgaben für viele Unternehmen. Das MMDBMS hat das Potenzial für eine disruptive Automatisierungstechnologie in diesem Prozess. MMDBMS ermöglichen erstmals die Auswertung konsistenter Snapshots für das Beobachten des aktuellen Zustands im Unternehmen, auch auf großen Datenbeständen von mehreren TByte. Zusätzlich ermöglichen bereits heute einige Systeme die interaktive Exploration von und für Vorhersagen aus dem gleichen Datenbestand. Dabei unterstützen die Systeme sowohl das relationale als auch andere wichtige Datenmodelle wie zum Beispiel bei der Verarbeitung von textuellen Daten und von Geodaten.

Nicht immer benötigt das Unternehmen mehrere Größenordnungen schnellere Antwortzeiten oder ist bereit, Datensilos aufzubrechen und beispielsweise in ein zentrales MMDBMS zu überführen. Oft setzen Unternehmen aus Kostengründen daher existierende Systeme noch länger ein oder migrieren auf noch deutlich preisweitere, disc-basierte Systeme. Die gemeinsame Aufgabe der Anbieter und der Kunden ist daher die wirtschaftlich sinnvolle Integration der MMDBMS-Technologie in das "Immunsystem" des Unternehmens. Das kann ein Re-Design wichtiger Kernprozesse und eine signifikante Investition durch den Unternehmer erfordern.

Ich möchte Sie aufrufen, mit uns auf Golem.de Ihre Erfahrungsberichte auszutauschen. Ganz im Sinne datengestützter Entscheidungsprozesse werden wir aus Ihren Kommentaren und Wünschen neue Schwerpunkte für Berichte auf Golem.de zum Einsatz von Data Management und Text-Mining-Technologien ableiten.

Über den Autor: Alexander Löser ist Hochschullehrer für Datenbanken und Text-basierte Informationssysteme (DATEXIS) an der Beuth-Hochschule für Technik in Berlin. Mit drei weiteren Kollegen vertritt er dort auch den Forschungs- und Lehrschwerpunkt Data Science. Er berät Konzerne und mittelständische Unternehmen, das BMWi sowie die EU zum Thema Digitale Wertschöpfung mit Daten. Sein aktueller Forschungsschwerpunkt ist das In-Database-Text-Mining.

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 Next Generation MMDBMS
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Quantium40 21. Okt 2014

Welche Anwendungsfälle sollen das sein?

Quantium40 21. Okt 2014

Es gibt durchaus Szenarien, in denen solch scheinbarer Blödsinn durchaus sinnvoll sein...

holgerscherer 17. Okt 2014

Die gewisse Vorliebe hat ja auch gute Gründe ;-) -h

deefens 15. Okt 2014

An manchen Stellen evtl. ein bischen knapp gefasst, aber im Kern sehr informativ. Was...


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