Wie positionieren sich die Anbieter von Big Data Analytics im Schweizer Markt?

Die verfügbaren Analyse-Tools verteilen ihre Berechnungsergebnisse noch immer überwiegend an die traditionelle Anwendergruppe, meist Geschäftsführung und Controlling. Damit verhalten sich viele Big-Data-Anwendungen wie klassische BI/BA-Lösungen. Die Anwendungs-Szenarien bestehen oft aus Diagrammen mit attraktiv dargestellten und durchaus auch intuitiv verständlichen Key Performance Indicators und anderen Ergebnissen aus dem heute typischen Geschäftsalltag. An dieser Situation hat sich noch nichts geändert.

Exploratives Arbeiten rückt nur langsam nach vorn. Big-Data-Analysen haben ihren Reiz aber vor allem darin, dass auch große Anwendergruppen wie zum Beispiel eine gesamte Vertriebsorganisation Ad-hoc-Analysen (über die Lieferfähigkeit, Produktionsstati, etc.) durchführen können.

Allerdings wünschen sich die Anwender eine breitere Anwenderschicht im Unternehmen. Vielfach müssen die heute erhältlichen Big-Data-Lösungen dann an separate Medien-Lösungen wie zum Beispiel Unternehmens-Wikis angeschlossen werden, was selbstverständlich mit einem Entwicklungsaufwand verbunden ist.

Ebenfalls noch schwach entwickelt ist die Verknüpfung von Big Data und Industrie 4.0. Die Berechnungs- und Analyseergebnisse werden praktisch nicht zur Beeinflussung von Maschinen und Anlagen genutzt.

Big Data Analytics ist eines der Themen, die im aktuellen Big Data Vendor Benchmark für die Schweiz, der im Herbst 2014 erschien, untersucht wurden.

Bewertete Unternehmen im Bereich Big Data Analytics

30 Unternehmen sind von der Experton Group für ihre Lösungen und Produkte für die Analyse von sehr großen Mengen multistrukturierter Daten bewertet worden:

  • Actian
  • Angoss Software
  • Blue Yonder
  • Cisco Systems
  • Cloudera
  • DATA MART Consulting
  • Datawatch
  • Datameer
  • Dell
  • Exasol
  • Fractal Analytics
  • Hewlett-Packard (HP)
  • IBM
  • MapR Technologies
  • Microsoft
  • MicroStrategy
  • Oracle
  • ParStream
  • Pentaho
  • Qlik
  • Revolution Analytics
  • SAP
  • SAS Institute
  • Software AG
  • Splunk
  • Squirro / Nektoon
  • Talend
  • Teradata
  • TIBCO Software
  • USU

Von diesen Unternehmen finden sich Blue Yonder, HP, IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS, Software AG, Squirro und Teradata im Leader-Quadranten wieder. Als »Rising Star« positionierte sich Exasol.

Bewertungskriterien für Big Data Analytics

Bewertet wurde neben den reinen Analyse-Funktionalitäten die Fähigkeit der Analytics-Lösungen, Daten aus unterschiedlichen Quellen und Datenbankstrukturen, als Streaming-Formate oder als Maschinendaten zu verarbeiten. Auch die integrierte Visualisierung der Berechnungsergebnisse wurde betrachtet. Als Einzelmerkmal ging in die Bewertung ein, ob die jeweilige Lösung Funktionen aus dem Security-Umfeld umfasst, beispielsweise für die Anonymisierung oder Pseudonymisierung eingehender Datenströme. Ein weiteres Merkmal diente der Unterscheidung zwischen Lösungen, die aus klassischen BI/BA-Lösungen weiterentwickelt wurden, und neuartigen Lösungen, die eigens für Big-Data-Szenarien entwickelt worden sind.

Die Geschwindigkeit der Analytics-Lösungen ist nicht nur von den technischen Parametern des Gesamtsystems abhängig. Auch die Nutzung fortgeschrittener Konzepte wie In-Memory-Computing und anbieterspezifische, für Big Data relevante Technologien wie HANA und die Aussagen der Anbieter zum Echtzeit-Charakter ihrer Lösung wurden berücksichtigt.

Für die Bewertung der Wettbewerbsstärke wurde unter anderem die Vertriebslandschaft, insbesondere die Channel-Partner, betrachtet. Auch spielte es eine Rolle, wie sehr die Channel-Partner, auch mit ergänzenden Lösungen und Services, auf Big-Data-Themen vorbereitet sind. Zudem wurden die Aussagen hinsichtlich der Leistungsgrenzen und der Eignung der Analytics-Lösung für den Betrieb in einer Public Cloud beziehungsweise einer Private Cloud betrachtet.

Weil Big-Data-Lösungen immer noch sehr stark erklärungsbedürftig sind, wurde auch das Skills Provisioning bis hin zur Ausbildung von Data Scientists in die Bewertung einbezogen.

In dieser Kategorie wurde eine starke Gewichtung auf die lokalen Aktivitäten, also den Market Approach in der Geografie Schweiz, gelegt. Außerdem wird durch die Metrik die Qualität des Zusammenspiels der Analytics-Lösungen mit unterschiedlichen Daten (strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten verschiedener Lieferanten) deutlich gemacht.

Anbieter-Benchmark Big Data Analytics

grafik experton big data vendor benchmark schweiz

Abbildung: Positionierung der Anbieter im Schweizer Markt für Big Data Analytics Software & Solutions. Quelle: Experton Group AG, 2014.

»Rising Star« ist Exasol. Die Analytics-Engine des Nürnberger Anbieters erfreut sich beispielsweise einer sehr guten Unterstützung durch Partnerunternehmen. Das Unternehmen ist für seine technologisch interessante Lösung ausgezeichnet worden.

Blue Yonder bietet eines der führenden Tools für Predictive Analytics an und ist mit seinen Offerings sehr erfolgreich. Dazu kann Blue Yonder eine – auch hinsichtlich der Aktualität des Themas – sehr gute Historie der Produktentwicklung vorweisen. Das Unternehmen verfügt in der Schweiz über eine aktive Kunden- und Partner-Landschaft und hat mit dem »Predictive«-Ansatz das Big-Data-Thema von Anfang an wesentlich beeinflusst. Damit hat Blue Yonder den Leader-Quadranten sicher erreicht.

Actian gehört zu den Anbietern, die ihre klassischen BI-Lösungen für Big-Data-Aufgaben weiterentwickelt haben. Zu den eingesetzten Verfahren gehören einerseits das Vector Processing als Beschleuniger für relationale Datenbanken und andererseits die spaltenorientierte Datenspeicherung. Kombiniert mit einem Verfahren für die Verarbeitung der Daten im Cache des Prozessors wird hier eine deutliche Beschleunigung erreicht.

TIBCO konnte sich vor allem durch die Akquisition von Jaspersoft deutlich vorn im Wettbewerbsfeld positionieren. Unter Berücksichtigung der Gewichtung der Einzelkriterien erreicht TIBCO (einschließlich Jaspersoft) in der Schweiz eine schon sehr gute Ausgangsposition.

USU bietet mit USU Service Intelligence Lösungen auf der Basis von Pentaho an. Der starke Schwerpunkt auf ITSM (Information Technology Service Management) bietet einen interessanten Ansatz für die Herangehensweise an Big-Data-Szenarien, ist aber gleichzeitig auch eine Herausforderung.

HP wurde für sein Offering rund um Autonomy, Vertica und Hadoop bewertet, wobei Vertica die Analytics-Lösung darstellt. HP hat sein Analytics-Offering in ein vollständiges Plattformkonzept integriert. Das Service-Angebot der HP-Dienstleistungsorganisation für die Implementierung, den Roll-out und den Betrieb der Lösungen sowie die zur Verfügung stehenden IT-Betriebsdienstleistungen floss ebenfalls in die Bewertung ein.

IBM hat das derzeit breiteste Angebot an Analytics-Lösungen im Markt. Dies ist auf die zahlreichen Akquisitionen von Softwarehäusern aus dem BI/BA-Umfeld in den vergangenen Jahren zurückzuführen. Außerdem hat IBM die stärkste Beratungsorganisation, was anteilig in der Bewertung berücksichtigt wurde. Bei dem sehr starken Marktantritt zum Thema »Big Data« hat IBM mit herausragenden Referenzprojekten dazu beigetragen, ein Bewusstsein für Big Data Analytics zu schaffen, und dies über nahezu alle Branchen und Unternehmensgrößen hinweg. Gleichzeitig liefert IBM die für Big Data Analytics erforderlichen Computersysteme, was ebenfalls als Merkmal in die Betrachtung einfloss. IBM punktet vor allem mit dem fortgeschrittenen technischen Niveau der Lösungen. Bausteine, die von anderen Anbietern separat vermarktet werden, sind bei IBM oft integraler Lösungsbestandteil. Das gilt beispielsweise für die Datenbankintegration in die Analytics-Lösungen, auch über IBM-eigene Datenbanken wie DB2 hinaus. In die Research-Phase für den Big Data Vendor Benchmark 2015 fiel die Ankündigung IBMs, die Sparte der x86-Computersysteme an Lenovo zu verkaufen.

Ein umfangreiches und auch leistungsfähiges Produktportfolio hat Microsoft. Microsoft stellt bei seiner Big-Data-Strategie die Weiterentwicklung der Data Warehouse und Business Intelligence Stacks hinsichtlich der Integration neuer Big-Data-Technologien in den Vordergrund. Microsoft bietet dabei Analytics-Lösungen im Sinne von Self-Service BI ebenso an wie für BI-Lösungen der Unternehmensklasse. Ein sehr weit gefächertes Spektrum an Partnerunternehmen sorgt für individuelle Lösungen hinsichtlich der Implementierung für Unternehmen fast jeder Größe. Die eigentlichen Analytics-Lösungen – Microsoft Analytical Platform System sowie Azure SQL Database – ermöglichen die Arbeit mit relationalen Systemen wie auch Hadoop-Clustern über SQL-Abfragen. Außerdem hat Microsoft Alternativen zu SQL-basierenden Lösungen wie Analysis Services (für Enterprise BI und OLAP), Azure Table Storage (als NoSQL-Lösung) oder PowerBI (für Self-Service BI) im Portfolio.

Auch MicroStrategy kann seinen Kunden ein vollständiges Portfolio für transaktionsorientierte Anwendungen (OLTP) und Online-Analysen (OLAP) anbieten. MicroStrategy punktet vor allem mit der ausgeprägten BI-Historie. Eine Big-Data-Strategie wurde rechtzeitig ins Leben gerufen. MicroStrategy liefert Lösungen für die gegenwärtigen Bedarfe der Anwender, muss sein Portfolio aber sukzessive auf neue Datenquellen und vor allem eine größere Nutzerzahl, beispielsweise die gesamte Vertriebsorganisation eines großen Unternehmens, einstellen. Mit diesem Angebot und unter Berücksichtigung der Benchmark-Kriterien für die Schweiz hat MicroStrategy den Leader-Quadranten nur knapp verfehlt.

Teradata hat eines der vollständigsten Offerings im Markt für Big Data Analytics. Das Unternehmen hat seine Expertise in den Bereichen Business Analytics und Business Intelligence konsequent mit Blick auf die Big-Data-Thematik weiter ausgebaut. Dazu hat Teradata die Analysen großer Datenmengen ins Zentrum seiner Marktstrategie gerückt und unterstützt eine Anwender-Community. Aufgrund der Vollständigkeit und der technischen Reife des Portfolios erlangt Teradata hier eine sehr gute Positionierung. Allerdings ist das Wettbewerbsfeld enger zusammengerückt, und Teradata muss vor allem die schweizerischen Anwender direkter ansprechen, auch mit konkreten Szenarien und Informationen auf den entsprechenden Webseiten. Wie auch bei vielen anderen Anbietern in gerade diesem Quadranten sind für die Überzeugung der schweizerischen Anwenderunter-nehmen auch Referenzen aus der Schweiz wichtig. Hinsichtlich der Wettbewerbsstärke wird die grundsätzlich sehr gute Bewertung unter anderem durch den Aktienkurs und die lokalen Aktivitäten im Bereich Service, Support und Schulungen rund um die Analytics-Lösungen eingeschränkt.

Oracle hat sich durch Eigenentwicklungen und Akquisitionen ein sehr gutes Portfolio aufgebaut. Die Analytics-Lösungen sind in der Lage, mit Inhalten aus unterschiedlichen Datenbanken zu arbeiten, und können mit SQL- und NoSQL-orientierten Datenbanken ebenso arbeiten wie mit Daten aus unterschiedlichen Speicherarchitekturen. Die Oracle Analytics-Lösungen werden von einem vollständigen Portfolio an ergänzenden Lösungen einschließlich Hardware-Lösungen begleitet. Anwender haben zudem die Möglichkeit, entsprechend ihres Anforderungsbedarfs zwischen verschiedenen Lösungen zu wählen. Für die Integration der Technologien bietet Oracle »Big Data Connectors« an. Bereits kurz nach dem Stichtag dieser Studie hat Oracle weitere Ankündigungen im Big-Data-Umfeld gemacht. Die Experton Group erwartet, dass Oracle mit einer deutlicheren Ausrichtung auf die spezifischen Bedarfe beispielsweise großer Mittelständler aus der Schweiz seine Positionierung durch das positive Feedback aus dem Markt noch stärker differenzieren kann.

ParStream hat den Schweiz-Footprint für seine mit Supercomputing-Mechanismen gestaltete Analytics-Lösung im Untersuchungszeitraum besonders deutlich verbessert. So wurde zum Beispiel die für die Schweiz zuständige Organisation erheblich ausgebaut, was sich direkt positiv auf die installierte Basis und das Neukundengeschäft auswirkt. Die hardwareunabhängige ParStream-Lösung unterstützt durch die Geschwindigkeit den Big-Data-Erkenntniskreislauf mit dem Stellen immer neuer Fragen bezüglich der riesigen Datenmengen.

SAP punktet vor allem mit dem Offering rund um HANA, das sich von einer Datenbank hin zu einer Plattform für verschiedene Anwendungs-Szenarien – und dies speziell mit Hinblick auf neu entstehende Big-Data-Szenarien beim Anwender – weiterentwickelt hat. Die Use Cases, die SAP für sein Offering vorstellt, überzeugen; das Feedback aus dem Markt hinsichtlich der Eignung von HANA für Big-Data-Aufgaben ist überwiegend positiv, und die Anwender können auf den Support von SAP und SAP-Partnerunternehmen vertrauen.

Vor allem wurden bei der Evaluierung immer wieder Verbesserungspotenziale hinsichtlich der konkreten Produkt-, Service- und Support-Offerings in der Schweiz festgestellt. Das kommt vor allem in der Größe der Beratungs-, Presales- und Service-Stärke zum Ausdruck.

Mitunter lassen sich Anbieter dazu hinreißen, ihre Lösung generell für alle Arten von Daten anzupreisen. Die Nachfrage nach den Dokumentationen von APIs (Application Programming Interfaces) wird jedoch nicht oder mit dem Verweis auf eine Individualentwicklung beantwortet. Daraus resultiert selbstverständlich die Frage, wie sich für letzteren Fall die genannten Preise für die Lösungen zusammensetzen, wenn eine variable Komponente wie die Individualentwicklung Teil der Kalkulation ist.

Holm Landrock