Neue Datensilos für den Umgang mit Big Data

Stefano MarmontiSales Director DACH, MarkLogic GmbH

Das Big-Data-Versprechen birgt einige Herausforderungen. Angesichts der kontinuierlichen Zunahme unstrukturierter und komplex strukturierter Daten stoßen die relationalen Datenbanken, die in den letzten 30 Jahren in Rechenzentren zum Einsatz kamen, an ihre Leistungsgrenzen. Heutzutage sehen sich Unternehmen einer Welt mit umfangreichen, schnelllebigen, vielfältigen und volatilen Daten gegenüber. Sie arbeiten nicht mehr bloß mit einer Handvoll an Systemen, sondern mit Hunderten davon sowie mit Petabytes an Daten. Industrieunternehmen können nicht mehr blind auf das uniforme und unflexible relationale Modell bauen. NoSQL-Datenbanken der neuen Generation werden folglich bei Unternehmen und Behörden immer beliebter, weil sie optimal für die Bewältigung des Datenmanagements von heterogenen und multistrukturieren Daten geeignet sind. Immer dann, wenn Daten über viele Silos verteilt, die Daten unterschiedlich strukturiert und wenn in kurzer Zeit (Wochen oder wenigen Monaten) eine Lösung gebraucht wird, kommen NoSQL-Datenbanken zum Einsatz. Denn oftmals gestaltet sich die Suche nach einem einheitlichen Datenmodell sehr aufwändig und kostet viel Zeit.

Zurzeit findet in vielen Bereichen ein Umdenken in Hinblick auf Datenbanktechnologien statt, wobei immer mehr Unternehmen den Umgang mit ihren Daten überdenken. Angesichts der Tatsache, dass sich die Datenmenge weltweit bis 2020 voraussichtlich alle zwei Jahre verdoppeln wird, fragen sich Unternehmen, ob sie ihre Daten wirklich bereits gewinnbringend nutzen.

Allzu oft versuchen Unternehmen, ihre vorhandene relationale Datenbank zu verwenden – um festzustellen, dass sie den neuen Anforderungen im heterogenen Datenumfeld nur mit sehr hohem Aufwand gerecht werden. Heterogene und multistrukturierte Daten brauchen eine Datenbank der neuen Generation. NoSQL (Not only SQL) hat im Markt Fuß gefasst, weil es die grundlegenden Probleme löst, die im Umgang mit Big Data auftreten, wie etwa eine Sicht und Analysen auf die Daten über viele Datensilos hinweg. Dabei handelt es sich nicht nur um eine Weiterentwicklung einer bestehenden Technologie, sondern um einen echten Mehrwert im Hinblick auf die Frage, wie die Industrie ihre vielfältigen Daten administrieren kann.

Problemlose Skalierung auf allen Commodity-Servern, virtuellen Maschinen und Cloud-Instanzen: NoSQL-Datenbanken sind horizontal skalierbar – die Verteilung der Daten auf einen Cluster aus Serverinstanzen ist also einfach. „Bei vielen NoSQL-Datenbanken geht die Skalierbarkeit auf Kosten der Transaktionskonsistenz, doch beispielsweise MarkLogic bietet einen entscheidenden Vorteil, weil es auf große Servercluster skalierbar ist und dabei volle Lese- und Schreibkonsistenz gewährleistet,“ erläutert Matt Allen, Senior Product Marketing Manager bei MarkLogic. Es gibt zahlreiche Beispiele für den Geschäftswert, der in Daten schlummert, die sich nicht säuberlich in Zeilen und Spalten einordnen lassen. Zu analysierende unstrukturierte Daten (oder Daten ohne vordefiniertes Datenmodell) sind u. a. in Social Media, Krankenakten, Finanzunterlagen, Protokollen, Videos oder auf Webseiten enthalten. NoSQL-Datenbanken sind in der Lage, sowohl solche Inhalte als auch herkömmliche, strukturierte Daten zu verwalten.

Das Problem beim typischen Umgang mit hierarchischen Informationen besteht darin, dass die Daten in Tabellen „zerstückelt“ werden. Kundendokumente oder Rechtsdokumente werden in einem Modell normalisiert, das ihre Integrität als Referenzmaterial gewährleistet. NoSQL-Dokumentendatenbanken wie MarkLogic verwenden hierarchische und auf XML oder JSON basierende Datenmodelle, die für unterschiedliche Strukturierungsgrade konzipiert sind und Daten in einer Art und Weise ordnen, die der intuitiven menschlichen Wahrnehmung entspricht.

„Industrieunternehmen sollten bei der Wahl Ihrer Datenbanklösung nicht nur auf Flexibilität achten, sondern auch auf Funktionen, die Industrieunternehmen für ihre betriebskritischen Datensysteme brauchen“, rät Allen. Eine NoSQL-Lösung ist erst dann „unternehmensgerecht“, wenn sie die folgenden Funktionen aufweist, und sollte andernfalls nicht für betriebskritische Anwendungen eingesetzt werden: ACID-Transaktionen, Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery, Hochsicherheit, Elastizität und Skalierbarkeit.

Fazit: Industrie 4.0 birgt ein riesiges Potenzial für Unternehmen und den Standort Deutschland. Ein wichtiger Baustein dabei ist, dass Unternehmen ihre generierten und noch zu generierenden Daten nutzen und so neue Umsatzquellen realisieren, Konzepte zur Produktivitätssteigerung entwickeln und ihre Innovationsfähigkeit erhalten. Das Mittel sind zunehmend NoSQL-Datenbanken, die durch Flexibilität und Skalierbarkeit die Unternehmen hierbei unterstützen.