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Großer Markt und große Daten Big-Data-Anbieter unter der Lupe

Redakteur: Marisa Metzger

Das Beratungshaus Experton Group hat 284 Big-Data-Anbieter unter die Lupe genommen, von denen sich 100 für die Bewertung qualifiziert haben. Zum dritten Mal in Folge ist IBM Spitzenreiter im „Big Data Vendor Benchmark“.

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Die Experton Group hat die ersten Ergebnisse der Studie „Big Data Vendor Benchmark 2016“ veröffentlicht.
Die Experton Group hat die ersten Ergebnisse der Studie „Big Data Vendor Benchmark 2016“ veröffentlicht.
(Bild: © tashatuvango - Fotolia)

Für den deutschen Markt prognostiziert die Experton Group bis zum Jahr 2020 ein jährliches durchschnittliches Wachstum von 23,1 Prozent bei einem Umsatzvolumen von 3,745 Milliarden Euro. Damit gehöre der Big-Data-Markt zu den stärksten Wachstumstreibern im IT-Umfeld. In einer Studie verglich das Beratungshaus 100 Unternehmen in zehn verschiedenen Big-Data-Kategorien.

43 Unternehmen konnten sich in einer oder mehreren Kategorien des Benchmarks für die Gruppe der Leader qualifizieren. Die Bewertung stelle eine qualitative Sicht auf die relevanten Anbieter von Big-Data-Produkten, -Lösungen und -Services in Deutschland dar.

Sechs Unternehmen zeichnete das Unternehmen als „Rising Stars“ aus. Diese Anbieter haben den Leader-Quadranten zwar nicht erreicht, lieferten aber einen bemerkenswerten Neueinstieg in den Markt, verzeichneten gegenüber der Vorjahresbewertung eine deutliche Weiterentwicklung oder zeigten ein technisch besonders attraktives Angebot, wodurch absehbar sei, dass das Unternehmen in den nächsten sechs bis zwölf Monaten in den Leader Quadranten aufsteigen kann.

Das Beratungshaus teilte zehn Kategorien ein, und zwar in Anbieter von:

  • Beratung und Services, Systemhäuser, Systemintegratoren
  • Rechenzentrums-Dienstleistungen
  • Analytics-Software
  • Software für die Darstellung (Diagramme, Scorecards, Reporting)
  • ETL-Software
  • Datenbanken- und Datenmanagement-Lösungen
  • Security-Lösungen
  • Komplettsystemen (Hardware, Netzwerk, Betriebssystem, Middleware, Datenbanken, Applikationssoftware und Zugangsschicht)
  • Storage-Hardware

Big Data Storage Systems

Wohin mit den Milliarden an Petabytes, die auf die Wirtschaft zurollen? Die Datenmenge steigt unaufhörlich an und Speichersysteme sind ein essentieller Baustein. Speichersysteme und Storage Appliances, die von den jeweiligen Anbietern spezifisch für den Einsatz im Rahmen von Big-Data-Projekten konzipiert sind, bilden wichtige Bausteine der IT-Infrastrukturen der Anwenderunternehmen. In die Bewertung flossen verschiedene technische Merkmale sowie die Skalierbarkeit der Lösung ein.

Die Experton Group sieht den Markt in dieser Kategorie zumindest teilweise als sehr ausgereift an, denn die Anbieter mit sehr hoher Portfolio-Attraktivität seien im Markt auch besonders erfolgreich.
Allerdings gäbe es auch einige Anbieter, deren durchaus attraktives Produktportfolio in Deutschland noch stärker „auf die Straße“ gebracht werden könnte. An der Spitze steht hier IBM, gefolgt von EMC und HP. Auch Oracle, Cisco und NetApp haben sich einen Platz im Leader-Quadranten ergattert.

Big Data Consulting

In „Big Data Consulting“ fallen Unternehmen, die eigenständige Big-Data-Beratungsleistungen anbieten und dem Größenkriterium in Bezug auf die Anzahl der Mitarbeiter in Deutschland entsprechen.

Die Situation in dieser Kategorie des Benchmarks deute auf ausgereifte Service-/Produktportfolios und eine sehr gute Marktbearbeitung hin. Bei der Wettbewerbsstärke liegt das Feld der Unternehmen mit einer Spanne von 20 Prozentpunkten vergleichsweise dicht beieinander. Bei der Portfolioattraktivität dagegen geht die Leistungsfähigkeit der Anbieter im Spitzenfeld mit einer Spanne von 30 Prozentpunkten stärker auseinander. Mit All for One Steeb, Atos, Capgemini, Computacenter, HP, IBM, PwC und T-Systems konnten sich acht Anbieter innerhalb des Leader-Quadranten qualifizieren. Fritz & Macziol wurde von der Experton Group als Rising Star innerhalb dieses Segmentes ausgezeichnet.

Big-Data-Ethik

Die Experton Group hat fünf Schritte identifiziert, die dabei helfen soll, Big-Data-Szenarien erfolgreich umzusetzen:

  • Umdenken dahingehend, dass sich Big Data nicht als ROI über eine bestimmte Zeit darstellen lässt, sondern ein neues datengetriebenes Geschäftsmodell liefert.
  • Ausbildung und Weiterbildung sowie Investitionen in neue Berufe und in den BI-Bereich, um die Informationen in großen Datenmengen zu explorieren.
  • Der Aufbau von Keimzellen im Unternehmen, in denen Big-Data-Ideen zu Big-Data-Szenarien werden, die Mitarbeiter benötigten dafür Freiräume.
  • Leitungsentscheidung darüber treffen, ob die Fachabteilung oder die IT-Abteilung für Big-Data-Szenarien zuständig ist, auch eine Stabsfunktion kann für das Unternehmen hilfreich sein; sowie
  • neue Algorithmen und neue Technologien nutzen.

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