IT-Awards 2023 Die beliebtesten Anbieter von Big Data as a Service

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Aktuelle und zuverlässige Daten sind im Unternehmensalltag unverzichtbar, um belastbare Geschäftsentscheidungen zu treffen und im Wettbewerb am Ball zu bleiben. Der Betrieb der dazu nötigen IT-Infrastrukturen ist aber immer noch aufwendig und teuer. Big Data as a Service (BDaaS) ist deshalb eine interessante Alternative.

Die Auswertung unternehmensinterner und verfügbarer externer Informationsquellen ist oftmals zum Alltag geworden. Lösungen wie generative KI machen den Umgang mit den verfügbaren Daten komfortabler und erfolgversprechender denn je zuvor. Moderne Analytics-Plattformen liefern maßgeschneiderte Erkenntnisse mit wenigen Mausklicks oder nach Fragestellungen in natürlicher Sprache. Unternehmen gelangen auf dieser Grundlage zu fundierten Entscheidungen, positionieren sich vorteilhaft gegenüber dem Wettbewerb oder erschließen gar zu völlig neuartigen Geschäftsmodellen.

Doch was zunächst äußerst attraktiv klingt, ist in der Praxis nur auf steinigen Wegen zu erreichen. In den seltensten Fällen liegen die verfügbaren Daten in optimaler Form vor. Oftmals sind Datensilos vorhanden, die zunächst aufgebrochen und die darin lagernden Informationen eingeschätzt, aufbereitet und damit erschlossen werden müssen. Aber auch die anschließende Auswertung ist eine Kunst für sich.

Hoher Aufwand stellt Firmen vor Probleme

Das Heben der vorhandenen Datenschätze erfordert nicht nur gründliche Planung, sondern auch leistungsfähige Technik. Hierbei ergeben sich gleich mehrere Fallstricke, die entsprechende Projekte deutlich erschweren können. So sind vorhandene Legacy-Systeme oft noch auf die reine Verarbeitung strukturierter Daten ausgerichtet und können die jetzt übliche Flut an unstrukturierten Informationen kaum oder gar nicht verarbeiten.

Die Leserinnen und Leser von BigData-Insider haben abgestimmt. Beim Klick auf die Bildergalerie sehen Sie die drei beliebtesten Anbieter aus dem Bereich Big Data as a Service 2023:

Bildergalerie

Die nötige Planung, Anschaffung und Implementierung einer modernen, zukunftssicheren Big-Data-Infrastruktur ist komplex und teuer. Sie umfasst skalierbare Rechen-, Storage- und Netzwerkressourcen sowie spezialisierte Analytics-Lösungen. Zudem bedarf es erfahrenen Fachkräften, um das Projekt zu realisieren sowie Technik und Daten auf eine optimale Weise zusammenzuführen. Ein beachtlicher Gesamtaufwand, der vor allem für kleine und mittelständische Unternehmen kaum zu bewältigen ist.

Es geht auch unkomplizierter

Mit Big-Data-as-a-Service-Angeboten (BDaaS) findet sich eine mögliche Alternative in der vielgerühmten Cloud. Einer der ausschlaggebendsten Faktoren ist dabei der Wegfall hoher Investitionen, die in der Technik vor Ort gebunden sind. Entsprechende Anbieter stellen stattdessen die nötigen Ressourcen einschließlich der Analyseplattform in der Cloud bereit. Deren hochskalierbare Auslegung gestattet Flexibilität und das Mitwachsen entlang der unternehmerischen Entwicklung, ohne dafür bereits im Vorfeld große Vorabinvestitionen tätigen zu müssen.

Auch die Implementierung ist vor allem im Vergleich mit einer On-Premises-Installation neuer Technik schnell abgewickelt. Für die nötige Wartung und Updates sorgen die Anbieter, gleiches gilt für die Einhaltung geltender Compliance- und Datenschutzvorgaben. Zudem stehen sie meist mit Rat und Tat helfend beim Um- und Einstieg zur Seite. Die Abrechnung der BDaaS-Dienste erfolgt meist nutzungsbasiert und berücksichtigt nur tatsächlich in Anspruch genommene Services, wie etwa Rechenleistung, Speicherplatz oder Software. Dies sorgt für Planungssicherheit und reduziert durch transparente Kostenstrukturen die Hürden für den Einstieg in die Verarbeitung großer Datenmengen.

Starker Markt mit glänzenden Aussichten

Doch nicht nur für die Unternehmensnutzer bietet BDaaS Vorteile, auch die Anbieter selbst bewegen sich in einem Marktumfeld mit hohem Wachstumspotenzial. Die Marktforscher von Mordor Research beziffern den weltweiten Gesamtmarkt auf aktuell rund 25,44 Milliarden US-Dollar. Bis 2028 soll dieses Gesamtvolumen auf rund 86,76 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer jährlichen Zuwachsrate („Compound Annual Growth Rate“, CAGR) von 27,81 Prozent entspräche.

Diese Entwicklung wird von verschiedenen Faktoren vorangetrieben. Dazu zählt beispielsweise der zunehmende Einsatz von Private-Cloud-Diensten, die mit Sicherheit, Performance und planbaren Kosten bei Unternehmen punkten können. Der ungebrochene Bedarf an leistungsfähigen Echtzeit-Analyselösungen und der zunehmende Einsatz von KI-basierten Plattformen dürften den Markt zusätzlich antreiben.

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