IT-Awards 2024 Die beliebtesten Anbieter von Big Data as a Service

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Die möglichst schnelle, präzise und umfassende Auswertung von Daten ist längst von der Kür zur Pflicht geworden. Sie bilden eine wichtige Grundlage für fundierte, datengetriebene Geschäftsentscheidungen und sind zudem ein bedeutender Faktor, um im Wettbewerb bestehen zu können. Die dafür nötige IT-Infrastruktur ist allerdings komplex und teuer. Mit Big Data as a Service (BDaaS) gibt es aber eine interessante Alternative aus der Cloud.

Das weltweite Datenaufkommen kennt kein Halten und wächst immer weiter. Laut Prognosen der Marktforscher von IDC werden bis 2027 rund 284 Zetabyte an Daten erstellt oder repliziert. Das ist auch darauf zurückzuführen, dass Unternehmen verstärkt Betriebsabläufe, Maschinen und Anlagen digitalisieren, um möglichst viele Informationen aus ihren Prozessen und Vorgängen zu erhalten. In Verbindung mit zusätzlich einbezogenen externen Daten sind unter anderem datengetriebene Entscheidungen und Erkenntnisse, Prozessoptimierungen und sogar gänzlich neue Geschäftsmodelle möglich.

Die Auswertung aller verfügbaren Informationsquellen hat mittlerweile Einzug in den Alltag vieler Unternehmen gehalten. Im Zuge der verstärkten Einbindung generativer KI wird der Umgang mit der Datenbasis immer komfortabler und ist auch von Mitarbeitern ohne tief greifende Fachkenntnisse zu bewältigen. Wenige Mausklicks und Fragestellungen in natürlicher Sprache reichen aus, um an die gewünschten Informationen zu gelangen.

Zahlreiche Herausforderungen

Diese verlockend klingenden Vorteile sind in der Praxis aber oft teuer erkauft. Die Probleme beginnen oft schon bei den Datenquellen: Häufig finden sich Silos vor, die zunächst aufgebrochen und die darin enthaltenen Informationen eingeschätzt, aufbereitet und somit erschlossen werden müssen. Nur in den seltensten Fällen liegen Daten direkt in optimaler Form vor. Das führt auch technisch zu Schwierigkeiten: Legacy-Systeme sind in der Regel auf die Verarbeitung strukturierter Daten ausgelegt und kommen häufig mit der heute üblichen Flut an unstrukturierten Daten nicht mehr zurecht.

Auch die anschließende Auswertung ist eine Kunst für sich und erfordert nicht nur gründliche Planung, sondern auch leistungsfähige Technik und den Einsatz spezialisierter Lösungen. Skalierbare Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen sind unumgänglich, um neben aktuellen auch künftigen Herausforderungen gewachsen zu sein. Nicht zu vergessen ist der Bedarf an erfahrenen Fachkräften, die von Umsetzung und Betrieb der IT-Infrastruktur über die Datenaufbereitung bis hin zur effizienten Auswertung aller verfügbaren Informationen zahlreiche Bereiche abdecken müssen. Insgesamt entstehen so schnell komplexe Projekte, die vor allem von kleinen und mittelständischen Unternehmen finanziell und personell oft nicht zu bewältigen sind.

Alternative aus der Cloud

Abhilfe gibt es in Form von Big-Data-as-a-Service-Angeboten (BDaaS), die sich Cloud Computing und Cloud Storage zunutze machen. Sie bieten einige deutliche Vorteile gegenüber klassischen On-premises-Systemen. Am schwersten wiegt dabei der weitgehende Wegfall des hohen Investitionsbedarfs in Technik vor Ort. BDaaS-Anbieter stellen die erforderlichen Ressourcen einschließlich der Analyseplattform in der Cloud bereit.

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 2024:

Bildergalerie

Dieser Ansatz bringt dank seiner Hochskalierbarkeit direkt einen weiteren Vorteil mit sich: Anfallende Workloads sind selten gleichmäßig und benötigen mal mehr, mal weniger Rechenleistung und Speicherplatz. BDaaS-Kunden können bei Bedarf einfach zusätzliche Leistung oder andere Ressourcen hinzubuchen und diese auch wieder abschalten, falls sie nicht mehr benötigt werden. Diese Flexibilität und die Möglichkeit, nach Bedarf und in kurzer Zeit ganze Plattformen oder Tools zu ergänzen, sorgen für Zukunftssicherheit. Der BDaaS-Service wächst und entwickelt sich mit dem jeweiligen Unternehmen und benötigt dazu im Gegensatz zu On-Premises-Installationen keine großen Vorabinvestitionen.

Die Implementierung von BDaaS ist im Vergleich mit lokaler Technik schnell umgesetzt. Wartung und Updates fallen in die Zuständigkeit des jeweiligen Anbieters, gleiches gilt für die Einhaltung geltender Compliance- und Datenschutzvorgaben. Gängig ist der Einsatz von Open-Source-Software, wie etwa Hadoop und HBase, Apache Spark, Hive, Flink und Kafka sowie Unterstützung für Programmiersprachen wie zum Beispiel R und Python. Die Daten selbst können zudem etwa in Objektspeichern wie Amazon S3 oder Microsoft Azure Blob Storage untergebracht werden. Hybride Implementierungsansätze und der Einsatz von Containerisierung über Kubernetes sind ebenfalls möglich.

BDaaS-Anbieter unterstützen ihre Kunden in der Regel mit Beratung und praktischer Unterstützung beim Um- und Einstieg. Die in Anspruch genommenen Ressourcen werden meist nutzungsbasiert abgerechnet. Das sorgt für Transparenz und vermeidet unnötige Kosten.

Wachsender Markt mit glänzenden Aussichten

Das Interesse an BDaaS-Angeboten ist groß und dementsprechend ist der Markt in Bewegung. Laut einer aktuellen Studie von Mordor Intelligence umfasst der weltweite BDaaS-Gesamtmarkt im aktuellen Jahr ein Volumen von rund 32,5 Milliarden US-Dollar. Bis 2029 soll diese Marktgröße auf rund 110 Milliarden US-Dollar wachsen. Dies würde einer jährlichen Zuwachsrate („Compound Annual Growth Rate“, CAGR) von über 27 Prozent entsprechen.

Als Wachstumstreiber gelten vor allem die zunehmende Weiterentwicklung des Cloud Computings und die damit einhergehenden Möglichkeiten für Unternehmen. Die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit und daraus gewonnene Erkenntnisse spielen laut den Marktforschern mittlerweile eine Schlüsselrolle, um zum Beispiel Kunden und ihre Bedürfnisse besser zu verstehen. Hinzu kommt der zunehmende Einsatz von Private-Cloud-Diensten, die vor allem wegen ihrer Sicherheit, Performance und den planbaren Kosten geschätzt werden.

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