Nachbericht Teradata Innovation Forum

Teradata fokussiert die Hybrid Cloud mit Open-Source-Komponenten

| Autor / Redakteur: Jürgen Frisch / Nico Litzel

Etwa 230 Teilnehmer haben sich auf dem Teradata Innovation Forum in der Münchener BMW-Welt über ihre Pläne und Erfahrungen in Sachen Analytics ausgetauscht.
Etwa 230 Teilnehmer haben sich auf dem Teradata Innovation Forum in der Münchener BMW-Welt über ihre Pläne und Erfahrungen in Sachen Analytics ausgetauscht. (Bild: Teradata)

Eine massive parallele Datenbank, erweitert um einen Hadoop Data Lake sowie um Cloud-Instanzen: In der Beratungsmethode „Rapid Analytic Consulting“ lehrt Teradata die Unternehmen, wie viele aufeinanderfolgende kleine Projekte Analytics-Programme zum Erfolg bringen.

„Eine durchgängige Plattform, Cloud-Szenarien sowie Open Source sind die Grundpfeiler unseres Analytic-Portfolios.“ Mit diesen Worten eröffnet Sascha Puljic, der seit Januar dieses Jahres als Country Manager und Geschäftsführer von Teradata Deutschland aktiv ist, das Teradata Innovation Forum in München, wo etwa 230 Teilnehmer ihre Pläne und Erfahrungen in Sachen Analytics ausgetauscht haben.

Die Grundlage aller Angebote des Analytics-Spezialisten ist das Integrated Data Warehouse, eine Datenbank für Massive Parallel Processing. Mit Workload-spezifischen Plattformen lässt sich diese Datenbank anpassen, um projektspezifische Anforderungen in den Bereichen Data Warehousing, Data Discovery und Data Staging abzudecken. Jede dieser Workload-spezifischen Plattformen ist spezialisiert auf eine bestimmte Anforderung, deren Bandbreite von Reports und Analysen bis hin zu Data Warehousing mit projektspezifischen Analytics-Funktionen reicht.

Query Grid erweitert die Analyse auf externe Systeme

Über die Funktion Query Grid können Anwender die Data-Warehouse-Analysen um externe Systeme erweitern. Erreichbar von der Teradata Database und von der Analyse-Engine Teradata Aster aus sind beispielsweise Hadoop-Datalakes auf Basis von Cloudera und Hortonworks. Im Rahmen der Funktion Software Defined Data Warehouse führt Teradata mehrere Data-Warehouse-Instanzen zu einem System zusammen, sodass Anwender die Informationen daraus gemeinsam analysieren können.

Erst im September hat der Analytics-Spezialist unter dem Namen Teradata Everywhere eine Reihe von Software-Updates veröffentlicht, die den Aufbau flexibler Hybrid-Architekturen auf Basis einer gemeinsamen Datenbank ermöglichen sollen. Unternehmen können damit Workloads zwischen verschiedenen Umgebungen verschieben. Die Initiative Borderless Analytics bündelt Updates der Funktion Query Grid für die verbesserte Verknüpfung von Inhouse-basierten Analyseumgebungen mit Systemen in der Cloud.

Workloads lassen sich zwischen Systemen hin- und herschieben

Das Programm Teradata Unity verteilt Workloads und stellt dabei eine hohe Verfügbarkeit sicher. In der aktuellen Version umfasse das Verschieben Hybrid-Umgebungen aus On-Premise-Appliances, Virtualisierungsumgebungen sowie Systeme aus der Managed Cloud und der Public Cloud. Im ersten Halbjahr 2017 sollen Funktionen hinzukommen, um einzelne Datenänderungen zwischen Teradata-Systemen zu kopieren und ganze Datenbanken zu replizieren. Die letztgenannte Funktion zielt auf redundante Verfügbarkeit, Notfallwiederherstellung, Tests sowie Qualitätssicherung und Entwicklung.

Ebenfalls seit September ist die Teradata Aster Analytics auf Hadoop sowie auf Amazon Web Services verfügbar. Klassische Open-Source-Pakete für Analytics seien üblicherweise nicht für die Nutzung auf Hadoop ausgelegt, sondern nur nachträglich dafür angepasst. Daher müssten die Daten dieser Systeme meist auf eine dezidierte Plattform geladen werden. Anders bei Aster Analytics: Diese Lösung stellt Text-, Pfad und Musteranalysen sowie Machine Learning und Statistik in einer einheitlichen Benutzeroberfläche mit einheitlicher Syntax zur Verfügung. Ein dezidiertes System sei dafür nicht notwendig.

Die Managed Cloud nutzt ein Rechenzentrum aus Frankfurt

„Mit ihrem Standort in Deutschland bietet die Teradata Managed Cloud eines der höchsten Datenschutzniveaus der Welt und zudem eine schnelle Anbindung für Unternehmen in der Region“, erklärt Jürgen Boiselle, Managing Partner Architecture Consulting bei Teradata.
„Mit ihrem Standort in Deutschland bietet die Teradata Managed Cloud eines der höchsten Datenschutzniveaus der Welt und zudem eine schnelle Anbindung für Unternehmen in der Region“, erklärt Jürgen Boiselle, Managing Partner Architecture Consulting bei Teradata. (Bild: Teradata)

Die Verfügbarkeit von Aster Analytics zeigt beispielhaft die Hybrid-Cloud-Strategie von Teradata. Mit der Managed Cloud aus einem Rechenzentrum in Frankfurt heraus hat Teradata im Oktober seine Hybrid Cloud Strategie ergänzt. Unternehmen können im Rahmen dieses Angebots die Teradata-Datenbank zu einem monatlichen Festpreis nutzen. „Mit ihrem Standort in Deutschland bietet die Teradata Managed Cloud eines der höchsten Datenschutzniveaus der Welt und zudem eine schnelle Anbindung für Unternehmen in der Region“, erklärt Jürgen Boiselle, Managing Partner Architecture Consulting bei Teradata. „Unternehmen können mit diesem Angebot ihre On-Premise-Systeme ergänzen und Workloads flexibel verschieben.“

Mit dem Rechenzentrum in Frankfurt will Teradata der gerade im deutschen Mittelstand weit verbreiteten Cloud-Skepsis begegnen. Laut Marktforschungsergebnissen des Analytics-Anbieters bevorzugt eine Mehrheit europäischer Unternehmen eine Cloud-Präsenz innerhalb der EU. Gründe dafür seien das Safe-Harbor-Urteil, die EU-Datenschutzrichtlinie sowie unternehmensinterne Compliance-Ansprüche an Cloud-Dienste.

Rapid Analytic Consulting zeigt den Projekterfolg schon vor dem Start

Die beschriebenen technologischen Komponenten erweitern die Möglichkeiten, analytische Lösungen aufzubauen. Da die wenigsten Unternehmen alleine mit Technik zum Ziel kommen, hat Teradata das sogenannte Rapid Analytic Consulting (RACE) vorgestellt. Es handelt sich dabei um eine agile Beratungsmethode, die Unternehmen vor einer Investition Erkenntnisse über den potenziellen Mehrwert der analytischen Lösung liefern soll und die gleichzeitig helfe, das Projektrisiko zu reduzieren. Die dabei verwendeten Teradata Business Value Frameworks bündeln nach Unternehmensaussage Erfahrungen aus mehreren tausend Kundenprojekten. Beim Projektstart erhielten die Unternehmen eine Roadmap, die aufzeige, wann in welchem Ausmaß sich welcher Mehrwert einstelle.

„Innovation braucht die Möglichkeit von Fehlschlägen“, erläutert Stephen Brobst, Chief Technology Officer von Teradata, in seiner Keynote. „Bei den vielen kleinen Projektschritten im Lean Solution Development sind Fehlschläge ohne großen finanziellen und personellen Aufwand möglich.“
„Innovation braucht die Möglichkeit von Fehlschlägen“, erläutert Stephen Brobst, Chief Technology Officer von Teradata, in seiner Keynote. „Bei den vielen kleinen Projektschritten im Lean Solution Development sind Fehlschläge ohne großen finanziellen und personellen Aufwand möglich.“ (Bild: Teradata)

Den theoretischen Hintergrund für die Beratungsmethode RACE stellt Stephen Brobst, Chief Technology Officer von Teradata, in seiner Keynote vor: „Unser Ziel ist es, dem Business die Arbeit der Data Scientists so schnell wie möglich zur Verfügung zu stellen. Die bisher übliche Projektmethode Wasserfall reicht hierfür nicht aus.“ Die Alternative hierzu sei die Methode Lean Solution Development. Hierbei würden Elemente der Software-Entwicklungsmethoden Agile und DevOps auf den Prozess der Entwicklung analytischer Systeme angewendet. Ausgangspunkt sind laut Brobst kleine Projekte, die Teams von acht bis zwölf Entwickler in maximalen drei bis vier Wochen durchziehen. Während die Wasserfall-Methode von einem festgelegten Pflichtenheft ausgehe und sich die Ressourcen und die Projektdauer an die Erfüllung des Bedarfs angepasst würden, sei es beim Lean Solution Development genau umgekehrt: Ressourcen und Zeit stünden fest, während das abzuarbeitende Pflichtenheft sich agil anhand der erzielten Teilergebnisse ändere.

Perfektion ist in Analytics-Projekten ein schlechter Ratgeber

„Innovation braucht die Möglichkeit von Fehlschlägen“, erläutert Brobst. „Bei den von uns bevorzugten vielen kleinen Projektschritten sind solche Fehlschläge ohne großen finanziellen und personellen Aufwand möglich. Aus jedem Fehlschlag kann das Projektteam etwas lernen.“ Enorm wichtig dabei sei es, dass die Projektdauer sich in Wochen und nicht in Monaten bemesse. Größere Projekte müssten dementsprechend in kleinere Schritte aufgeteilt werden. Ähnlich wichtig sei der Grad der Funktionsabdeckung: „Perfektion ist in Analytics-Projekten ein schlechter Ratgeber. Viel besser ist es, eine Anforderung ,gut genug' zu erfüllen, aber dabei schnell zu sein.“

Eines der Referenzprojekte der Veranstaltung in der BMW-Welt kam passenderweise von BMW selbst. Um die steigende Nachfrage nach Fahrzeugen in Übersee zu erfüllen, fertigt der Hersteller seine Fahrzeuge inzwischen auch in China. So steigt nicht nur die Zahl der Logistikdienstleister, sondern auch die Komplexität der Lieferkette. Um die Lieferkette transparent zu machen, hat der Bereich Material Control Overseas Plant der BMW Group ein Analytics-Projekt mit Teradata gestartet.

Ausgangspunkt des Projekts war das Problem, dass der Hersteller beim Ausfall eines Logistikdienstleisters häufig auf die extrem teure Luftfracht zurückgreifen musste, um keinen Produktionsausfall zu riskieren. Auf Basis der agilen Informationsplattform von Teradata hat BMW durch das zentrale Tracking aller Logistik-Provider die Effizienz der Materialsteuerung deutlich erhöht. Dank der erhöhten Transparenz konnte das für den Materialfluss zuständige Team innerhalb von zwei Jahren die Kosten für die Luftfracht zu den Werken in China um nahezu 70 Prozent senken. Auf neue Anforderung in Übersee kann der Fahrzeughersteller nun zügig reagieren.

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