Optimieren Sie Ihr Enterprise Data Warehouse Mit Hadoop

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1 Optimieren Sie Ihr Enterprise Data Warehouse Mit Hadoop HIER STARTEN

2 Die Enterprise Data Warehouse (EDW)-Technologie dient seit mehr als einem Jahrzehnt als zuverlässige Ressource für Unternehmen. Sie bietet Geschäftsbereichen pünktliche und aussagekräftige Einblicke zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen und -ergebnissen. Die Herausforderung für EDWs und die verantwortlichen Teams liegt jedoch in einem schnelles Wachstum der Datenmenge sowie in der Nachfrage nach mehr Analysen. Zur Bewältigung dieser Herausforderung implementieren Unternehmen Hadoop als effiziente Methode zur Optimierung der EDW-Ressourcen. Im Juni 2016 beauftragten Dell EMC und Hortonworks Forrester Consulting damit, die Einführung von Hadoop zur Ausgliederung von Unternehmensdatenmanagement und Analysen zu bewerten. Demografie 109 Entscheidungsträger für Infrastruktur, Speicheranwendungen und Anwendungsentwicklungen in den USA und Großbritannien, verantwortlich für Speicherung und Entscheidungen im Bereich Big Data Position C-level: 9 % VP: 20 % Geschäftsführer: 42 % Manager: 29 % Verantwortungsgrad für Speicherung oder Big Data 32 % sind abschließende Entscheidungsträger 47 % sind Teil eines Teams, das abschließende Entscheidungen trifft 21 % beeinflussen Entscheidungen Unternehmensgröße nach Mitarbeitern 500 bis 999: 9 % bis 4.999: 46 % bis : 22 % bis : 15 % oder mehr: 8 %

3 Hadoop Ist Mainstream Hadoop ist zum absoluten Datenliebling geworden. Umfrageergebnisse deuten darauf hin, dass 78 % der IT- Entscheidungsträger für Unternehmen arbeiten, die Hadoop bereits implementiert haben, sich gerade im Implementierungsprozess befinden oder ihre Implementierung erweitern. Weitere 22 % der Teilnehmer planen, Hadoop in den nächsten 12 Monaten zu implementieren. Hadooponomics, die kostengünstige Skalierbarkeit von Hadoop, eignet sich für zahlreiche Datenmanagement- und Analyseanforderungen. IT-Entscheidungsträger sehen Hadoop als Komponente einer modernen Datenarchitektur. Sie verwenden Hadoop vornehmlich zur Senkung der Gesamtkosten für Daten und Analysen, zur Durchführung fortschrittlicher Analysen und zur Entwicklung eines Data Lake zur Sammlung von Daten aus mehreren Quellen. Unternehmen implementieren Hadoop in erster Linie zur Senkung der Kosten von Daten und Analysen und zur Durchführung fortschrittlicherer Analysen. Aus welchem Grund hat Ihr Unternehmen Hadoop eingeführt? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus) Senkung der Gesamtkosten von Daten und Analysen Fortschrittliche Analysen Entwicklung eines Data Lake zur Sammlung von Daten aus mehreren Quellen Ausgliederung vorhandener Data Warehouses Entwicklung eines Data Lake zur Erfassung und Verwendung neuer Datenquellen Shadow IT (Unternehmenseinheit startete ein Hadoop-Projekt, das später unterstützt werden musste) EDW-Ausgliederung für ETL 63% 61% 57% 49% 47% 42% 38% Quelle: Eine von Dell EMC und Hortonworks in Auftrag gegebene Umfrage von Forrester Consulting, Juli 2016

4 1 2 2 Hadoop Data Lakes Existieren Gut Neben Data Warehouses Welche Datenquellen füllen Ihr Hadoop-Cluster (oder werden dieses füllen)? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus) Die Kostensenkung und die Optimierung von Analysen sind zwar die Hauptgründe für die Implementierung von Hadoop, die Hälfte der IT- Entscheidungsträger nutzen es jedoch für die Ausgliederung vorhandener Data Warehouses. Diese Entscheidungsträger füllen ihren Hadoop Data Lake mit verschiedenen Datenquellen, einschließlich Network Attached Storage (NAS) oder EDWs. Cloud-Dateisysteme Network Attached Storage (NAS) Relational Database Management System (RDBMS) 67% 61% 61% IT-Fachleute erkennen außerdem die Bedeutung von EDWs in ihrer Daten- und Analysearchitektur. Fas 80 % der Teilnehmer interessierten sich für die Optimierung ihrer EDW durch Ausgliederung unbekannter Werte, niedriger Werte oder Archiv- Datenspeicher sowie Verarbeitungsfunktionen in einer kostengünstigeren Hadoop Data Lake Plattform. Nahezu 80 % der Teilnehmer interessierten sich für die Optimierung ihrer EDW in eine kostengünstigere Hadoop Data Lake Plattform. Enterprise Data Warehouse (EDW) 47% Server-Dateisysteme 44% Quelle: Eine von Dell EMC und Hortonworks in Auftrag gegebene Umfrage von Forrester Consulting, Juli 2016

5 1 2 Dennoch Sind Unternehmen Hinsichtlich Der Ausgliederung Von EDW-Daten Auf Hadoop Noch Unausgereift Trotz einer wachsenden Implementierung von Hadoop haben Unternehmen Probleme bei der Entscheidung hinsichtlich des Gleichgewichts ihrer Daten zwischen EDW und Data Lake. Über 60 % der IT-Entscheidungsträger gaben an, dass sie Herausforderungen angehen, indem sie genau ermitteln, welche Daten in der EDW verbleiben und welche auf Hadoop übertragen werden. Andere gaben an, dass sie Probleme mit dem Kostenund Risikomanagement bei maßgeschneiderten Lösungen haben, insbesondere, wenn es um die Sicherstellung der Geschäftskontinuität oder Compliance geht. Das bedeutet, dass IT-Fachleute und ihre Unternehmen bei der Ermittlung übertragbarer Hilfe in Form von Best Practices und Werkzeugen benötigen. Unternehmen haben Probleme bei der Entscheidung hinsichtlich des Gleichgewichts ihrer Daten zwischen EDW und Data Lake. Vor welchen Herausforderungen steht Ihr Unternehmen bei der Ausgliederung von EDW- Daten auf Hadoop? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus) Ermittlung, welche Daten in EDW verbleiben und welche auf Hadoop übertragen werden sollten Hohe Kosten/Risiken bei maßgeschneiderten Lösungen zur Sicherstellung von Geschäftskontinuität mit Hadoop Steigende Investitionen in Datentransformationsprojekte Hohe Kosten/Risiken bei maßgeschneiderten Lösungen zur Sicherstellung von Compliance mit Hadoop 61% 57% 50% 48% Quelle: Eine von Dell EMC und Hortonworks in Auftrag gegebene Umfrage von Forrester Consulting, Juli 2016

6 1 2 2 Hadoop Alleine Ist Nicht Genug Für ihren Erfolg benötigen Unternehmen eine Lösung, die Daten in einem Hadoop Data Lake verwaltet, steuert und verarbeitet. Über 80 % der IT-Entscheidungsträger in dieser Studie wünschen eine Lösung, die Geschäftskontinuität und Datenschutz sicherstellt sowie regulatorischen Anforderungen und Unternehmensrichtlinien mit dem Data Lake erfüllt. Etwa 60 % der IT-Entscheidungsträger wünschen eine Lösung zur Konsolidierung unternehmensweiter Daten, zur Archivierung kalter Daten und zur Ausgliederung von ETL (Extract, Transform, Load) sowie zur ELT-Verarbeitung von EDW. IT-Entscheidungsträger benötigen eine Lösung, die Daten in einem Hadoop Data Lake verwaltet, steuert und verarbeitet. Wie wertvoll sind die folgenden Funktionen und bei einer Lösung, die Daten in einem Hadoop Data Lake verwaltet, steuert und verarbeitet? Sicherstellung von Geschäftskontinuität und Zuverlässigkeit/Schutz von Daten in einem Data Lake Einhaltung von regulatorischen Anforderungen und Unternehmensrichtlinien mit dem Data Lake Sehr wertvoll Wertvoll 39% 44% 48% 33% Unternehmensweite Konsolidierung von Daten auf einer einzigen Plattform 23% 38% Sammlung kalter Daten von EDW zu einem Data Lake 16% 42% Ausgliederung von ETL und ELT, Weiterverarbeitung von EDW 23% 34% Quelle: Eine von Dell EMC und Hortonworks in Auftrag gegebene Umfrage von Forrester Consulting, Juli 2016

7 1 2 2 Überwindung Von Datenfluten Durch Nahtlosen Zugriff Auf Daten Aller Quellen Unternehmen erwarten durch die Implementierung eines Data Lake mit Hadoop-Technologie über eine Speichersystem in Enterprise-Qualität zahlreiche Vorteile. IT-Fachleute wünschen Funktionen in Enterprise-Qualität sowie zur Verwaltung und Skalierung ihrer Hadoop-Umgebung. IT-Fachleute erwarten als Hauptvorteil umfangreichere Analysen von mehr Daten. Niedrigere Kosten von Daten und Analysen sind ein weitere Vorteil für 67 % der Entscheidungsträger. IT-Fachleute erwarten durch die Implementierung eines Data Lake mit Hadoop-Technologie über eine Speichersystem in Enterprise-Qualität umfassendere Analysen und niedrigere Kosten. Welche Vorteile erwartet sich Ihr Unternehmen durch die Implementierung eines Data Lake mit Hadoop-Technologie über eine Speichersystem in Enterprise-Qualität? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus) Umfassendere Analysen als Folge der Entfernung von Datensilos Niedrigere Daten- und Analysekosten bei gleichzeitiger Einhaltung von Unternehmensrichtlinien/regulatorischen Anforderungen Neue Produkte und Services auf der Grundlage neuer Datenquellen und Analysen Bewältigung unstrukturierter und strukturierter Daten 72% 67% 62% 57% Quelle: Eine von Dell EMC und Hortonworks in Auftrag gegebene Umfrage von Forrester Consulting, Juli 2016

8 Hadoop Ist Die Epoche Der Daten- Und Analyse-Renaissance Mehr Daten. Mehr Analysen. Schnellere Erkenntnisse, ohne das Budget zu sprengen. Das streben Unternehmen an, wenn sie eine moderne Daten- und Analysearchitektur entwickeln, die sowohl Hadoop als auch EDWs umfasst. Ein nahtloser und umfassender Zugang zu allen Anwendungsdaten des Unternehmens ist unerlässlich. METHODOLOGIE Dieses Technology Adoption Profile wurde von Dell EMC und Hortonworks in Auftrag gegeben. Unternehmen streben die Entwicklung einer sie eine modernen Daten- und Analysearchitektur an, die ihnen mehr Daten, mehr Datenanalyse und niedrigere Kosten bietet. Zur Erstellung dieses Profils nutzte Forrester vorhandene Untersuchungsergebnisse zum Datenmanagement. Forrester Consulting ergänzte diese Daten um die Antworten aus einer Kundenumfrage unter 79 IT- Entscheidungsträgern in den USA und Großbritannien, die verantwortlich für Speicherung und Entscheidungen im Bereich Big Data sind. Die Kundenumfrage wurde im Juli 2016 durchgeführt. Weitere Informationen zum Daten-Panel von Forrester und dessen Tech Industry Consulting-Dienstleistungen finden Sie unter ÜBER FORRESTER CONSULTING Forrester Consulting bietet eine unabhängige und objektive forschungsbasierte Beratung, die Führungskräften dabei hilft, in ihren Unternehmen erfolgreich zu sein. Die Consulting-Dienstleistungen von Forrester reichen von kurzen Strategiesitzungen bis zu kundenspezifischen Projekten. Forrester bringt Sie in direkten Kontakt mit Analysten, die ihre Fachkenntnisse auf Ihre konkreten geschäftlichen Herausforderungen anwenden. Weitere Informationen finden Sie unter , Forrester Research, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Die nicht autorisierte Vervielfältigung ist streng untersagt. Die Informationen basieren auf den besten verfügbaren Quellen. Die hier wiedergegebenen Meinungen spiegeln den jeweils aktuellen Stand wider und können ohne vorherige Ankündigung geändert werden. Forrester, Technographics, Forrester Wave, RoleView, TechRadar und Total Economic Impact sind Warenzeichen von Forrester Research, Inc. Alle übrigen Warenzeichen sind Eigentum ihrer jeweiligen Unternehmen. Weitere Informationen finden Sie unter [1-10VBQZ4] Projektleiter: Andia Vokshi Market Impact Consultant Mitwirkende Forschung: Forschungsgruppe von Forrester für Anwendungsentwicklung und Bereitstellung