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1 Big Business Dank Big Data? Neue Wege des Datenhandlings und der Datenanalyse, Deutschland 2012 Portfolio-Darstellung: Software AG IDC Multi-Client-Projekt November 2012 Analyst: Matthias Zacher IDC Central Europe GmbH Hanauer Landstraße Frankfurt am Main

2 M E T H O D I K Die nachfolgende Unternehmensdarstellung basiert auf Informationen, die von der Software AG zur Verfügung gestellt wurden. Für diese Angaben übernimmt IDC keine Gewähr. S O F T W A R E A G P o r t f o l i o - D a r s t e l l u n g Informationen zum Unternehmen Die Software AG ist ein 1969 gegründeter global tätiger Anbieter von Lösungen für den Entwurf von Prozess-Strategien sowie das Design, die Implementierung und die Überwachung von Prozessen; SOA, Integration und Datenmanagement; Anwendungsentwicklung prozessgesteuerte SAP-Implementierung sowie strategische Prozessberatung und Dienstleistungen. Das Unternehmen mit Sitz in Darmstadt beliefert rund Kunden in 70 Ländern weltweit. Positionierung im Bereich Big Data Big Data in seinen verschiedenen Ausprägungen und Lösungsansätzen fordert Unternehmen immer stärker heraus. Die Lösungen der Software AG im Segment Big Data unterstützen IT-Organisationen dabei, die Leistungsfähigkeit ihrer IT- Architekturen nachhaltig zu maximieren und vielfältige Big-Data-Lösungsszenarien abzubilden. So verschaffen sich Unternehmen erhebliche Wettbewerbsvorteile durch signifikante Beschleunigung von Geschäfts- und Entscheidungsprozessen um bis zu mehrere Größenordnungen. Realisiert wird dies u.a. durch Verwendung von Hauptspeicher (RAM) anstelle von festplattenbasierten Datenbanken zur Datenverwaltung, d.h. In-Memory-Datenmanagement, sowie Echtzeitverarbeitung von Events (Complex Event Processing) und Echtzeittransport von Messages (Real- Time-Messaging). Insbesondere beim In-Memory-Datenmanagement werden dabei ganz neue Möglichkeiten zum Scale-Up (volle Ausnutzung der Hauptspeicherressourcen einer Maschine aus einer Anwendungsinstanz) und Scale- Out (Maximierung von Skalierbarkeit und Datenvolumen durch Bildung von Serverclustern) realisiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanksystemen skaliert diese Architektur nahezu linear und erfordert keine erheblich überproportionalen IT-Investitionen zum Ausbau der Skalierbarkeit. So realisieren Unternehmen maximale Geschwindigkeit im Business und nachhaltigen Mehrwert ihrer IT-Investitionen. Darstellung des Portfolios im Big Data Umfeld BigMemory Die Lösung für Enterprises von Terracotta, eines Unternehmens der Software AG, wird unter dem Brand "BigMemory" vermarktet. BigMemory ist eine Softwarelösung zur effizienten Verwaltung großer Datenmengen im Hauptspeicher für schnelle Lese- und Schreiboperationen. Bei der effizienten Ausnutzung von Hauptspeicherressourcen unterscheidet BigMemory ähnlich wie in 2 #MCBigData IDC

3 einem klassischen Storage-Szenario nach einer "Tiered Speicherarchitektur"; hier allerdings im Server-RAM. BigMemory unterteilt diesen Speicher in die drei Layer Java Virtual Machine (JVM) Heap Memory, In-Process BigMemory (Off Heap; local RAM) und Distributed BigMemory Server RAM. Damit werden eine äußerst geringe Latenz im Milli- und Mikrosekundenbereich und eine hohe Zugriffsgeschwindigkeiten auf die Daten erreicht. Das gelingt vor allem durch eine umfassende und effiziente Ausnutzung aller vorhandenen Hauptspeicherressourcen der Server (Scale-Up und Scale-Out), wobei die sonst unter Java typischen Speicherbereinigungspausen (Garbage Collection Pauses) durch technologische Innovationen in BigMemory umgangen werden. Der Einsatz vom BigMemory beispielsweise im Financial Services-Umfeld reduzierte das Payment-Processing eines Kreditkartengebers inklusive Risiko- und Limitprüfung von 45 Minuten auf 4 Sekunden und verdeutlicht signifikant den Nutzen der Lösung. Die Lösung ist komplett in Java geschrieben. Das garantiert ein hohes Maß an Offenheit und Flexibilität nicht nur bei Java-Lösungen sondern auch gegenüber anderen Anwendungen. Infolge des hohen Bekanntheitsgrads, der starken Standardisierung und der Einfachheit ist die Einführung von BigMemory innerhalb von wenigen Tagen oder Wochen realisierbar. Mit BigMemory unterliegen Java- Anwendungen keinerlei Memory- und Performance-Einschränkungen durch die Speicherbereinigung, und es verwaltet Terabytes von Daten näher an der Anwendung. Darüber hinaus stehen z.b. Mechanismen zur Sicherung von Datenkonsistenz über alle Anwendungsinstanzen, Hochverfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Replikation über mehrere Rechenzentren zur Verfügung. Der Einsatz der beschriebenen Lösungskomponenten verbessert die Leistungsfähigkeit von Unternehmen bei der Bewältigung von Big Data- Herausforderungen und generiert somit immer auch einen kurzfristigen geschäftlichen Nutzen. Nachfolgend sind ausgewählte Beispiele aufgeführt. Anwendungs- und Einsatzszenarien Telekommunikationsindustrie Ein Telekommunikationsanbieter setzt die Lösung zur schnelleren Abwicklung des Billings und des Provisionings ein. Somit ist es nun möglich, viel schneller als bisher auf die Kundendaten zuzugreifen. Zudem lassen sich die Self-Service-Angebote mit hochskalierbaren Online-Lösungen deutlich verbessern. Finanzdienstleister Die Lösung unterstützt einen Financial Services Anbieter bei der Beschleunigung der Trade Reconcilation Prozesse, für deren Abwicklung u.a. aus Compliance-Gründen ein begrenztes Zeitfenster zur Verfügung steht, hinsichtlich unterschiedlicher Parameter: Schnellerer Kontenabgleich nach Finanztransaktionen, schnellere Umsetzung von großvolumigen Transaktionen wie Order-Trading, Autorisierung von Kreditkarten und weiteren Aktivitäten. Zu den Aufgaben, die nun beschleunigt durchgeführt werden können, zählen u.a. die zeitnahe Bestimmung der Risikoposition, Real-Time Fraud Detection sowie Analysen für Asset Management und für Risk Management IDC #MCBigData12 3

4 Hightech und Internet Besonders geeignet ist BigMemory für Cloud Service Provider, da in diesem Markt u.a. die stabile Einhaltung immer ambitionierterer SLAs gegenüber den Kunden in Bezug auf Antwortzeitverhalten, Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit wichtige Wettbewerbsfaktoren sind. Darüber hinaus entstehen große Anteile der Big Data - Datenvolumina in der Cloud bzw. werden dort gesammelt, z.b. in Form von Daten über das Verhalten von Konsumenten in Online-Shops, Bewegungsdaten von mobilen Geräten, etc., so dass Cloud-Anbieter zu den vorrangigen Big-Data-Nutzern zählen. Travel und Transport Ein führender Anbieter von Online-Reisebuchungsdienstleistungen verschafft sich mit Hilfe von BigMemory erhebliche Wettbewerbs- und Kostenvorteile: Durch die Beschleunigung der Online-Services (eigenes Buchungsportal, sowie Web-Services, die aus fremden Portalen genutzt werden) maximieren sie Konversions-raten, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung, sowie noch ambitioniertere SLAs gegenüber ihren Geschäftskunden. Zum anderen führt die Tatsache, dass die überwiegende Mehrzahl der Online-Zugriffe mit Daten in BigMemory kommunizieren zu einer erheblichen Entlastung des Kernsystems, mit der Folge erheblicher Kosteneinsparungen, da dort teure Mainframe- bzw. Datenbank-Cluster-Kapazitäten reduziert werden konnten. Öffentliche Hand Eine Einrichtung der Öffentlichen Hand in den USA nutzt die Lösung um einer sehr hohen Nutzerzahl skalierbare Web-Services ohne Einbußen an Geschwindigkeit und Verfügbarkeit bereit zu stellen. Damit kann die Einrichtung interne SLAs garantieren. 4 #MCBigData IDC

5 C o p y r i g h t H i n w e i s Die externe Veröffentlichung von IDC Information und Daten dies umfasst alle IDC Daten und Aussagen, die für Werbezwecke, Presseerklärungen oder anderweitige Publikation verwendet werden, setzt eine schriftliche Genehmigung des zuständigen IDC Vice Presidents oder des jeweiligen Country-Managers bzw. Geschäftsführers voraus. Ein Entwurf des zu veröffentlichenden Textes muss der Anfrage beigelegt werden. IDC behält sich das Recht vor, eine externe Veröffentlichung der Daten abzulehnen. Für weitere Informationen bezüglich dieser Veröffentlichung kontaktieren Sie bitte: Katja Schmalen, Marketing Manager, +49 (0)69/ oder Urheberrecht: IDC, Die Vervielfältigung dieses Dokuments ist ohne schriftliche Erlaubnis strengstens untersagt IDC #MCBigData12 5

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