Die Innovationswelle in den Daten verarbeitenden Branchen ist bei Weitem noch nicht vorüber. Bei Tableau sind wir stets an innovativen Technologien interessiert und vor allem daran, wie wir unseren Kunden damit einen Mehrwert verschaffen können. Einmal im Jahr nehmen wir etwas Abstand und machen eine Bestandsaufnahme hinsichtlich der großen Veränderungen in der Welt der Daten. Diese Trends erwarten uns 2015.
- Big Data in der Cloud
- ETL wird persönlich
- SQL oder NoSQL, das ist hier die Frage.
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1. Big Data in der Cloud
Die Cloud ist überall, und wir werden hier auch weiterhin extreme Zuwächse erfahren. „Big Data“ sind für das Wachstum der Cloud von entscheidender Bedeutung: Der Umsatz der 50 wichtigsten öffentlichen Cloud-Anbieter schoss – nach Angaben von Technology Business Research – im 4. Quartal 2013 um 47 % auf 6,2 Mrd. US-Dollar in die Höhe. Amazon Redshift und Google BigQuery haben ein enormes Wachstum zu verzeichnen. Datenbank-Player wie Teradata sind auch mit von der Partie.
Weiterführende Lektüre: Big Data Analysen mit Amazon Redshift
2. ETL wird persönlichEs wurde geschätzt, dass Analytiker 80 % ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung verbringen, während nur 20 % für die Auswertung und Interpretation verwendet wird. Jetzt kommen die persönlichen Datenbereinigungswerkzeuge für Analytiker: Werkzeuge wie Trifacta, Alteryx, Paxata und Informatica Rev machen die Datenvorbereitung einfacher – und erfordern weniger Technologie und Infrastruktur.
Stanford: Wrangler: Interaktive visuelle Spezifikation von Datentransformationsskripten
3. SQL oder NoSQL, das ist hier die Frage.
Auch wenn manche glauben, dass die Jury sich noch berät: NoSQL setzt sich in der Branche durch. NoSQL wurde entwickelt, um die Skalierung zu vereinfachen, Datenbanken flexibler zu machen und große Datenmengen schneller nutzen zu können. Unternehmen wie MarkLogic, Cassandra, Couchbase und MongoDB bringen neue Innovationen für SQL-Datenbanken auf den Markt und machen dies mit großen Produktionsimplementierungen in überraschenden Bereichen recht gut.
Hier finden Sie die Debatte von zwei Experten: Was ist besser für Big-Data-Anwendungen: SQL oder NoSQL?
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