big data 2016

Trendsreport ODBMS. Die Datenbank-Generation der heutigen Zeit

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Big Data

Abbildung 1: Big Data scheint die IT-technische Herausforderung der Neuzeit zu sein. Dass die Antwort darauf eine Datenbank-Lösung ist, liegt auf der Hand.

Dass jede Branche seine ganz eigenen Codes und Abkürzungen hat, ist längst kein Geheimnis mehr. Wer jedoch begreifen will, was dahinter steckt, muss sich recherchetechnisch mit wachem Auge an das Thema herantasten. Denn die Technik entwickelt sich permanent weiter. Stillstand ist Rückschritt. Wer es sich jedoch zur Gewohnheit macht, sich regelmäßig zu informieren, wird auch langfristig mithalten können. ODBMS ist eine Entwicklung, die immer mehr Fuß fasst. Wer sich damit beschäftigt wird feststellen, dass hinter ODBMS sogenannte Operational Database Management Systems stecken  und von diesen Systemen gibt es sogar mehr als nur eines. Was sie charakterisiert und was es Neues zu einem der bekannteren Systeme zu berichten gibt, ist Thema dieses Trendreports. 

Die Anwendungsbereiche von ODBMS im Vergleich

Die Anwendungsbereiche von ODBMS könnten vielfältiger nicht sein. Die aktuell definierbaren Kategorien sind diese Anwenderfälle.

  • Eine undefinierbar hohe Anzahl an Computern und Nutzern produzieren nicht nur große, sondern auch sehr variable Datenmengen. In der Praxis hat sich hier SAP HANA als sogenanntes In-Memory-System einen Namen gemacht, um die Datenmassen kontrolliert auswertbar zu machen. Im privaten Sektor sind Online-Videotheken hier ein sehr plastisches Beispiel. Videostreaming ist demnach das Äquivalent bei privaten Nutzern, denn auch dabei werden Datenmassen einer Vielzahl an Usern zur Verfügung gestellt. Auch in der Radiowelt ist die Streaming-Technologie ein Hauptthema.
  • Auch in der Finanzbranche können ODBMS genutzt werden. Einem bestimmten Algorithmus folgens sollen in der Branche insbesondere Veränderungen am Finanzmarkt aufgezeigt werden, die die Gefahr bergen, eine Bankenpleite oder gar einen Börsencrah heraufzubeschwören. Ähnlich beliebt sind die dazugehörigen Analysesysteme, die kriminelle Aktivitäten der Branche in den Fokus rücken.
  • Letztlich können die Systeme auch genutzt werden, um Datenmassen zu minimieren und nur die Informationen zu konservieren, die auch langfristig benötigt werden. Durch die Reduzierung der Inhalte wird die Analyse nicht nur leichter, sondern vor allem auch schneller möglich.

Das steckt hinter Operational Database Management Systemen

ODBMS tragen dem Datenwust Rechnung, der heute als Big Data bezeichnet wird. Häufig ist bei den vorliegenden Datenmassen ein Zugriff mittels SQL nicht mehr up-to-date. Immer deutlicher werden Forderungen nach Unternehmer-Anwendungen, mit höherer und gleichzeitig variablerer Performance. Immer häufiger lautet die Antwort auf diese Forderung ODBMS.

Dies ist nicht etwa eine Alternative zu vorherrschenden RDBMS-Datenbank-Strukturen, sondern vielmehr eine Weiterentwicklung dieser. Dabei holt die Technik die Unternehmen beim vorliegenden Datenmaterial buchstäblich ab. Grundlage ist die Anlage eines Objekts als Tabelle. Darauf aufbauend können weitere Informationen und Zwischenergebnisse die vorliegenden Daten anreichern.

Als neue Generation werden sie im Grunde deswegen bezeichnet, weil sie sich nicht mehr an den technischen Gegebenheiten ausrichten, sondern an der Anwendung. In der Computerwoche wird dieser Vorgang sehr plastisch so übersetzt: Ein ODBMS erzeugt eine zusätzliche Schicht zur Datenbank und versucht dadurch, dem Entwickler einer Anwendung ein Werkzeug an die Hand zu geben, Daten nur noch als logische Objekte anzusprechen.

Abbildung 1: pixabay.com © geralt (CC0 Public Domain)
Abbildung 2 (Beitragsbild – Thumbnail): pixabay.com © geralt (CC0 Public Domain)

Autor: Artur Jozefiak

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