Vorgefertigte Lösungen der Big-Data-Protagonisten

Fragt man EMC, den Marktführer im Speicherbereich und über das Tochterunternehmen Pivotal einer der größten Big-Data-Protagonisten, nach speziellen Angeboten für KMUs, erhält man eine ausweichende Antwort: Dedizierte Lösungen für kleinere Unternehmen gebe es nicht. Allerdings skalierten die Isilon-Speicher, die besonders für unstrukturierte Daten geeignet sind, laut einem EMC-Sprecher „von wenigen Tera­byte (mindestens drei Knoten) bis zu mehreren Petabyte (maximal 144 Knoten)“. KMUs könnten somit klein einsteigen und bei Bedarf das Speichervolumen sukzessive erweitern.

Im April 2014 hatte Pivotal seine „Big Data Suite“ vorgestellt, die in einem Subskriptionsmodell auf jährlicher Basis Software, Support und ein Maintenance-Paket bündelt. Anwendern soll damit die Möglichkeit eröffnet werden, traditionelle mit modernen Ansätzen der Datenerfassung, -speicherung und -analyse zu verbinden, ohne dass Extrakosten anfallen.

Pivotal spricht von einem „Business Data Lake“, in dem unterschiedlich strukturierte Daten aus diversen Quellen zusammenlaufen, ähnlich dem, was traditionell mit Data Warehouse bezeichnet wird. Im Juli 2014 hat dann EMC mit „Data Lake Hadoop“ ein weiteres Bundle vorgestellt, in dem die Software-Tools von Pivotal mit Scale-out-Speicher von EMC/Isilon zusammen vermarktet werden. Insbesondere die Subskriptionslösung könnte für solche mittelständischen Unternehmen interessant sein, die ein starkes Datenwachstum zu verzeichnen haben.

KMUs beziehungsweise SMBs (Small and Medium Businesses) sind seit Jahren Schlagwörter, ohne die kaum eine Marketingkampagne oder ein größerer Event auskommt. So auch bei Hewlett-Packard (HP). Der Hersteller verweist immer wieder auf seine Verbundenheit mit dem Mittelstand und das große Partnernetz, das man gerade in Deutschland aufgebaut habe, um nahe an den KMUs und den lokalen Gegebenheiten dran zu sein. Erst im Januar dieses Jahres wurden der Ausbau des „Just Right IT Port­­-folios für SMB-Kunden“ und die „HP Flex-Bundles“ vorgestellt. Diese Bundles sehen vorgefertigte Referenz-Architekturen für Microsoft Hyper-V, VMware vSphere mit Operations Management, Microsoft Exchange Server 2013 und für SAP HANA vor. Den SMB-Unternehmen könne so „zum richtigen Zeitpunkt die richtige IT-Lösung“ geliefert werden.

Im Rahmen von Converged Systems bietet HP „Big-Data-Analysen mit Warp-Geschwindigkeit“ an. Das neue HP Converged System 300 für die Software Vertica mache „aus der HP-Strategie für Big Data ein Produkt, das für eine erweiterte Analyse Hardware, Software, Services und Consulting vereint“.

Lisa Wolfe, SMB Marketing und Stra­tegy Leader weltweit für die HP Enterprise Group, bezeichnet das Just Right IT Portfolio für SMB-Kunden als „game changer“, als bahnbrechend. So etwas würde man bei der Konkurrenz nicht finden. So sei etwa das SAP-HANA-Angebot von HP „die erste für den mittelständischen Markt maßgeschneiderte Lösung, die es den KMU-Kunden ermöglicht, durch eine Big-Data-Analyse Vorteile gegenüber der Konkurrenz zu erzielen“.

Etwas anders äußerte sich Tom Joyce, Senior Vice President für Converged Systems bei HP, noch im Dezember 2013 auf der Kundenveranstaltung HP Discover in Barcelona: „KMUs haben die Bedeutung von Big Data noch nicht klar erkannt. Sie sind noch nicht fokussiert auf solche Sachen wie Virtualisierung, Cloud oder Big Data. Das könnte sich in Zukunft ändern, wenn es gelingt, diese Technologien in ähnlicher Weise in leicht zu bedienende Appliances zu packen, wie es heute schon mit Firewalls üblich ist. Ich glaube, die meisten KMUs wollen Lösungen in einer Box, die von selbst laufen. Es ist unsere Aufgabe, diese Technologien einfacher zu machen.“

Fast alle großen Hersteller bieten heute Lösungen mit dem Label „Big Data“ an. Interessierte Unternehmen sollten sehr genau prüfen, was Dell, Fujitsu, Netapp, Oracle oder SAP für ihre spezifischen Bedürfnisse anzubieten haben. So sind zum Beispiel In-Memory- oder HANA-Lösungen und -Appliances nicht automatisch geeignete Werkzeuge für Big Data und Analytics, sondern sorgen lediglich für eine (oft wünschenswerte) Beschleunigung von Applikationen und In-/Output-Prozessen für Daten.