Autofahrer verbringen den größten Teil ihrer Zeit damit, durch die Windschutzscheibe zu blicken, nur ein Bruchteil dieser Zeit blickt in ihre Rückspiegel. Das liegt daran, dass Autofahren eine unternehmenskritische Tätigkeit ist, ähnlich wie die Entscheidungsfindung, die für die Führung eines seriösen Geschäfts erforderlich ist. Warum konzentrieren die meisten Führungskräfte ihre analytische Aufmerksamkeit dann auf die Vergangenheit? Warum nicht schauen, was gerade passiert, was den Hecht hinunterkommt?
Ein Grund dafür ist, dass sich alle Tools zur Datenanalyse auf die Vergangenheit konzentriert haben. Das ändert sich jetzt, zum Teil, weil sich Echtzeit-Datenströme weiter ausbreiten. Um auf solche Streams zugreifen und sie effektiv verwalten zu können, ist jedoch eine Engine erforderlich, die die Lingua Franca von Daten beherrscht: SQL. Geben Sie SQLStream ein. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbankverwaltungssystemen (RDBMS), die Daten beibehalten, die später abgefragt werden können, führt SQLStream kontinuierliche Abfragen für gezielte Datenströme aus. Dies ermöglicht eine Echtzeitansicht der Situation einer Organisation.
Dies war das Thema unserer Diskussion in einer kürzlich erschienenen Episode von The Briefing Room mit Dr. Robin Bloor und Damian Black von SQLStream. Wir lernten:
- SQLstream hält fünf Patente, die den Grundgedanken des relationalen Streamings und des kontinuierlichen Verarbeitens relationaler Operationen durch Streaming-Server behandeln. Drei weitere Patente sind noch anhängig.
- Mehrere Analysten sagten, dass 2013 ein Schlüsseljahr für die Streaming-Analyse sein wird, deren Engines für die Integration von operativen Intelligence-Plattformen von zentraler Bedeutung sein werden.
- Beispiele für das Streaming von Big Data, die auf geschäftliche Vorteile hin analysiert werden können, sind Anwendungsprotokolldateien, GPS-Daten, Anrufdatendetails, Web- und Netzwerkdatenverkehr.
- Ein besonderer Wertebereich ist die Telematik, mit der Telekommunikationsunternehmen den Zustand von Geräten, Systemen und Infrastrukturen aus der Ferne überwachen und Ausfälle vermeiden können, indem sie auftretende Probleme erkennen oder sogar Geräte- oder Systemausfälle effektiv vorhersagen.
- Dr. Bloor bemerkte, dass Hadoop eigentlich keine sehr gute Parallelitätsmaschine ist. Es ist keine Performance-Engine. Seine Schönheit liegt in seiner Vielseitigkeit und in der Tatsache, dass Sie auf einfache Weise jede Art von Daten darin speichern können.
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