Michael Schmahl

Bei einem Cloud Data Warehouse (Cloud DWH) handelt es sich um ein Business-Intelligence-System, dessen Infrastruktur von einem Dienstleister auf externen Servern bereitgestellt wird. Für Unternehmen macht diese Vorgehensweise angesichts stetig steigender Mengen semistrukturierter Daten, der zunehmende Dynamik in der Informationsverarbeitung sowie einem erhöhten Kostendruck durchaus Sinn. Denn: Größere Hardware-Investitionen entfallen, erforderliche Ressourcen können je nach Bedarf in Anspruch genommen werden. Gleichzeitig begegnen die Cloud-Anbieter den speziell in Deutschland vorherrschenden Sicherheitsbedenken mit konkreten Lösungen. Beispielsweise bietet Microsoft ein Cloud-Modell mit deutscher Datentreuhand und deutschen Rechenzentren an.

Kapazitäten werden nach Bedarf gebucht

Ein „traditionelles“ DWH besteht im Regelfall aus einer festgelegten Kombinationen an Speicher- und Rechenkapazitäten. Die Konsequenz: Teuer erworbene Ressourcen werden nicht optimal genutzt. Wachsende Anforderungen führen indes dazu, dass die Systeme immer komplexer, unflexibler und kostenintensiver werden. Ein Cloud DWH begegnet diesen Herausforderungen mit einem hohen Maß an Komfort und Anpassungsfähigkeit: Mittels anwenderfreundlicher Nutzeroberflächen lassen sich Speicher- und Rechenressourcen unabhängig voneinander bereitstellen, vergrößern und auch verringern. Somit zahlt der Nutzer nur für jene Leistungen, die er tatsächlich benötigt. Da es sich um vollständig verwaltete Angebote handelt, entfällt auch der Aufwand für Software-Updates und Wartungstätigkeiten.

In wenigen Minuten zum eigenen Cloud DWH

Ein besonders attraktives Cloud DWH bietet Microsofts Azure-Plattform. Das „SQL Data Warehouse“ wird innerhalb weniger Sekunden bereitgestellt. Ebenso lassen sich Rechen- und Speicherkapazitäten im Unterschied zu vergleichbaren Angeboten in kürzester Zeit bis in den Petabyte-Bereich skalieren. Dabei profitiert der Nutzer von einem konkurrenzlos günstigen Preis pro Terrabyte sowie extrem hohen Rechenleistungen. Zudem können Abfragen nahtlos über relationale und nichtrelationale Daten hinweg durchgeführt werden. Bei Bedarf lässt sich auch eine hybride Infrastruktur mit cloudbasierten und lokalen Speicherorten einrichten.

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