Top 10 Data-Warehousing Services

von | 2. September 2022 | Top 10

Machine Learning und Business Analytics benötigen enorme Speicherkapazitäten für große Datenmengen. Daher bieten viele Unternehmen skalierbare, schnelle und benutzerfreundliche OLAP-Data-Warehousing-Dienste (Online Analytical Processing) zur Speicherung, Transformation und Analyse von Daten an – für die verschiedensten Geschäftsanwendungen. Data Warehousing in der Cloud hat viele Vorteile: Hohe Skalierbarkeit, schnelle Datenverarbeitung und flexible Preisgestaltung sind gute Argumente für eine Migration in die Cloud. Wir haben die Top10 OLAP-Data-Warehousing-Services zusammengestellt, die man für den Aufbau einer Cloud-Dateninfrastruktur in Betracht ziehen könnte.

Platz 10 – DuckDB

Die DuckDB ist eine eingebettete, column-basierte Datenbank für Data Science- und Analyseanwendungen. Die meisten Datenbanken sind für Client-Server-Anwendungsfälle konzipiert und eignen sich daher nicht für lokale Abfragen. Um dieses Problem bei der lokalen Bearbeitung von Daten vor dem Hochladen auf Server zu lösen, werden In-Memory-Tools wie Pandas oder Datatables verwendet. Diese sind jedoch sehr stark auf den verfügbaren Speicherplatz beschränkt. DuckDB begegnet dieser Herausforderung, indem es eine DB-Engine bereitstellt, die eine schnelle OLAP-Abfrageleistung in Verbindung mit einer prozessinternen Datenbank auf lokalen Geräten ermöglicht. Die Engine eignet sich zwar nicht für große Enterprise Data Warehousing Use Cases, als eingebettete Datenbank erfüllt sie aber bei kleineren Anwendungen ihren Zweck.

Platz 9 – Yellowbrick Data Warehouse

Das noch junge Unternehmen im Bereich Cloud-Warehousing hat eine multiparallel verarbeitende Analysedatenbank im Portfolio, die die Vorteile von On-Premises- und Cloud-Data-Warehouses vereint. Mit branchenführender Geschwindigkeit, agiler und elastischer Bereitstellung sowie einem berechenbaren Abonnement-Preismodell lassen sich Anfragen in Real-Time ausführen und Datenbanken elastisch skalieren. Eine Besonderheit des Data Warehouse von Yellowbrick: Die cloud-native Architektur auf Basis von Kubernetes, die grundsätzlich überall eingesetzt werden kann und daher von Haus aus sehr flexibel ist.

Platz 8 – Teradata Vantage

Teradata Vantage ist eine moderne Analyseplattform, die Open-Source- und kommerzielle Analysetechnologien miteinander kombiniert, um Erkenntnisse zu operationalisieren und komplexe Geschäftsprobleme zu lösen. Die Cloud-Warehousing-Lösung kann in der Cloud, vor Ort oder als Hybridlösung bereitgestellt werden. Mit einer Pay-as-you-go-Optionen bietet Teradata vorhersehbare ‚Total Cost of Ownership‘ (TCO) sowie ein leicht skalierbares System. Die Teradata Data Warehouse Software ermöglicht es Anwendern, mithilfe integrierter datenbankinterner Analysen und ihrer parallelen Verarbeitungsarchitektur Geschäftswerte und Erkenntnisse zu gewinnen.

Platz 7 – SAP Data Warehouse Cloud

Die SAP Data Warehouse Cloud vereint verschiedene Data-Warehousing- und Analysefunktionen in einer Plattform für Business User und fortgeschrittene Datenbanknutzer. Basierend auf der SAP HANA-Datenbank bietet die Data Warehouse Cloud automatisch skalierbare Rechen- und Speicherkapazitäten sowie eine schnelle Abfrageleistung. Mit den integrierten fortschrittlichen Self-Service-Analysefunktionen kann die Data Warehouse Cloud Daten mühelos laden, verbinden und umwandeln sowie Informationen zu bestimmten KPIs oder geschäftlichen Anwendungsfällen finden.

Platz 6 – IBM Db2 Warehouse

Die aus der IBM-Datenbank Db2 destillierte Data-Warehousing-Lösung ist für den Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten in lokalen, privaten und öffentlichen Cloud-Umgebungen in großem Maßstab gedacht. Sie kombiniert ein unternehmenstaugliches Datenverwaltungssystem mit einer KI-Plattform zur Transformation und Manipulation von Daten. Mit einer schnellen In-Memory-Datenverarbeitungs-Engine und unabhängig skalierbaren Rechen- und Speicherkapazitäten bietet das Db2-Warehouse eine schnelle und flexible OLAP-Leistung sowie integrierte Möglichkeiten zur Durchführung von Machine Learning in der Cloud.

Platz 5 – Oracle Autonomous Data Warehouse

Das Oracle Autonomous Data Warehouse ist ein Cloud-basiertes, automatisch skalierbares Data Warehouse mit Self-Service-Funktionen zum Laden, Transformieren und Katalogisieren von Daten. Mit dem ADW konzentriert sich Oracle auf ein End-to-End-Erlebnis und nicht nur auf einen Data-Warehousing-Service. Das ADW hat viele Tools wie Machine Learning, Datenladetools, RESTful Services sowie Graphanalysen implementiert. Integrierte Tools wie APEX, AutoML-Funktionalität und SQL-Tools machen das ADW für Business User und Datenwissenschaftler interessant, um schneller als mit herkömmlichen Data-Warehousing-Lösungen Erkenntnisse zu gewinnen.

Platz 4 – Microsoft Azure Synapse Analytics

Mit Azure Synapse werden Datenanalytik und Data Warehousing zusammengeführt. Mit serverlosen oder dedizierten Optionen kann Azure Synapse für viele Zwecke genutzt werden. Durch das Angebot von serverlosen und dedizierten Optionen bietet Azure Synapse Analytics eine schnelle Datenbankanalyseleistung ohne Datenschutzrisiken. Die Apache Spark- und SQL-Engines sind von Haus aus integriert und verbessern so die Zusammenarbeit zwischen Datenexperten bei fortschrittlichen Analyselösungen. Synapse Analytics bietet eine einheitliche Erfahrung der schnellen Datenspeicherung, -exploration, -transformation und -bereitstellung im großen Maßstab – besonders geeignet für BI und ML.

Platz 3 – Google Big Query

Google BigQuery ist ein serverloses Data Warehouse as a Service (DWaaS). Das System skaliert Speicher und Rechenleistung automatisch, um den Anforderungen der Kunden gerecht zu werden, und bietet eine Engine, die Standard-SQL für den Zugriff und die Bearbeitung von Daten verwendet. Weil Speicher und Knoten vollständig serverlos sind und automatisch skaliert werden, sind die erforderlichen Wartungs- und Betriebskosten im Vergleich zu Lösungen anderer Anbieter geringer. Der Data-Warehousing-Service von Google bietet Optionen zur Integration von ML, BI, plattformübergreifender Datenanalyse und Geodatenanalyse unter Verwendung der BigQuery SQL-Engine.

Platz 2 – Redshift

Redshift ist ein Managed-Cloud-Data-Warehouse, das von AWS bereitgestellt wird. Wie ein lokales Cluster basiert Redshift auf dem Konzept der virtuellen Knoten, die bereitgestellt, konfiguriert und verwaltet werden müssen. Mit SQL-basierten Tools bietet Redshift eine schnelle Abfrageleistung und Skalierbarkeit. Durch die Schätzung der Arbeitslast kann die Größe von Clustern geändert werden, um die Rechen- und Speichermöglichkeiten anzupassen. Außerdem kann das Datenbanksystem automatisch skaliert werden. Je nach Kenntnisstand des Benutzers bietet AWS mehrere Ansätze für die Clusterverwaltung und die Gesamtkomplexität der Nutzung.

Platz 1 – Snowflake

Snowflake ist ein Cloud-basiertes Data Warehouse- und Analysesystem, das auf Standard-SQL basiert und sowohl strukturierte als auch semi-strukturierte Daten unterstützt. Mit seiner Cloud-nativen Architektur und dem geringen Verwaltungsaufwand ist Snowflake ein sehr flexibler und hoch skalierbarer Datenbankdienst. Die gemeinsam genutzte Multi-Cluster-Datenarchitektur von Snowflake ermöglicht die gleichzeitige Nutzung eines bestimmten Datensatzes, ohne die Rechenleistung zu verlangsamen, indem Speicher und Rechenleistung logisch getrennt werden. Sowohl der Speicher als auch die Rechenleistung werden automatisch an den Echtzeitbedarf angepasst und sogar das Aussetzen von Clustern, die nicht genutzt werden, ist möglich.

<a href="https://www.alexanderthamm.com/de/blog/author/lukaslux/" target="_self">Lukas Lux</a>

Lukas Lux

Lukas Lux ist Werkstudent im Bereich Customer & Strategy bei der Alexander Thamm GmbH. Neben seinem Studium des Sales Engineering & Product Management mit dem Schwerpunkt IT-Engineering beschäftigt er sich mit den aktuellsten Trends und Technologien im Bereich Data & AI und stellt diese in Zusammenarbeit mit unseren [at]Experten für euch zusammen.

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