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Managementkompass In-Memory-Analytics
Zwei oder mehr Terabyte von Daten mit In-Memory-Technik in rasender Geschwindigkeit verarbeiten zu können weckt bei Entscheidern große Hoffnungen. Die Vision, die Unternehmer im Kontext In-Memory beflügelt: Ein Topmanager mit umfassender Zugangsberechtigung für Datenbanken, Datensammlungen und Anwendungen erhält quasi auf Suchanfrage und Knopfdruck alle aktuellen Informationen aller Unternehmensbereiche sowie des Partner- und Marktumfeldes.
Aber auch für Anwender mit beschränktem Datenzugriff gehören lange „Lieferzeiten“ – etwa für Reports aus der Warenwirtschaft , für Prognosen zur Auslastung von Stromnetzen oder Produktionsanlagen, für Ad-hoc-Risikoanalyse, Forschungsergebnisse oder Simulationen – der Vergangenheit an. Um die wachsenden Datenströme erfassen und sinnvoll für die eigene Geschäftsentwicklung nutzen zu können, müssen Unternehmen immer mehr unterschiedlich strukturierte Informationen verarbeiten können – und dies möglichst in Echtzeit.
Dieser Managementkompass zeigt, welche technischen Anforderungen erfüllt werden müssen und welche Möglichkeiten der Wertschöpfung In-Memory-Technik Unternehmen bietet – im operativen Geschäft ebenso wie bei der Business Intelligence und der Analyse sogenannter Big Data.
Aber auch für Anwender mit beschränktem Datenzugriff gehören lange „Lieferzeiten“ – etwa für Reports aus der Warenwirtschaft , für Prognosen zur Auslastung von Stromnetzen oder Produktionsanlagen, für Ad-hoc-Risikoanalyse, Forschungsergebnisse oder Simulationen – der Vergangenheit an. Um die wachsenden Datenströme erfassen und sinnvoll für die eigene Geschäftsentwicklung nutzen zu können, müssen Unternehmen immer mehr unterschiedlich strukturierte Informationen verarbeiten können – und dies möglichst in Echtzeit.
Dieser Managementkompass zeigt, welche technischen Anforderungen erfüllt werden müssen und welche Möglichkeiten der Wertschöpfung In-Memory-Technik Unternehmen bietet – im operativen Geschäft ebenso wie bei der Business Intelligence und der Analyse sogenannter Big Data.