(openPR) Schnellere und einfachere Implementierung von Data-Warehouse-Projekten
Hamburg/Neu-Isenburg, 7. April 2011 – Die DATA MART Consulting GmbH mit Niederlassungen in Hamburg und Neu-Isenburg ist eine Partnerschaft mit IBM Netezza eingegangen. Ausschlaggebend hierfür war das Know-how, über das DATA MART hinsichtlich der Konzeption und Realisierung großer Data-Warehouse-Projekte insbesondere in Verbindung mit dem MPP-Verfahren (Massiv Parallel Processing) verfügt.
IBM hat seine Position im Bereich der Data Warehouse Appliance mit der Übernahme von Netezza im November 2010 deutlich ausgebaut. Netezza TwinFin® ist eine analytische Data Warehouse Appliance, die Datenbank, Server und Speicher in einem einzigen System architektonisch integriert und damit zehn bis hundertmal schneller Daten verarbeiten kann als herkömmliche Business-Analytics-Lösungen. Das MPP-Verfahren (Massiv Parallel Processing) wiederum ermöglicht im Bereich des analytischen Data-Warehousings Datenbanken mit einer Größe von mehreren Terabyte und gilt als die zukunftsweisende Technologie im Data Warehousing.
„Wir freuen uns, dass wir als Partner von IBM unser Know-how in beiden Bereichen – sowohl Data Warehousing als auch MPP – in diese zukunftsweisende Technologie einbringen können. Als IBM Netezza Partner stehen wir für jegliche Beratung und Realisierung zur Verfügung, selbstverständlich auch im Rahmen von Teststellungen (POC)“, kommentieren Heinrich Smielowski und Wolfgang Dähler, Geschäftsführer bei DATA MART.
Netezza TwinFin® wurde von Grund auf als echte Appliance entwickelt. Die Lösung ist auf eine schnelle und einfache Implementierung von Data-Warehouse-Projekten und deren Integration in bestehende Umgebungen ausgerichtet. Sie zeichnet sich durch einfache Administration aus und ermöglicht es, neue fachliche Anforderungen sehr schnell und unkompliziert umzusetzen. Mit einer solchen Data Warehouse Appliance können auch sehr große Datenmengen aus dem Tagesgeschäft äußerst schnell aggregiert und komplex analysiert werden. Hiervon profitieren insbesondere Branchen mit sehr großem Datenaufkommen, wie Finanzdienstleister, Versicherungen, Telekommunikation, Handel, Medien und Energieversorger.
Da keine aufwendige Optimierung und Speicherverwaltung erforderlich wird, bleiben die Betriebskosten niedrig und das System amortisiert sich kurzfristig. Nutzerdaten lassen sich dabei nachgewiesenermaßen bis in den Petabyte-Bereich ohne plötzliche Leistungseinbrüche linear skalieren.
