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SAND Technology: Information Lifecycle Management für Data Warehousing

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Der neue Ansatz von SAND Technology zur Optimierung der Effizienz und Leistung des Data Warehouse

Hamburg, 16. Dezember 2004 – SAND Technology (NASDAQ: SNDT), Spezialist für innovative Analyseanwendungen, stellt jetzt seinen neuen ILM-Ansatz (Information Lifecycle Management) für Data Warehousing vor.

Die meisten Data Warehouses stehen heute vor Anforderungen, für die sie eigentlich nie konzipiert waren. Denn seit das relationale Data-Warehouse-Modell in den frühen 90ern entwickelt wurde, sind die Datenmengen in Unternehmen enorm angewachsen. Gleichzeitig müssen diese Daten aufgrund ständiger Veränderungen in wirtschaftlicher und rechtlicher Hinsicht länger als jemals zuvor vorgehalten werden. Und nicht zuletzt fordern immer mehr Anwender immer breiteren und komplexeren analytischen Zugriff auf diese Daten. Die Herausforderung, das unkontrollierte Wachstum des Data Warehouse unter Kontrolle zu bekommen, ist daher derzeit eine der wichtigsten Aufgaben in Unternehmen.

Der ILM-Ansatz von SAND für Data Warehousing verteilt die Daten im Data Warehouse auf zwei Bereiche: online für regelmäßig genutzte, wichtige Daten, die Ressourcen mit hoher Performance erfordern, nearline für seltener genutzte, aber immer noch aktive Daten, die zur Analyse auf den Online-Server zurück übertragen werden können sowie für historische Daten, die außerhalb des herkömmlichen Data Warehouse analysiert werden können.

„SAND Technology hat den ILM-Ansatz für Data Warehousing entwickelt, damit sich IT-Verantwortliche wieder auf die ursprüngliche Aufgabe des Data Warehouse als Informationsquelle für das ganze Unternehmen konzentrieren können“, erläutert Roland Markowski, Geschäftsführer von SAND Technology in Deutschland. „Data-Warehouse-Manager stehen heute vor der Herausforderung, den Zugriff auf die Daten für alle Anwender zu verbessern und gleichzeitig die Kosten und die Komplexität der Datenverwaltung unter Kontrolle zu halten. SAND hat es sich zur Aufgabe gemacht, diese eigentlich entgegen gesetzten Ziele unter einen Hut zu bringen.“


Mit dem ILM-Ansatz für Data Warehousing von SAND kann die Leistung des vorhandenen Data Warehouse deutlich gesteigert werden, da es von überschüssigen Daten und komplexen Analysen entlastet wird, für deren Bewältigung es nicht entwickelt wurde. Da gewöhnlich weniger als 30 Prozent der Daten in einem Data Warehouse aktiv genutzt werden, können die seltener genutzten bzw. inaktiven Daten wesentlich effizienter im SAND Searchable Archive gespeichert werden. Der gesamte Speicherplatz wird somit reduziert und die Performance des Data Warehouse gesteigert. Für die effiziente Durchführung von komplexen Analysen steht der SAND Analytic Server zur Verfügung, der speziell für Online-Analysen mit hohen Anforderungen an die Performance entwickelt wurde. Das Data Warehouse wird somit deutlich entlastet und seine Gesamtgröße reduziert, während gleichzeitig die Datenverfügbarkeit für alle Anwender erhöht wird.

„Veränderungen der gesetzlichen Vorgaben haben den Aufbau und die Verwaltung von gestuften Speicher-Infrastrukturen zu einer sehr wichtigen Aufgabe in Unternehmen werden lassen. Dies gilt insbesondere für Branchen, in denen Rechtsstreitigkeiten häufig sind, wie Finanz- und Gesundheitswesen“, erläutert Ramond Paquet, Analyst bei Gartner. „Neben den gesetzlichen Vorgaben sorgen wachsende Anforderungen an die Bereitstellung von Informationen für immer höhere Speichervolumina. Technologien, die mit Information Lifecycle Management (ILM) und Data Lifecycle Management (DLM) zu tun haben, sind daher heute das am zweitschnellsten wachsende Segment im Markt für Speicheranwendungen.“

Der neue Ansatz wird ausführlich in einem White Paper mit dem Titel „Taming the Tera-Flation: Information Lifecycle Management for Data Warehousing“ (englischsprachig) erläutert, das unter www.sand.com heruntergeladen werden kann.

SAND Searchable Archive™
Das SAND Searchable Archive ist ein äußerst kompakter analytischer Speicher, in dem Daten mit etwa 10 Prozent des Platzbedarfs vergleichbarer relationaler Data Warehouses gespeichert werden.

Erste produktive Installationen haben eine 80- bis 90-prozentige Kompression der eingegebenen Daten ergeben. Dies bedeutet im Vergleich zu einer ähnlichen indexierten relationalen Datenbank eine 95-prozentige Kompression.

Die „Read-only“-Archivdateien des SAND Searchable Archive können mit Hilfe von Standard-BI-Tools und -Methoden durchsucht werden, ohne dass die Daten vorher dekomprimiert werden müssen. In „Nearline“-Anwendungen lassen sich die ausgewählten Daten effizient im Online-Data-Warehouse oder Analyse-Server darstellen. Ebenso können die ausgewählten Daten vor Ort abgefragt werden, ohne vorher wiederhergestellt werden zu müssen.

Anwender können die Geschwindigkeit der Datenauswahl durch Anpassung der verfügbaren Server- und Speicherressourcen konfigurieren. So können kostengünstigere Speichermedien genutzt werden, wenn in erster Linie geringe Speicherkosten gefordert sind. Hingegen können Ressourcen, Platten und Speicher mit hö-herer Performance genutzt werden, wenn die Geschwindigkeit des Datenzugriffs entscheidend ist. Da die Datenzugriffsrate linear mit der CPU-Nutzung korrespondiert, lassen sich bei komprimierten Dateien Abfragegeschwindigkeiten erreichen, die denen von Quell-Data-Warehouses entsprechen oder sie sogar übertreffen.

SAND Searchable Archive kann auf Windows-, Linux- oder UNIX-Servern betrieben werden. Die Preise variieren je nach zu archivierender Datenmenge.

SAND Analytic Server™
Der SAND Analytic Server wurde speziell für Online-Analysen mit hohen Anforderungen an die Performance entwickelt. Dabei benötigt er nur ein Drittel der Größe eines indexierten relationalen Data Warehouse oder eines Data Mart, bietet aber mehr Flexibilität und effizientere Analyseleistung. Er erfordert keine spezialisierte Indexierung und lässt sich daher schneller einführen, rascher an Veränderungen in der Geschäftsumgebung anpassen und liefert kürzere Antwortzeiten.

Der SAND Analytic Server ist aufgrund seiner Schnittstellen mit den meisten bekannten Business-Intelligence- und Data-Mining-Werkzeugen kompatibel. Autonom oder als Ergänzung zu einem relationalen Data Warehouse implementiert liefert er einen effizienten Beitrag zur Optimierung von Business-Intelligence-Strukturen.

SAND Technology®
SAND Technology bietet Produkte zur Optimierung der Effizienz und zur Steigerung der Leistungsfähigkeit von Data-Warehouse-Infrastrukturen. Sie verbessern den Zugriff auf die Daten für alle Anwender wann und in welcher Form diese sie benötigen, während gleichzeitig die Kosten und die Komplexität der Datenverwaltung un-ter Kontrolle bleiben.

Die Lösungen auf der Basis der Technologien von SAND umfassen CRM-Analysen, Web-Analysen, Finanzanalysen und spezialisierte Business-Intelligence-Anwendungen in den Branchen Behörden und Sicherheit, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel und anderen.

SAND unterhält Niederlassungen in den USA, Kanada und Europa. In Deutschland ist das Unternehmen in Hamburg vertreten und betreut von hier aus auch Österreich und die Schweiz.

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an

SAND Technology Deutschland GmbH
Angela Siewert
Chilehaus A, Fischertwiete 2
20095 Hamburg
Tel.: 040 / 32 00 5-836
Fax: 040 / 32 00 5-601
E-Mail: Angela.Siewert@sand.com
www.sandtechnology.de

Bei Rückfragen rufen Sie bitte
Richard T. Lane oder Katrin Striegel,
IMC INTERNATIONAL MARKETING COMMUNICATIONS
Tel.: 0 61 31 / 89 13 89, an.
E-Mail: info@imc-pr.de

Belegexemplar erbeten an:
IMC INTERNATIONAL MARKETING COMMUNICATIONS
Zeppelinstraße 25
D-55131 Mainz



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