Neue Big Data-Lösung bietet nahtlose Echtzeit-Analyse von Bestands- und Echtzeitdaten.

Tibco Software präsentierte kürzlich eine neue, speziell auf die Anforderungen von Big Data abgestimmte Softwarearchitektur. „Bislang ging es bei Big Data nie vorrangig um operative Ergebnisse und um das Ziel, damit die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens deutlich zu verbessern“, sagt Matt Quinn, Chief Technology Officer des Softwareunternehmens. Die neue Lösung ziele hingegen darauf, den Zugang zu allen Daten nahtlos zu gestalten. Dies umfasst sowohl Bestandsdaten als auch Daten aus Echtzeit-Events.
Den Kern der Big-Data-Architektur bilden die Produkte Spotfire, StreamBase, BusinessWorks, ActiveSpaces und BusinessEvents. Spotfire passt Analysen durch Automation und durch erweiterte Einsatzmöglichkeiten in der Cloud an den Kontext des Benutzers an. So lassen sich Key Performance Indikatoren (KPI) auf mobilen Endgeräten abrufen. Das Programm unterstützt Funktionalitäten wie die offline-Analyse von KPIs, kontextbezogenes Drill-down und Social Collaboration. Darüber hinaus enthält die aktuelle Version 6.0 das neue Produkt Event Analytics, mit dem Unternehmen Trends oder Ausreißer in ihren Geschäftsdaten automatisiert und in Echtzeit beobachten und identifizieren können. Zum besseren Verständnis einer Situation stehen den Anwendern Multi-Layer-Karten, automatische Geokodierung und Overlay-Anzeige von Kontext zur Verfügung.
Mit StreamBase entwickeln, testen und nutzen Unternehmen Realtime-Applikationen für das Streaming großer Datenmengen. Das Plugin-in BusinessWorks verbessert die Verarbeitung von sehr großen Datenvolumina. Das verteilte In-Memory-Grid ActiveSpaces unterstützt auch sehr große, ereignisbezogene Datenbestände und Applikationen. Systeme, die große Transaktionsmengen bewältigen müssen, werden damit entlastet. BusinessEvents schließlich ist eine Complex-Event-Processing (CEP)-Lösung, die relevante Geschäftsinformationen aus Ereignissen und Daten, die in unterschiedlichen IT-Systemen verarbeitet werden, extrahiert und miteinander in Beziehung setzt. Die Lösung erkennt Muster im Strom der Echtzeit-Ereignisse, wodurch ungewöhnliche Vorkommnisse identifiziert und interpretiert sowie Trends, Chancen und Probleme erkannt werden können.