# Beste Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme - Seite 5 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Big-Data-Verarbeitungs- und -Verteilungssysteme bieten eine Möglichkeit, massive, unstrukturierte Datensätze in Echtzeit zu sammeln, zu verteilen, zu speichern und zu verwalten. Diese Lösungen bieten eine einfache Möglichkeit, Daten in parallelen Rechenclustern auf organisierte Weise zu verarbeiten und zu verteilen. Für Skalierbarkeit entwickelt, sind diese Produkte darauf ausgelegt, auf Hunderten oder Tausenden von Maschinen gleichzeitig zu laufen, wobei jede lokale Rechen- und Speicherkapazitäten bietet. Big-Data-Verarbeitungs- und -Verteilungssysteme bieten eine Ebene der Einfachheit für das häufige Geschäftsproblem der Datensammlung in großem Maßstab und werden am häufigsten von Unternehmen verwendet, die eine exorbitante Menge an Daten organisieren müssen. Viele dieser Produkte bieten eine Distribution, die auf dem Open-Source-Big-Data-Cluster-Tool Hadoop läuft. Unternehmen haben häufig einen dedizierten Administrator für die Verwaltung von Big-Data-Clustern. Die Rolle erfordert fundierte Kenntnisse in der Datenbankverwaltung, Datenextraktion und im Schreiben von Host-System-Skriptsprache. Zu den Verantwortlichkeiten des Administrators gehören oft die Implementierung der Datenspeicherung, die Leistungswartung, die Wartung, die Sicherheit und das Abrufen der Datensätze. Unternehmen verwenden häufig [Big-Data-Analyse](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics)-Tools, um die von diesen Systemen gesammelten Daten vorzubereiten, zu manipulieren und zu modellieren. Um sich für die Aufnahme in die Kategorie der Big-Data-Verarbeitungs- und -Verteilungssysteme zu qualifizieren, muss ein Produkt: - Big-Data-Sätze in Echtzeit sammeln und verarbeiten - Daten über parallele Rechencluster verteilen - Die Daten so organisieren, dass sie von Systemadministratoren verwaltet und für die Analyse abgerufen werden können - Unternehmen ermöglichen, Maschinen auf die Anzahl zu skalieren, die erforderlich ist, um ihre Daten zu speichern ## How Many Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 125 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.4/5 (↑0.02 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 102 - **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 54% │ Kleinunternehmen 24% │ Unternehmen 22% - **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 8,700+ Authentische Bewertungen - 125+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Höchste Leistung:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - **Top-Trending:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews) --- **Sponsored** ### Starburst Starburst ist die Datenplattform für Analysen, Anwendungen und KI, die Daten über Clouds und vor Ort vereinheitlicht, um die KI-Innovation zu beschleunigen. Organisationen – von Startups bis hin zu Fortune-500-Unternehmen in über 60 Ländern – verlassen sich auf Starburst für schnellen Datenzugriff, nahtlose Zusammenarbeit und Unternehmens-Governance auf einem offenen hybriden Daten-Lakehouse. Wo auch immer Daten leben, Starburst entfaltet ihr volles Potenzial und treibt Daten und KI von der Entwicklung bis zur Bereitstellung an. Durch die Zukunftssicherung der Datenarchitektur hilft Starburst Unternehmen, Innovationen mit KI zu fördern. 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[FICO Decision Management Platform Streaming](https://www.g2.com/de/products/fico-decision-management-platform-streaming/reviews) FICO Decision Management Platform Streaming bietet eine vollständig integrierte Lösung für beliebige Daten – Big Data oder andere – um schnell leistungsstarke Einblicke und präzise Entscheidungen aus der vielfältigsten Palette von Quellen zu generieren. Die Plattform kann Daten aus jeder Quelle importieren, normalisieren und synthetisieren, um schnell die besten Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, wodurch Organisationen in der Lage sind, in Echtzeit auf Signale in den Daten zu reagieren. **Who Is the Company Behind FICO Decision Management Platform Streaming?** - **Verkäufer:** [FICO](https://www.g2.com/de/sellers/fico) - **Gründungsjahr:** 1956 - **Hauptsitz:** Bozeman, Montana - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/fico/ (3,790 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NYSE:FICO - **Gesamterlös (USD Mio):** $1,294 ### 2. [HCube - A Data Ingestion Tool](https://www.g2.com/de/products/hcube-a-data-ingestion-tool/reviews) HCube ist eine von Hortonworks zertifizierte und multifunktionale Datenaufnahme- und Analyselösung. **Who Is the Company Behind HCube - A Data Ingestion Tool?** - **Verkäufer:** [MSRCOSMOS](https://www.g2.com/de/sellers/msrcosmos) - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** Wilmington, US - **Twitter:** @MSR_Cosmos (608 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/msrcosmos-llc (469 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 3. [Infoworks Autonomous Data Engine](https://www.g2.com/de/products/infoworks-infoworks-autonomous-data-engine/reviews) Der Infoworks Autonomous Data Engine automatisiert die Datenverarbeitung für End-to-End-Big-Data-Workflow-Prozesse von der Aufnahme bis zum Verbrauch und hilft Kunden, die Implementierung in die Produktion in Tagen mit 5-mal weniger Personal durchzuführen. **Who Is the Company Behind Infoworks Autonomous Data Engine?** - **Verkäufer:** [Infoworks](https://www.g2.com/de/sellers/infoworks) - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** Palo Alto, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/6824177 (38 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 4. [Inquire|Search](https://www.g2.com/de/products/inquire-search/reviews) Inquire ist ein Software-Entwicklungskit, das unscharfe textbasierte Filter-, Such-, Abgleich- und Verknüpfungsfunktionen zur Entdeckung nützlicher Informationen in Identitätsdaten ausführt. **Who Is the Company Behind Inquire|Search?** - **Verkäufer:** [Aware](https://www.g2.com/de/sellers/aware) - **Gründungsjahr:** 1986 - **Hauptsitz:** Burlington, Massachusetts, United States - **Twitter:** @AwareBiometrics (2,356 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/aware-inc. (199 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 5. [Iotics](https://www.g2.com/de/products/iotics/reviews) Die revolutionäre Digital-Twin-Technologie von Iotics ermöglicht die Kommunikation im gesamten digitalen Ökosystem Ihrer Vermögenswerte. Ob es sich um Menschen, Orte, Prozesse oder Dinge handelt, Iotics überbrückt die Lücke zwischen ihnen durch unsere einzigartige Daten-Mesh-Technologie und überwindet vollständig die Grenzen von organisatorischen Schranken oder unterschiedlichen Datensprachen, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen. Es gibt keine Grenzen, wenn es darum geht, Daten intern, extern und plattformübergreifend sicher zu teilen. Iotics ermöglicht einen Datenaustausch von den kleinsten Sensoren bis zu den größten Kraftwerken; von einem einzelnen fahrenden Zug bis zu einem gesamten Netzwerk von Flugzeugen. Kurz gesagt, es gibt keine Grenzen für das, was Iotics verbinden kann. In der Welt von Iotics werden Unternehmen, Gemeinschaften und sogar ganze Städte digital aktiviert und sind daher in der Lage, als einzigartige Datenquellen miteinander zu kommunizieren. Iotics webt ein Netz zwischen diesen Quellen und verwandelt sie in auffindbare, interaktive Vermögenswerte. **Who Is the Company Behind Iotics?** - **Verkäufer:** [Iotics](https://www.g2.com/de/sellers/iotics) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** London, GB - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/iotics-ecosystem/ (19 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 6. [IRI Data Manager](https://www.g2.com/de/products/iri-data-manager/reviews) Integrieren, Föderieren, Migrieren, Bevölkern, Beschleunigen **Who Is the Company Behind IRI Data Manager?** - **Verkäufer:** [IRI](https://www.g2.com/de/sellers/iri-c35fb115-cdba-4a03-97f2-966f2889e58d) - **Gründungsjahr:** 1978 - **Hauptsitz:** Melbourne, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/iri-the-cosort-company (17 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 7. [Lakehouse Table Optimizer](https://www.g2.com/de/products/lakehouse-table-optimizer/reviews) Der Lakehouse Table Optimizer von Onehouse ist ein vollständig verwalteter Dienst, der die Leistung und Kosteneffizienz von Data-Lakehouse-Umgebungen verbessern soll. Durch die Automatisierung kritischer Konfigurationen wie Clustering, Verdichtung und Datenbereinigung gewährleistet er optimale Lese- und Schreiboperationen ohne manuellen Eingriff. Diese Lösung unterstützt Plattformen wie Apache Hudi™, Apache Iceberg und Delta Lake und bietet nahtlose Integration und freihändige Verwaltung. **Who Is the Company Behind Lakehouse Table Optimizer?** - **Verkäufer:** [Onehouse](https://www.g2.com/de/sellers/onehouse) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Menlo Park, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/onehousehq (59 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 8. [LakeView](https://www.g2.com/de/products/lakeview/reviews) LakeView ist ein kostenloses Observabilitäts-Tool, das entwickelt wurde, um das Management und die Optimierung von Data-Lakehouse-Umgebungen zu verbessern, insbesondere für diejenigen, die Apache Hudi nutzen. Durch die Bereitstellung umfassender Einblicke in die Leistung und Gesundheit von Tabellen ermöglicht LakeView Dateningenieuren, ihre Datenoperationen effektiv zu überwachen, zu debuggen und zu optimieren. Seine benutzerfreundliche Oberfläche bietet interaktive Diagramme und Metriken, die schnelle Bewertungen und proaktive Problemlösungen ermöglichen, ohne auf Basisdaten-Dateien zugreifen zu müssen, wodurch die Datensicherheit gewährleistet wird. **Who Is the Company Behind LakeView?** - **Verkäufer:** [Onehouse](https://www.g2.com/de/sellers/onehouse) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Menlo Park, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/onehousehq (59 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 9. [Lentiq EdgeLake](https://www.g2.com/de/products/lentiq-edgelake/reviews) Lentiq ist ein Multi-Cloud-Datenlake im Produktionsmaßstab als Service mit einer vollständig verteilten Architektur, die aus miteinander verbundenen Datenpools besteht. Die Datenpools sind völlig unabhängig, dezentralisiert und können auf verschiedenen Cloud-Anbietern laufen, aber sie kommunizieren durch Daten-, Code- und Wissensaustausch, was hilft, qualitativ hochwertige Ergebnisse für Data-Science-Projekte zu liefern. Der größte Vorteil von Lentiq besteht darin, dass Datenteams (Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Softwareentwickler, Datenoperationen oder Business-Analysten) die besten verfügbaren Werkzeuge und Fähigkeiten für die Aufgabe nutzen können. Im Vergleich zu herkömmlichen Designmustern von Datenlakes gelten bei Lentiq Governance-Regeln nur, wenn Daten geteilt werden. **Who Is the Company Behind Lentiq EdgeLake?** - **Verkäufer:** [Lentiq](https://www.g2.com/de/sellers/lentiq) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Chicago, US - **Twitter:** @LentiqInc (463 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/lentiq (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 10. [Market Locator](https://www.g2.com/de/products/market-locator/reviews) Market Locator ist eine Big-Data-Monetarisierungslösung für Telekommunikationsunternehmen. Diese Datenmonetarisierungsplattform hilft großen Telekommunikationsunternehmen, ihre Big Data zu monetarisieren und sie sowohl internen Marketingabteilungen als auch Drittunternehmen und dem öffentlichen Sektor für Standortintelligenz, zielgerichtetes Marketing und KYC-/Risikobewertung bereitzustellen. Dank des einzigartigen Ansatzes und der Architektur ermöglicht es Telekommunikationsunternehmen, den Wert, den sie in Daten sehen, freizusetzen und dies auf eine kundenfreundliche und GDPR-ähnliche, regulierungskonforme Weise zu tun. Getestet und bewährt in mehreren Märkten mit erstklassigen Telekommunikationsunternehmen wie Slovak Telekom (Deutsche Telekom Gruppe), Orange, O2 oder STC. Bereitgestellt auf einem SaaS-Lizenzgebührenmodell. **Who Is the Company Behind Market Locator?** - **Verkäufer:** [Instarea](https://www.g2.com/de/sellers/instarea) - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** Bratislava, SK - **Twitter:** @instarealife (190 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/instarea/ (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 11. [MPS IntelliVector](https://www.g2.com/de/products/mps-intellivector/reviews) MPS IntelliVector ist eine Datenextraktions- und Prozessautomatisierungslösung, die speziell für den Finanz-, Versicherungs- und Regierungssektor entwickelt wurde. **Who Is the Company Behind MPS IntelliVector?** - **Verkäufer:** [Multipass Solutions Ltd.](https://www.g2.com/de/sellers/multipass-solutions-ltd) - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** Pecs, HU - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/multipass-solutions-zrt/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 12. [Observo Data Lake](https://www.g2.com/de/products/observo-data-lake/reviews) Observo Data Lake ist eine KI-gestützte Observability-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Organisationen dabei zu helfen, ihre Observability-Daten zu optimieren, die Kosten erheblich zu senken und die Reaktionszeiten bei Vorfällen zu verbessern. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI- und Machine-Learning-Modelle ermöglicht Observo Data Lake Unternehmen, ihre Datenmanagementprozesse zu optimieren und so einen effizienten und kostengünstigen Betrieb sicherzustellen. **Who Is the Company Behind Observo Data Lake?** - **Verkäufer:** [observo.ai](https://www.g2.com/de/sellers/observo-ai) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** Silicon Valley, CA - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/observo-ai/ (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 13. [openQRM](https://www.g2.com/de/products/openqrm/reviews) Erhöhte Automatisierung & Flexibilität - Steigern Sie Ihren Umsatz durch höhere Effizienz! Erweitern Sie Ihre Rechenzentrumskapazität einfach, indem Sie die Last auf Amazon AWS EC2, Azure usw. verlagern. openQRM Enterprise - Enterprise Edition. **Who Is the Company Behind openQRM?** - **Verkäufer:** [Openqrm Enterprise](https://www.g2.com/de/sellers/openqrm-enterprise) - **Gründungsjahr:** 2009 - **Hauptsitz:** Penrith, AU - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/openqrm-enterprise (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 14. [Phizzle](https://www.g2.com/de/products/phizzle/reviews) Phizzle's phz.io-Lösung bietet eine schnelle, flexible Möglichkeit für Marken, kundengenerierte Daten in großem Maßstab zu sammeln, zu analysieren und darauf zu reagieren. **Who Is the Company Behind Phizzle?** - **Verkäufer:** [Phizzle](https://www.g2.com/de/sellers/phizzle) - **Gründungsjahr:** 2005 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/phizzle (28 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 15. [RisingWave](https://www.g2.com/de/products/risingwave/reviews) RisingWave ist eine Open-Source verteilte SQL-Streaming-Datenbank, die für die Cloud entwickelt wurde. Sie ist darauf ausgelegt, die Komplexität und Kosten beim Erstellen von Echtzeitanwendungen zu reduzieren. RisingWave verarbeitet Streaming-Daten, führt inkrementelle Berechnungen durch, wenn neue Daten eintreffen, und aktualisiert die Ergebnisse dynamisch. Als Datenbanksystem speichert RisingWave die Ergebnisse in seinem eigenen Speicher, sodass Benutzer effizient auf die Daten zugreifen können. **Who Is the Company Behind RisingWave?** - **Verkäufer:** [RisingWave Labs](https://www.g2.com/de/sellers/risingwave-labs) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **Twitter:** @RisingWaveLabs (3,107 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/risingwave-labs (46 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 16. [Rocket TeraSAM](https://www.g2.com/de/products/rocket-terasam/reviews) Rocket TeraSAM verbessert die Anwendungsleistung und Effizienz durch eine bessere Verwaltung von VSAM-Dateien. TeraSAM segmentiert große VSAM-Dateien transparent und ermöglicht den direkten Zugriff auf segmentierte Datensätze. Dies eröffnet die Möglichkeit eines verbesserten Speicherressourcenmanagements und einer gesteigerten VSAM-Leistung. **Who Is the Company Behind Rocket TeraSAM?** - **Verkäufer:** [Rocket Software](https://www.g2.com/de/sellers/rocket-software) - **Gründungsjahr:** 1990 - **Hauptsitz:** Waltham, MA - **Twitter:** @Rocket (3,526 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10127/ (4,314 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 17. [SnowcatCloud](https://www.g2.com/de/products/snowcatcloud/reviews) Der einfachste, schnellste und kostengünstigste Weg, um ein produktionsbereites Snowplow zu betreiben. SnowCatCloud ist eine gehostete Snowplow-Lösung für Unternehmen, die nicht über die technischen Ressourcen verfügen, um Snowplow in einer Produktionsumgebung einzurichten und zu verwalten. - Voll ausgestattetes Snowplow - Cloud-Kosten inklusive - Keine Dateningenieure erforderlich - Bereitstellung von Ereignisdaten in Echtzeit an S3, Redshift, BigQuery, Snowflake und ElasticSearch - Keine bindenden Verträge, jederzeit zu Ihrem eigenen Snowplow migrieren **Who Is the Company Behind SnowcatCloud?** - **Verkäufer:** [SnowcatCloud](https://www.g2.com/de/sellers/snowcatcloud) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** San Diego, CA, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/snowcatcloud (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 18. [Solix Common Data Platform](https://www.g2.com/de/products/solix-common-data-platform/reviews) Solix Common Data Platform (CDP) ist eine einheitliche Lösung für die Datenerfassung, das Aufbewahrungsmanagement und die Massendatenspeicherung für strukturierte und unstrukturierte Daten. Die Solix CDP bietet Unternehmensarchivierung, Data Lake, Datenverwaltung und fortschrittliche Analyseanwendungen, um Organisationen zu helfen, datengetriebene Geschäftsergebnisse zu erzielen. **Who Is the Company Behind Solix Common Data Platform?** - **Verkäufer:** [Solix](https://www.g2.com/de/sellers/solix) - **Gründungsjahr:** 2002 - **Hauptsitz:** Santa Clara, California, United States - **Twitter:** @solixbigdata (2,256 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/solix-technologies/ (520 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 19. [Stackable Data Platform](https://www.g2.com/de/products/stackable-data-platform/reviews) Die Stackable Data Platform wurde mit Offenheit und Flexibilität im Hinterkopf entworfen. Sie bietet Ihnen eine kuratierte Auswahl der besten Open-Source-Datenanwendungen wie Apache Kafka®, Apache Druid, Trino und Apache Spark™. Während andere aktuelle Angebote entweder ihre proprietären Lösungen vorantreiben oder die Abhängigkeit von Anbietern vertiefen, verfolgt Stackable einen anderen Ansatz. Alle Datenanwendungen arbeiten nahtlos zusammen und können in kürzester Zeit hinzugefügt oder entfernt werden. Basierend auf Kubernetes läuft sie überall – vor Ort oder in der Cloud. **Who Is the Company Behind Stackable Data Platform?** - **Verkäufer:** [Stackable](https://www.g2.com/de/sellers/stackable) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Wedel, DE - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/stackabletech (18 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 20. [TIBCO ActiveSpaces](https://www.g2.com/de/products/tibco-activespaces/reviews) In-Memory-Computing mit TIBCO ActiveSpaces bietet ein verteiltes, skalierbares In-Memory-Datenraster, das eine konsistente, fehlertolerante Datenbank bereitstellt, die Skalierbarkeit für gemischte Lese-/Schreib-Workloads und vollständige System-of-Record-Funktionen unterstützt. ActiveSpaces nutzt den verfügbaren Serverspeicher, speichert jedoch auch auf der lokalen Festplatte, um die Datensicherheit zu gewährleisten und die Verarbeitung der größten Datenmengen zu skalieren. **Who Is the Company Behind TIBCO ActiveSpaces?** - **Verkäufer:** [Cloud Software Group](https://www.g2.com/de/sellers/cloud-software-group) - **Hauptsitz:** Fort Lauderdale, FL - **Twitter:** @cloudsoftware (124 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cloudsoftwaregroup/ (9,677 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 21. [vLens](https://www.g2.com/de/products/vlens/reviews) vLens ist eine robuste Datenmanagement- und Analyseplattform, entwickelt von Vichara Technologies, die darauf ausgelegt ist, umfangreiche Datensätze zu verwalten und Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Sie ist spezialisiert auf die Verwaltung einer breiten Palette von Hypothekenwertpapierdaten und bietet nahtlose Integration neuer Datensätze, um den sich entwickelnden analytischen Anforderungen gerecht zu werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenmanagement & Zuordnungen: vLens gewährleistet die Echtzeitverfügbarkeit ohne Verzögerung sowohl von Agentur- als auch Nicht-Agentur-Hypothekendaten aus Quellen wie CoreLogic, Lewtan, Intex und Treuhändern. Es unterstützt auch Kreditauskunfteidaten von Equifax und TransUnion, mit Zuordnungen zwischen Datenquellen, um angepasste Verlust- und Vorzahlungsmodelle zu erleichtern. - Datenanalyse: Die Plattform bietet mehrdimensionale Stratifizierung, eine Hochgeschwindigkeits-Ad-hoc-Analyseabfrage-Engine und ein Framework für die Modellentwicklung und -validierung. Benutzer können über webbasierte, Excel- und API-Schnittstellen interagieren, was die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit verbessert. - Software- und Datenverarbeitungsunterstützung: vLens bietet spezialisierte technische und Migrationsunterstützung, 24/7-Betriebshilfe sowie kundenspezifische Softwareentwicklungs- und Integrationsdienste, um optimale Leistung und Anpassungsfähigkeit sicherzustellen. - Mehrwertfunktionen: Die Plattform umfasst maßgeschneiderte Berichtswerkzeuge, zusätzliche Zusammenfassungstabellen für beschleunigte Berichterstattung, OLAP-Schnittstellen für die Entwicklung von Business Intelligence und eine Bibliothek benutzerdefinierter Spalten und Abfragen, die von Vichara entwickelt wurden. Primärer Wert und Benutzerlösungen: vLens adressiert die Komplexität der Verwaltung und Analyse von groß angelegten Hypothekendaten, indem es eine umfassende, leistungsstarke Lösung bietet. Es ermöglicht Finanzinstituten, umfangreiche Datensätze effizient zu verarbeiten und zu analysieren, was zu fundierteren Entscheidungen und strategischer Planung führt. Durch die Integration verschiedener Datenquellen und das Angebot fortschrittlicher Analysetools befähigt vLens Benutzer, tiefere Einblicke zu gewinnen, die Risikobewertung zu verbessern und die betriebliche Effizienz im Bereich der Hypothekenwertpapiere insgesamt zu steigern. **Who Is the Company Behind vLens?** - **Verkäufer:** [Vichara Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/vichara-technologies) - **Gründungsjahr:** 2001 - **Hauptsitz:** Ridgewood, New Jersey, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://in.linkedin.com/company/vichara-technologies (268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 22. [Volt Active Data](https://www.g2.com/de/products/volt-active-data/reviews) Die Volt Active Data Platform ermöglicht es Unternehmen, den vollen Wert ihrer Daten und Anwendungen freizusetzen, indem sie Skalierbarkeit ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit, Genauigkeit oder Konsistenz ermöglicht. Basierend auf einem vereinfachten Stack und einer Ingest-to-Action-Schicht, die Entscheidungen in unter 10 Millisekunden treffen kann, bietet Volts einzigartige, kompromisslose Grundlage Unternehmen die Möglichkeit, den ROI ihrer 5G-, IoT-, KI/ML- und anderen Investitionen zu maximieren, eine Verfügbarkeit von „fünf Neunen“ sicherzustellen, Betrug und Eindringen zu verhindern, hyper-personalisierte Kundeninteraktionen zu liefern und Betriebskosten zu sparen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate Volt Active Data?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Volt Active Data?** - **Verkäufer:** [Volt Active Data](https://www.g2.com/de/sellers/volt-active-data) - **Gründungsjahr:** 2009 - **Hauptsitz:** Bedford, US - **Twitter:** @VoltActiveData (5,185 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/857257 (53 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe ### 23. [WarpStream](https://www.g2.com/de/products/warpstream/reviews) WarpStream, die mit Apache Kafka® kompatible Datenstreaming-Plattform, die direkt auf Objektspeicher aufgebaut ist, ist jetzt Teil von Confluent. Wir bündeln unsere Kräfte, um das nächste Generation BYOC-Datenstreaming voranzutreiben. Neue Konten erhalten $400 in Credits, die niemals verfallen. **Who Is the Company Behind WarpStream?** - **Verkäufer:** [WarpStream](https://www.g2.com/de/sellers/warpstream) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/warpstream (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 24. [Yeedu Data Platform](https://www.g2.com/de/products/yeedu-data-platform/reviews) Yeedu ist eine Datenplattform der nächsten Generation, die darauf ausgelegt ist, Daten-Workloads um das 4- bis 10-fache zu beschleunigen und die Cloud-Kosten um bis zu 60 % zu senken. Angetrieben von einer neu gestalteten Spark-Engine – der Turbo Engine – nutzt Yeedu moderne CPU-Innovationen wie Vektorisierung, spaltenbasierte Ausführung und SIMD, um eine schnellere Leistung zu liefern, ohne dass Codeänderungen erforderlich sind. Für unternehmensgerechte Zuverlässigkeit gebaut, erfüllt Yeedu führende Sicherheits- und Compliance-Standards, einschließlich ISO 27001, DSGVO, SOC 2 und HIPAA. Wichtige Funktionen: Komplette Umgebung mit Notebooks, automatischer Skalierung, mehreren Spark-Laufzeiten und CUDA-Unterstützung Volle Unterstützung für Python-Workloads, einschließlich DuckDB und ML-Pipelines Erweiterte Sicherheit und Compliance gemäß DSGVO, SOC 2 und HIPAA Gestaffelte, pauschale Preisgestaltung zur Vereinfachung des Kostenmanagements **Who Is the Company Behind Yeedu Data Platform?** - **Verkäufer:** [Yeedu](https://www.g2.com/de/sellers/yeedu) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/yeedu/ ### 25. [Zettaset Fast-PATH](https://www.g2.com/de/products/zettaset-fast-path/reviews) Schnelle und einfache Bereitstellung von Hadoop-Clustern **Who Is the Company Behind Zettaset Fast-PATH?** - **Verkäufer:** [Zettaset](https://www.g2.com/de/sellers/zettaset) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** Pleasonton, US - **Twitter:** @zettaset (1,564 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/zettaset?trk=hb_tab_compy_id_2468998 (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ## What Is Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme? [Big-Data-Software](https://www.g2.com/de/categories/big-data) ## What Software Categories Are Similar to Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme? - [Datenlagerlösungen](https://www.g2.com/de/categories/data-warehouse) - [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms) - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Big-Data-Analyse-Software](https://www.g2.com/de/categories/big-data-analytics) - [ETL-Werkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/etl-tools) - [Plattformen zur Integration von Big Data](https://www.g2.com/de/categories/big-data-integration-platforms) - [Datenverwaltungstools](https://www.g2.com/de/categories/data-governance-tools) --- ## How Do You Choose the Right Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme? ### Was Sie über Big-Data-Verarbeitungs- und -Verteilungssoftware wissen sollten ### Was ist Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data? Unternehmen versuchen, mehr Wert aus ihren Daten zu ziehen, haben jedoch Schwierigkeiten, alle generierten Daten zu erfassen, zu speichern und zu analysieren. Da verschiedene Arten von Geschäftsdaten in rasantem Tempo produziert werden, ist es wichtig, dass Unternehmen die richtigen Werkzeuge zur Verarbeitung und Verteilung dieser Daten zur Verfügung haben. Diese Werkzeuge sind entscheidend für das Management, die Speicherung und die Verteilung dieser Daten und nutzen die neueste Technologie wie parallele Rechencluster. Im Gegensatz zu älteren Werkzeugen, die mit Big Data nicht umgehen können, ist diese Software speziell für großflächige Einsätze konzipiert und hilft Unternehmen, große Datenmengen zu organisieren. Die Menge an Daten, die Unternehmen produzieren, ist zu groß, als dass eine einzelne Datenbank sie bewältigen könnte. Daher wurden Werkzeuge entwickelt, um Berechnungen in kleinere Teile zu zerlegen, die auf viele Computer verteilt werden können, um Berechnungen und Verarbeitung durchzuführen. Unternehmen, die große Datenmengen (über 10 Terabyte) und hohe Berechnungskomplexität haben, profitieren von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data. Es sollte jedoch beachtet werden, dass andere Arten von Datenlösungen, wie relationale Datenbanken, für Unternehmen immer noch nützlich sind, insbesondere für spezifische Anwendungsfälle wie Geschäftsdaten, die typischerweise transaktional sind. #### Welche Arten von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data gibt es? Es gibt verschiedene Methoden oder Arten, in denen die Verarbeitung und Verteilung von Big Data erfolgt. Der Hauptunterschied liegt in der Art der Daten, die verarbeitet werden. **Stream-Verarbeitung** Bei der Stream-Verarbeitung werden Daten in Echtzeit in Analysetools eingespeist, sobald sie generiert werden. Diese Methode ist besonders nützlich in Fällen wie der Betrugserkennung, bei denen Ergebnisse im Moment entscheidend sind. **Batch-Verarbeitung** Die Batch-Verarbeitung bezieht sich auf eine Technik, bei der Daten über einen bestimmten Zeitraum gesammelt und anschließend zur Verarbeitung gesendet werden. Diese Technik eignet sich gut für große Datenmengen, die nicht zeitkritisch sind. Sie wird häufig verwendet, wenn Daten in Altsystemen gespeichert sind, wie z.B. Mainframes, die keine Datenströme liefern können. Fälle wie Gehaltsabrechnung und Abrechnung können mit der Batch-Verarbeitung angemessen gehandhabt werden. ** ** ### Was sind die gemeinsamen Merkmale von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data? Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data bietet den Nutzern die Fähigkeiten, die sie benötigen, um ihre Daten für Zwecke wie Analysen und Anwendungsentwicklung zu integrieren. Die folgenden Merkmale erleichtern diese Aufgaben: **Maschinelles Lernen:** Diese Software hilft, Datenwissenschaftsprojekte für Datenexperten wie Datenanalysten und Datenwissenschaftler zu beschleunigen, indem sie ihnen hilft, maschinelle Lernmodelle auf strukturierten oder semistrukturierten Daten mit Abfragesprachen wie SQL zu operationalisieren. Einige fortschrittliche Werkzeuge arbeiten auch mit unstrukturierten Daten, obwohl diese Produkte selten sind. **Serverlos:** Benutzer können schnell mit serverlosem Data Warehousing beginnen, wobei der Softwareanbieter sich um die Ressourcenbereitstellung im Hintergrund kümmert. Upgrades, Sicherheit und Verwaltung der Infrastruktur werden vom Anbieter übernommen, sodass Unternehmen mehr Zeit haben, sich auf ihre Daten und die Ableitung von Erkenntnissen daraus zu konzentrieren. **Speicherung und Berechnung:** Mit gehosteten Optionen können Benutzer die Menge an Speicher und Berechnung anpassen, die sie benötigen, zugeschnitten auf ihre speziellen Datenanforderungen und Anwendungsfälle. **Datensicherung:** Viele Produkte bieten die Möglichkeit, historische Daten zu verfolgen und anzuzeigen und ermöglichen es ihnen, Daten im Laufe der Zeit wiederherzustellen und zu vergleichen. **Datenübertragung:** Besonders im aktuellen Datenklima werden Daten häufig über Data Lakes, Data Warehouses, Altsysteme und mehr verteilt. Viele Softwareprodukte zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data ermöglichen es Benutzern, Daten von externen Datenquellen auf einer geplanten und vollständig verwalteten Basis zu übertragen. **Integration:** Die meisten dieser Produkte ermöglichen Integrationen mit anderen Big-Data-Tools und -Frameworks wie dem Apache Big Data-Ökosystem. ### Was sind die Vorteile von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data? Die Analyse von Big Data ermöglicht es Geschäftsanwendern, Analysten und Forschern, fundiertere und schnellere Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten nutzen, die zuvor unzugänglich oder unbrauchbar waren. Unternehmen verwenden fortschrittliche Analysetechniken wie Textanalyse, maschinelles Lernen, prädiktive Analysen, Data Mining, Statistik und natürliche Sprachverarbeitung, um neue Erkenntnisse aus zuvor ungenutzten Datenquellen zu gewinnen, entweder unabhängig oder zusammen mit bestehenden Unternehmensdaten. Mit Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data beschleunigen Unternehmen Prozesse in Big-Data-Umgebungen. Mit Open-Source-Tools wie Apache Hadoop (zusammen mit kommerziellen Angeboten oder anderen) können sie die Herausforderungen bewältigen, denen sie sich in Bezug auf Big-Data-Sicherheit, Integration, Analyse und mehr stellen müssen. **Skalierbarkeit:** Im Gegensatz zu herkömmlicher Datenverarbeitungssoftware kann Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data große Datenmengen effektiv und effizient verarbeiten und hat die Fähigkeit, zu skalieren, wenn die Datenmenge zunimmt. **Geschwindigkeit:** Mit diesen Produkten können Unternehmen blitzschnelle Geschwindigkeiten erreichen, die es den Benutzern ermöglichen, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. **Komplexe Verarbeitung:** Benutzer haben die Möglichkeit, komplexe Abfragen durchzuführen und die Leistungsfähigkeit ihrer Daten für Aufgaben wie Analysen und maschinelles Lernen zu nutzen. ### Wer nutzt Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data? In einem datengesteuerten Unternehmen müssen verschiedene Abteilungen und Jobtypen zusammenarbeiten, um diese Tools erfolgreich einzusetzen. Während Systemadministratoren und Big-Data-Architekten die häufigsten Nutzer von Big-Data-Analyse-Software sind, ermöglichen Self-Service-Tools eine breitere Palette von Endbenutzern und können von Vertriebs-, Marketing- und Betriebsteams genutzt werden. **Entwickler:** Benutzer, die Big-Data-Lösungen entwickeln möchten, einschließlich des Aufbaus von Clustern und der Erstellung und Gestaltung von Anwendungen, nutzen Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data. **Systemadministratoren:** Es kann notwendig sein, dass Unternehmen Spezialisten beschäftigen, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß verarbeitet und verteilt werden. Administratoren, die für die Wartung, den Betrieb und die Konfiguration von Computersystemen verantwortlich sind, erfüllen diese Aufgabe und sorgen dafür, dass alles reibungslos läuft. **Big-Data-Architekten:** Die Übersetzung von Geschäftsanforderungen in Datenlösungen ist eine Herausforderung. Architekten überbrücken diese Lücke, indem sie mit Geschäftsführern und Dateningenieuren gleichermaßen in Kontakt treten, um den Datenlebenszyklus zu verwalten und zu pflegen. ### Was sind die Alternativen zur Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data? Alternativen zur Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [**Data-Warehouse-Software** :](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl unterschiedlicher Datenquellen. Um alle ihre Daten bestmöglich zu integrieren, implementieren sie Data-Warehouse-Software. Data-Warehouses speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, die es Business-Intelligence- und Analysetools ermöglichen, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysetools aufgenommen werden. [**NoSQL-Datenbanken**](https://www.g2.com/categories/nosql-databases): Während relationale Datenbanklösungen bei strukturierten Daten glänzen, speichern NoSQL-Datenbanken lose strukturierte und unstrukturierte Daten effektiver. NoSQL-Datenbanken passen gut zu relationalen Datenbanken, wenn ein Unternehmen mit unterschiedlichen Daten zu tun hat, die sowohl auf strukturierte als auch auf unstrukturierte Weise gesammelt werden. #### **Software im Zusammenhang mit Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data** Verwandte Lösungen, die zusammen mit Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data verwendet werden können, umfassen: [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Datenvorbereitungssoftware hilft Unternehmen bei ihrem Datenmanagement. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Obwohl Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data typischerweise einige Datenvorbereitungsfunktionen bietet, könnten Unternehmen ein dediziertes Vorbereitungstool bevorzugen. [Big-Data-Analyse-Software](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **:** Unternehmen mit einer robusten Lösung zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data können beginnen, ihre Daten zu analysieren. Sie können Tools übernehmen, die auf Big Data ausgerichtet sind, sogenannte Big-Data-Analyse-Software, die Einblicke in große Datensätze bietet, die aus Big-Data-Clustern gesammelt werden. [Stream-Analyse-Software](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Wenn Benutzer nach Tools suchen, die speziell auf die Analyse von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind, kann Stream-Analyse-Software hilfreich sein. Diese Echtzeit-Verarbeitungstools helfen Benutzern, Daten im Transfer über APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software ist hilfreich bei Internet-of-Things (IoT)-Daten, die möglicherweise häufig in Echtzeit analysiert werden müssen. [Log-Analyse-Software](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:** Log-Analyse-Software ist ein Tool, das Benutzern die Möglichkeit gibt, Logdateien zu analysieren. Diese Art von Software umfasst typischerweise Visualisierungen und ist besonders nützlich für Überwachungs- und Alarmierungszwecke. ### Herausforderungen bei der Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.  **Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern:** Der Umgang mit Big Data ist nicht unbedingt einfach. Oft erfordern diese Tools einen dedizierten Administrator, um bei der Implementierung der Lösung zu helfen und andere bei der Einführung zu unterstützen. Es gibt jedoch einen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Analysten, die in der Lage sind, solche Lösungen einzurichten. Darüber hinaus werden dieselben Datenwissenschaftler damit beauftragt, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Ohne in diesen Bereichen qualifizierte Personen können Unternehmen die Tools oder ihre Daten nicht effektiv nutzen. Selbst die Self-Service-Tools, die von durchschnittlichen Geschäftsanwendern genutzt werden sollen, erfordern jemanden, der bei der Bereitstellung hilft. Unternehmen können sich an Support-Teams von Anbietern oder externe Berater wenden, wenn sie keinen qualifizierten Fachmann im Haus haben. **Datenorganisation:** Big-Data-Lösungen sind nur so gut wie die Daten, die sie konsumieren. Um das Beste aus dem Tool herauszuholen, müssen diese Daten organisiert sein. Das bedeutet, dass Datenbanken korrekt eingerichtet und ordnungsgemäß integriert werden sollten. Dies kann den Aufbau eines Data-Warehouses erfordern, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort speichert. Unternehmen müssen möglicherweise eine dedizierte Datenvorbereitungssoftware erwerben, um sicherzustellen, dass Daten für die Analyselösung auf die richtige Weise verbunden und bereinigt werden. Dies erfordert oft einen qualifizierten Datenanalysten, IT-Mitarbeiter oder einen externen Berater, um sicherzustellen, dass die Datenqualität für eine einfache Analyse optimal ist. **Benutzerakzeptanz:** Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengesteuertes Unternehmen zu verwandeln. Besonders in älteren Unternehmen, die seit Jahren auf die gleiche Weise arbeiten, ist es nicht einfach, neue Tools den Mitarbeitern aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass diese Tools eine Notwendigkeit in den Routineaufgaben eines Mitarbeiters sind, werden die Akzeptanzraten steigen. ### Welche Unternehmen sollten Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data kaufen? Die Implementierung von Datenverarbeitungslösungen kann sich positiv auf Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen auswirken. **Finanzdienstleistungen:** Der Einsatz von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data im Finanzdienstleistungssektor kann erhebliche Vorteile bringen, z.B. für Banken, die sie für alles von der Verarbeitung von kreditscorebezogenen Daten bis zur Verteilung von Identifikationsdaten nutzen können. Mit Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data können Datenteams Unternehmensdaten verarbeiten und sowohl in interne als auch externe Anwendungen bereitstellen. **Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen werden große Mengen an Daten produziert, wie z.B. Patientenakten, klinische Studiendaten und mehr. Darüber hinaus ist der Prozess der Medikamentenentwicklung besonders kostspielig und zeitaufwändig, weshalb Gesundheitsorganisationen diese Software nutzen, um den Prozess zu beschleunigen, indem sie Daten aus früheren Studien, Forschungspapieren und mehr verwenden. **Einzelhandel:** Im Einzelhandel, insbesondere im E-Commerce, ist Personalisierung wichtig. Die führenden Einzelhändler erkennen die Bedeutung von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data, um Kunden hochgradig personalisierte Erlebnisse zu bieten, basierend auf Faktoren wie früherem Verhalten und Standort. Mit der richtigen Software können diese Unternehmen beginnen, ihre Daten in Ordnung zu bringen. ### Wie kauft man Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data? #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data kaufen möchte, kann g2.com in jedem Stadium des Kaufprozesses helfen, die beste Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data für das Unternehmen auszuwählen. Der erste Schritt im Kaufprozess muss eine sorgfältige Betrachtung der Art und Weise beinhalten, wie die Daten gespeichert werden, sowohl vor Ort als auch in der Cloud. Wenn das Unternehmen viele Daten angesammelt hat, besteht die Notwendigkeit, nach einer Lösung zu suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Obwohl Cloud-Lösungen im Aufschwung sind, muss jedes Unternehmen seine eigenen Datenanforderungen bewerten, um die richtige Entscheidung zu treffen.  Cloud ist nicht immer die Antwort, da es nicht immer eine praktikable Lösung ist. Nicht alle Datenexperten haben den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheit und Latenzproblemen. In Fällen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften wie HIPAA, dass Daten sicher sind. Daher können On-Premises-Lösungen für einige Fachleute, wie diejenigen im Gesundheitswesen und im Regierungssektor, wo Datenschutzbestimmungen besonders streng und manchmal entscheidend sind, von entscheidender Bedeutung sein. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken, wie z.B. ihre Daten zu konsolidieren und ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr enthält. Abhängig vom Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data benötigt wird. #### Vergleich von Produkten zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data **Erstellen Sie eine Longlist** Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, ist es hilfreich, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen. **Führen Sie Demos durch** Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt. #### Auswahl von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data **Wählen Sie ein Auswahlteam** Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen. **Verhandlung** Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es festgelegt ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren. **Endgültige Entscheidung** Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen. ### Was kostet Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data? Wie bereits erwähnt, gibt es Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preise zwischen den beiden können unterschiedlich sein, wobei erstere oft mit höheren Vorabkosten für die Einrichtung der Infrastruktur verbunden sind.  Wie bei jeder Software sind diese Plattformen häufig in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere haben häufig nicht so viele Funktionen und können Nutzungsbeschränkungen haben. Anbieter können gestaffelte Preise haben, bei denen der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Support einhergehen, der entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann. Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine erheblichen Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft viele zusätzliche Funktionen bieten, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, externe Berater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen. Bevor ein Unternehmen die Gesamtkosten der Lösung bewertet, muss es das gesamte Angebot, das es kauft, sorgfältig prüfen und die Kosten jeder Komponente berücksichtigen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen einen Vertrag unterzeichnen, in dem sie denken, dass sie nur einen kleinen Teil eines bestimmten Angebots nutzen werden, nur um nachträglich festzustellen, dass sie von viel mehr profitiert und dafür bezahlt haben. #### Return on Investment (ROI) Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data mit dem Ziel, einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, ihre Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie bereits erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Einführung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie sich Prozesse verbessert haben und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben. ### Implementierung von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data **Wie wird Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data implementiert?** Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine externe Beratung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen, zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können. **Wer ist für die Implementierung von Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data verantwortlich?** Es kann viele Personen erfordern, wie den Chief Technology Officer (CTO) und den Chief Information Officer (CIO), sowie viele Teams, um ordnungsgemäß bereitzustellen, einschließlich Dateningenieuren, Datenbankadministratoren und Softwareingenieuren. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen beginnen, Daten zusammenzufügen und die Reise der Datenwissenschaft zu beginnen, beginnend mit der richtigen Datenvorbereitung und -verwaltung. ### Trends in der Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data **Open Source vs. kommerziell** Viele Softwareangebote im Big-Data-Bereich basieren auf Open-Source-Frameworks wie Apache Hadoop. Obwohl erfahrene Dateningenieure verschiedene Open-Source-Komponenten zusammenstellen und ihr eigenes Datenökosystem entwickeln, ist dies häufig keine machbare Option aufgrund ihrer Komplexität und der Zeit, die benötigt wird, um eine maßgeschneiderte Lösung zu erstellen. Unternehmen suchen oft nach kommerziellen Optionen aufgrund der zusätzlichen Fähigkeiten, die sie bieten, wie zusätzliche Tools, Überwachung und Verwaltung. **Cloud vs. On-Premises** Unternehmen, die Software zur Verarbeitung und Verteilung von Big Data bereitstellen möchten, haben Optionen, wie dies erreicht werden kann. Mit dem Aufstieg der Cloud und ihren Vorteilen, wie der Vermeidung großer Ausgaben für Infrastruktur, suchen viele in der Cloud nach Datenmanagement, -verarbeitung, -verteilung und sogar -analyse. Sie kombinieren und passen mit der Option, mehrere Cloud-Anbieter für unterschiedliche Datenanforderungen zu wählen. Es ist auch möglich, Cloud mit On-Premises-Lösungen für verbesserte Sicherheit zu kombinieren. **Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten** Wie bereits erwähnt, werden Daten in rasantem Tempo produziert. Darüber hinaus sind die Datentypen nicht alle von einer Sorte. Einzelne Unternehmen könnten eine Vielzahl von Datentypen produzieren, von Sensordaten von IoT-Geräten bis hin zu Ereignisprotokollen und Klickströmen. Daher müssen die Werkzeuge, die zur Verarbeitung und Verteilung dieser Daten benötigt werden, in der Lage sein, diese Last auf eine skalierbare, kosteneffiziente und effektive Weise zu bewältigen. Fortschritte in KI-Techniken wie maschinelles Lernen helfen, dies besser handhabbar zu machen. --- ## What Are the Most Common Questions About Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme? ### Wie beeinflussen Bereitstellungsoptionen Big-Data-Verarbeitungslösungen? Bereitstellungsoptionen beeinflussen Big Data Processing-Lösungen erheblich, indem sie Skalierbarkeit, Leistung und Kosten beeinflussen. Beispielsweise werden cloudbasierte Lösungen wie Snowflake und Amazon EMR aufgrund ihrer Flexibilität und einfachen Skalierbarkeit bevorzugt, wobei Benutzer eine verbesserte Leistung bei der Verarbeitung großer Datensätze feststellen. On-Premises-Lösungen wie Apache Hadoop bieten mehr Kontrolle und Sicherheit, können jedoch höhere Anfangskosten und Wartungsaufwand mit sich bringen. Benutzer heben oft hervor, dass hybride Bereitstellungen ein Gleichgewicht bieten, das eine optimierte Ressourcenzuweisung und verbesserte Datenverwaltung ermöglicht. ### Wie bewerte ich den ROI der Investition in Big Data Processing Software? Um den ROI der Investition in Big Data Processing Software zu bewerten, sollten Sie Faktoren wie verbesserte Datenverarbeitungseffizienz, Kosteneinsparungen durch Automatisierung und verbesserte Entscheidungsfindung berücksichtigen. Nutzerbewertungen zeigen, dass Plattformen wie Apache Spark und Apache Kafka die Verarbeitungszeiten erheblich verkürzen, wobei Nutzer von bis zu 50 % schnelleren Datenanalysen berichten. Darüber hinaus werden Tools wie Snowflake und Google BigQuery für ihre Skalierbarkeit gelobt, was zu niedrigeren Betriebskosten führen kann, wenn der Datenbedarf wächst. Die Bewertung dieser Kennzahlen im Vergleich zu Ihren aktuellen Kosten wird helfen, den potenziellen ROI zu quantifizieren. ### Wie bewerte ich die Leistung von Big-Data-Verarbeitungslösungen? Um die Leistung von Big-Data-Verarbeitungslösungen zu bewerten, sollten Sie wichtige Kennzahlen wie Verarbeitungsgeschwindigkeit, Skalierbarkeit und Integrationsfähigkeit berücksichtigen. Nutzerbewertungen heben hervor, dass Apache Spark in der Verarbeitungsgeschwindigkeit mit einer Bewertung von 4,5 herausragt, während Hadoop für seine Skalierbarkeit bekannt ist und eine Bewertung von 4,3 erhält. Darüber hinaus werden Lösungen wie Google BigQuery für ihre Benutzerfreundlichkeit gelobt und erreichen eine Bewertung von 4,6. Die Analyse dieser Aspekte zusammen mit dem Nutzerfeedback zu Zuverlässigkeit und Support kann einen umfassenden Überblick über die Leistung jeder Lösung bieten. ### Wie unterscheiden sich die Preismodelle bei Big-Data-Verarbeitungslösungen? Preismodelle für Big Data Processing-Lösungen variieren erheblich. Zum Beispiel bietet Apache Spark ein kostenloses Open-Source-Modell an, während Databricks ein abonnementbasiertes Modell mit gestaffelten Preisen basierend auf der Nutzung verwendet. Cloudera bietet eine flexible Preisstruktur, die sowohl Abonnement- als auch nutzungsbasierte Optionen umfasst. AWS Glue arbeitet nach einem Pay-as-you-go-Modell, bei dem die Kosten auf den verbrauchten Ressourcen basieren. Im Gegensatz dazu verwendet Google BigQuery ein Preismodell pro Abfrage, was zu variablen Kosten je nach Nutzungsmuster führen kann. Diese vielfältigen Modelle richten sich an unterschiedliche organisatorische Bedürfnisse und Budgets. ### Wie unterscheiden sich die Benutzererfahrungen bei den führenden Big-Data-Verarbeitungstools? Die Benutzererfahrungen unter den führenden Big Data-Verarbeitungstools variieren erheblich. Apache Spark führt mit hohen Zufriedenheitsbewertungen, insbesondere für seine Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, und erhält eine durchschnittliche Bewertung von 4,5/5. Hadoop folgt dicht dahinter, wird für sein robustes Ökosystem gelobt, aber für seine steilere Lernkurve bemerkt, mit einer durchschnittlichen Bewertung von 4,2/5. Databricks wird für seine kollaborativen Funktionen und Benutzerfreundlichkeit bevorzugt und erreicht eine Bewertung von 4,6/5. Im Gegensatz dazu hat AWS Glue, obwohl es effektiv für ETL-Prozesse ist, gemischte Bewertungen hinsichtlich seiner Komplexität und erreicht durchschnittlich 4,0/5. Insgesamt priorisieren Benutzer Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Support bei der Bewertung dieser Tools. ### Wie skalierbar sind die führenden Big-Data-Verarbeitungsplattformen? Die führenden Big-Data-Verarbeitungsplattformen zeigen starke Skalierbarkeitsmerkmale. Apache Spark wird hoch bewertet für seine Fähigkeit, groß angelegte Datenverarbeitung mit einer Benutzerzufriedenheitsbewertung von 88 % zu bewältigen, wobei seine Leistung im verteilten Rechnen betont wird. Amazon EMR erzielt ebenfalls gute Bewertungen, wobei Benutzer seine nahtlosen Skalierungsfähigkeiten, insbesondere in Cloud-Umgebungen, schätzen. Google BigQuery wird für seine serverlose Architektur hervorgehoben, die es Benutzern ermöglicht, ohne Infrastrukturverwaltung zu skalieren, und erreicht eine Zufriedenheitsbewertung von 90 %. Insgesamt werden diese Plattformen für ihre robuste Skalierbarkeit anerkannt, die unterschiedlichen Datenverarbeitungsanforderungen gerecht wird. ### Was sind häufige Anwendungsfälle für Big Data-Verarbeitung und -Verteilung? Häufige Anwendungsfälle für Big Data Verarbeitung und Verteilung umfassen Echtzeit-Datenanalysen, bei denen Unternehmen Streaming-Daten für sofortige Einblicke analysieren, und Data Warehousing, das die Speicherung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten für Berichterstattung und Analyse beinhaltet. Darüber hinaus nutzen Organisationen Big Data für prädiktive Analysen, um Trends und Kundenverhalten vorherzusagen, sowie für maschinelles Lernen, das die Verarbeitung umfangreicher Datensätze zur Algorithmen-Trainierung erfordert. Diese Anwendungsfälle werden durch Benutzerfeedback unterstützt, das die Bedeutung von Skalierbarkeit und Leistung bei der Handhabung großer Datensätze hervorhebt. ### Was sind die wichtigsten Merkmale, auf die man bei Big-Data-Verarbeitungstools achten sollte? Wichtige Merkmale, auf die man bei Big-Data-Verarbeitungstools achten sollte, sind Skalierbarkeit, die das Handling wachsender Datenmengen ermöglicht; Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten für sofortige Einblicke; robuste Datenintegrationsoptionen, um verschiedene Datenquellen zu verbinden; benutzerfreundliche Schnittstellen für einfache Bedienung; und starke Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Informationen. Darüber hinaus ist die Unterstützung für maschinelles Lernen und fortgeschrittene Analysen entscheidend, um umsetzbare Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Tools wie Apache Spark, Apache Hadoop und Google BigQuery sind dafür bekannt, in diesen Bereichen zu glänzen. ### Was sind die typischen Implementierungszeiträume für diese Werkzeuge? Implementierungszeiträume für Big Data Processing und Distribution Tools variieren erheblich. Zum Beispiel berichten Apache Kafka-Nutzer von einer durchschnittlichen Implementierungszeit von 3 bis 6 Monaten, während Snowflake-Nutzer typischerweise Zeiträume von 1 bis 3 Monaten sehen. Databricks-Nutzer erleben oft einen Bereich von 2 bis 4 Monaten für die vollständige Bereitstellung. Im Gegensatz dazu können Amazon EMR-Implementierungen je nach Komplexität des Anwendungsfalls zwischen 1 Monat und über 6 Monaten dauern. Insgesamt geben die meisten Nutzer an, dass die Zeitpläne durch Faktoren wie Teamkompetenz und Projektumfang beeinflusst werden können. ### Welche Integrationen sollte ich für meine Big-Data-Verarbeitungsanforderungen in Betracht ziehen? Für Big Data-Verarbeitungsanforderungen sollten Sie Integrationen mit Apache Hadoop, Apache Spark und Amazon EMR in Betracht ziehen. Benutzer heben häufig Apache Hadoop für sein robustes Ökosystem und seine Skalierbarkeit hervor, während Apache Spark für seine Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit gelobt wird. Amazon EMR wird für seine nahtlose Integration mit AWS-Diensten hervorgehoben, was die Datenverarbeitungsfähigkeiten verbessert. Zusätzlich sollten Sie Integrationen mit Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI in Betracht ziehen, die häufig für ihre Fähigkeit erwähnt werden, Einblicke aus verarbeiteten Daten zu liefern. ### Welche Art von Kundensupport wird in dieser Kategorie typischerweise angeboten? Der Kundensupport in der Kategorie Big Data Verarbeitung und Verteilung umfasst typischerweise Optionen wie 24/7-Support, Live-Chat und umfangreiche Dokumentation. Beispielsweise sind Produkte wie Apache Kafka und Snowflake bekannt für ihre starke Community-Unterstützung und umfassende Online-Ressourcen, während Cloudera dediziertes Account-Management und personalisierten Support bietet. Darüber hinaus bieten viele Anbieter Schulungssitzungen und Benutzerforen an, um das Kundenengagement und die Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern. ### Welche Sicherheitsmerkmale sind in Big-Data-Verarbeitungstools unerlässlich? Wesentliche Sicherheitsmerkmale in Big-Data-Verarbeitungstools umfassen Datenverschlüsselung, Benutzerauthentifizierung, Zugriffskontrollen und Prüfprotokolle. Tools wie Apache Hadoop und Apache Spark betonen starke Verschlüsselungsprotokolle und rollenbasierte Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass sensible Daten geschützt sind. Darüber hinaus bieten Plattformen wie Google BigQuery und Amazon EMR umfassende Protokollierungs- und Überwachungsfunktionen, um den Datenzugriff und -änderungen zu verfolgen und die allgemeine Sicherheit zu verbessern. Benutzerbewertungen heben die Bedeutung dieser Funktionen für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und die Einhaltung von Vorschriften hervor.