"Deutschland hat die schärfsten Datenschutzgesetze - alle unsere europäischen Kunden wären sofort bereit, ihre Daten in einem deutschen Rechenzentrum abzulegen", sagte Teradatas Cheftechnologe Stephen Brobst in einem Gespräch mit der COMPUTERWOCHE während der diesjährigen Universe-Veranstaltung in Hamburg. Grund genug für den Data-Warehouse-Spezialisten (DW), auf die Wünsche der Anwenderunternehmen einzugehen und ein eigenes Cloud-Rechenzentrum auf deutschem Boden aufzubauen. Wann und wo genau das Teradata-Data-Center in Betrieb gehen soll, will der IT-Anbieter allerdings noch nicht verraten.

Ein paar mehr Details verrieten die Konzernverantwortlichen über die geplante Service-Struktur. So soll das deutsche RZ für "Managed Cloud Services" eingerichtet werden. Kunden, die Teradata-Lösungen in einer Public Cloud betreiben wollen, werden dagegen an die entsprechende Plattform von Amazon Web Services (AWS) verwiesen. Das entsprechende Public-Cloud-Angebot wurde kürzlich freigeschaltet und stellte laut Amazon "den bislang größten Product-Launch einer Business-Software auf der AWS-Plattform" dar. Ergänzt werden die Cloud-Angebote durch Erweiterungen auf der In-House-Plattform. Hierzu hat Teradata "Intelliflex" vorgestellt, eine Plattform, mit der sich sowohl interne als auch hybride Cloud-Strukturen einrichten lassen.

"Very Big Data" in Realtime passen nicht in die Cloud

Die verschiedenen Cloud-Angebote über AWS und den eigenen Teradata-Rechenzentren sind ein Faktor, der die Kunden hinsichtlich der neuen Teradata-Strategie verwirren könnte. Dazu beitragen könnte auch, dass moderne Big-Data-Projekte, vor allem im Bereich Internet of Things (IoT), und Cloud-Computing offensichtlich nicht so recht zusammenpassen wollen. Wer beispielsweise Sensor-Daten von umfangreichen IoT-Anlagen in Realtime analysieren will, stößt schnell an die Grenzen des Cloud-Computing. Das bestätigen auch große Teradata-Kunden. "Wir sind an deren neuen Cloud-Angeboten sehr interessiert, aber nur, um darauf neue Algorithmen zu testen oder zeitunkritische Follow-up-Analysen durchzuführen – für den Produktionsbetrieb kommt nur eine In-House-Lösung in Frage", sagte Gerhard Kreß, Chef des Mobility-Service bei Siemens, der unter anderem ein großes IoT-Projekt im Bereich Predictive-Maintenance bei der spanischen Eisenbahngesellschaft Renfe betreut.

Auch das Teradata-Management räumt ein, dass "Very Big Data" und Realtime-Verarbeitung kaum mit Cloud-Computing vereinbar sind. "Wir sehen unser Cloud-Angebot vor allem als ein Vertriebs-Tool. Hier können potentielle Kunden die Leistungsfähigkeit unserer Plattform intensiv testen, bevor sie sich für eine aufwändige In-Haus-Installation entscheiden", erläuterte Dan Harrington, der bei Teradata für das internationale Geschäft zuständig ist.

Einbußen bei Umsatz und Gewinn

Ob damit die gegenwärtigen Umsatzrückgänge gebremst werden können, bleibt indes abzuwarten. Teradata hat sein jüngstes Geschäftsjahr 2015 mit einem deutlichen Minus abgeschlossen. Der Umsatz fiel gegenüber 2014 um sieben Prozent von 2,7 auf 2,5 Milliarden Dollar. Und aus dem damaligen Gewinn von 367 Millionen wurde ein kräftiger Verlust von 124 Millionen Dollar. Schuld daran ist auch der im dritten Quartal des vergangenen Jahres angekündigte Ausstieg aus dem Markt für Marketing-Software. Doch die schlechten Zahlen dürften in erster Linie darauf zurückzuführen sein, dass der klassische DW-Bereich keine Hochleitungs-Systeme mehr benötigt. Viele Aufgaben, die einst eine hochpreisige Teradata-Lösung erforderten, lassen sich heute über preiswertere Cloud-Angebote abwickeln.

Data-Warehouse-Markt wächst nur noch langsam

Die Marktforscher von Market Research Media prognostizieren für den gesamten DW-Markt in den kommenden fünf Jahren nur noch ein mageres Wachstum von insgesamt über die Jahre verteilten 8,3 Prozent. Bei den einfachen DW-Lösungen sehen deren Marktforscher einen zunehmenden Trend zur Nutzung von "DW-as-a-Service". Auch Gartner sieht massive Umstrukturierungen in diesem Markt. "Innerhalb der nächsten zwei Jahre wird es dramatische Veränderungen geben. Der Marktanteil der traditionellen DW-Anbieter wird zurückgehen, während gleichzeitig neue Big-Data-Plattformen, wie Hadoop oder NoSQL-Clickstream-Daten, an Bedeutung gewinnen", heißt es in dem jüngstem Gartner-Bericht über den DW-Markt.

Zusammenfassend heißt das, dass der herkömmliche DW-Markt praktisch verschwindet. Je nach Daten- und Performance-Bedarf würden diese Lösungen entweder durch Cloud-Anwendungen oder durch preiswerte On-Premise-Standard-Systeme ersetzt. Hierzu gehören auch die neuen Open-Source-Plattformen, wie Hadoop. Für die Hochleistungs-Systeme bleibe dagegen aus Sicht der Analysten nur noch der Bereich von "Extrem Big Data" in einer echten – oder zumindest annähernden – Realtime-Umgebung.

Bei Advanced Analytics gibt es Luft nach oben

Teradata verfolgt die Strategie, soweit wie irgend möglich, in allen Segmenten vertreten zu sein. Eine führende Rolle ist für Teradata – zumindest in den unteren Bereichen – allerdings nicht realistisch. Hier ist der Konkurrenzkampf zu groß und die Margen sind zu gering. Gute Chancen hat der Spezialist dagegen in den oberen Leistungsklassen, doch hier muss der Markt noch stark entwickelt werden. "Viele unserer Kunden glauben, dass Advanced Analytics in Verbindung mit den immensen Datenbeständen zu wichtigen Erkenntnissen und Geschäftsprozessen führen könnte, aber sie wissen nicht, wie sie so etwas angehen sollen", beschreibt Ron Bodkin, Präsident der Teradata-Tochter Think Big, einer reinen Beratungsgesellschaft, die sich auf Big Data Analytics spezialisiert hat, die aktuelle Situation. Er sieht bei vielen Firmen eine gravierende Diskrepanz zwischen der Daten-Akquisition einerseits und den analytischen Möglichkeiten andererseits. „Alle großen Unternehmen schaufeln inzwischen immense Datenhalden auf, doch es fehlt ihnen das Knowhow, um diese Daten zielgerichtet auszuwerten“, weiß er aus seiner Alltagsarbeit zu berichten.

Neben Think Big betreibt Teradata noch weitere Consulting-Einrichtungen. So hat der Anbieter kürzlich ein globales "IoT Analytics Team" aufgestellt, das spezielle Hilfestellung bei der Analyse von Big Data im IoT-Umfeld anbieten soll. Das Team gehört zum Teradata Lab und unterhält Büros in den USA, Großbritannien und Indien. Doch nicht alle Teradata-Kunden sind auf externen Rat angewiesen. Neben dem oben erwähnten Siemens-Team gibt es auch beim Autohersteller Volvo bereits entsprechendes Analyse-Knowhow. Ein etwa 30-köpfiges Team unter der Leitung von Jan Wassen arbeitet vor allem an Lösungen im Bereich Predictive Maintenance. "Zwei wichtige Fragen können wir bereits sehr gut beantworten: Was ist passiert und warum ist es passiert – jetzt geht es um die nächste große Frage, nämlich ‚Was WIRD passieren‘", beschreibt Wassen sein Aufgabenfeld.

Alles eine Frage der Kultur und Organisation

Genauso, wie einstmals bei der Einführung von BI oder noch weiter zurückliegend beim Aufkommen von ERP, sind die Probleme weniger technischer oder mathematischer Natur, sondern fallen eher in die Kategorien Unternehmenskultur, mangelndes gegenseitiges Verständnis beziehungsweise organisatorische Hemmschwellen. "Man muss einen langen Atem haben", kommentiert der Volvo-Manager etwas resigniert die Alltagsprobleme seiner Stabsabteilung.