Mit KI entstehen neue Anforderungen an Datenplattformen. Die Hersteller reagieren darauf mit hybriden Lösungen. Sutthiphong Chandaeng – Shutterstock.com Traditionell wurde streng zwischen analytischen und operativen Datenplattformen unterschieden. Während operative Datenplattform dazu gedacht sind, das Business zu betreiben, dienen analytische Plattformen der Analyse des Geschäfts, beispielsweise für Business Intelligence. Durch die Verbreitung von KI, insbesondere GenAI und maschinelles Lernen (ML), verwischt diese klaren Trennlinien zusehends. Immer mehr Geschäftsanwendungen nutzen KI-gestützte Echtzeitanalysen für Funktionen wie Personalisierung, Echtzeitprognosen und kontextbezogene Empfehlungen. Um solche intelligenten, KI-gesteuerten Anwendungen zu ermöglichen, entwickeln die Anbieter Datenplattform-Funktionen, die hybride operative und analytische Arbeitslasten unterstützen können. Eine aktuelle Studie der Beratungsfirma Information Services Group (ISG) beleuchtet diese Entwicklung in ihrem „ISG Buyers Guides for Data Platforms“. Grenzen verschwimmen So prognostiziert ISG, dass Datenplattform-Anbieter bis 2027 die Entwicklung hybrider operativer und analytischer Funktionen priorisieren werden, um den neuen Anforderungen in Bezug auf GenAI gerecht zu werden. Dies bedeutet, dass sie entweder eine Kombination dieser Funktionen in einem Produkt oder in einem Satz von Datenplattform-Produkten anbieten werden. Diese Trendentwicklung scheint die Marktnachfrage widerzuspiegeln. Bis 2027 erwartet ISG, dass zwei Drittel der Unternehmen neue operative Datenbankprodukte einführen werden, um die KI-Anforderungen intelligenter Anwendungen zu erfüllen. Dennoch werden, so ISG, Unternehmen weiterhin separate analytische Datenplattformen für Business-Intelligence- und Data-Science-Projekte benötigen. Darüber hinaus wachse der Bedarf an diesen Plattformen, um die Entwicklung, das Training und die Abstimmung von ML- und GenAI-Modellen zu unterstützen. Buyers Guides 2025 Im Rahmen der „ISG Buyers Guides for Data Platforms 2025“ hat das Unternehmen 38 Softwareanbieter und ihre Produkte bewertet, die Datenhaltung, -verarbeitung, -analyse und -präsentation unterstützen. Die Bewertung erfolgte in drei Plattformkategorien, für die jeweils ein eigener Buyers Guide erstellt wurde: Datenplattformen Analytische Datenplattformen Operative Datenplattformen Die Anbieter wurden anhand von sieben Bewertungskategorien eingestuft: Produkt-Erfahrung (Fünf Kategorien) Benutzerfreundlichkeit (Usability) Administration (Manageability) Zuverlässigkeit (Reliability) Funktionsumfang (Capability) Anpassungsfähigkeit (Adaptability) Kundenzusicherung (Zwei Kategorien) Validierung (Validation) Gesamtbetriebskosten und Kapitalrendite (TCO/ROI) Anbieter, die in den Top Drei jeder Bewertungskategorie platziert wurden, werden als „Leader“ bezeichnet. Diejenigen mit den meisten „Leader“-Platzierungen innerhalb einer Plattformkategorie werden als „Overall Leaders“ ausgezeichnet. Buyers Guides 2025 Im Rahmen der „ISG Buyers Guides for Data Platforms 2025“ hat das Unternehmen 38 Softwareanbieter und ihre Produkte bewertet, die Datenhaltung, -verarbeitung, -analyse und -präsentation unterstützen. Die Bewertung erfolgte in drei Plattformkategorien, für die jeweils ein eigener Buyers Guide erstellt wurde: Datenplattformen Analytische Datenplattformen Operative Datenplattformen Die Anbieter wurden anhand von sieben Bewertungskategorien eingestuft: Produkt-Erfahrung (Fünf Kategorien) Benutzerfreundlichkeit (Usability) Administration (Manageability) Zuverlässigkeit (Reliability) Funktionsumfang (Capability) Anpassungsfähigkeit (Adaptability) Kundenzusicherung (Zwei Kategorien) Validierung (Validation) Gesamtbetriebskosten und Kapitalrendite (TCO/ROI) Anbieter, die in den Top Drei jeder Bewertungskategorie platziert wurden, werden als „Leader“ bezeichnet. Diejenigen mit den meisten „Leader“-Platzierungen innerhalb einer Plattformkategorie werden als „Overall Leaders“ ausgezeichnet. Die Top-Anbieter Die Studie identifiziert die folgenden Unternehmen als „Overall Leaders“ in der Kategorie Datenplattformen: Oracle InterSystems Google Cloud Dabei stufte ISG Oracle in sechs Bewertungskategorien als Leader ein. InterSystems kam vier Kategorien auf das Treppchen, während Google Cloud es in Dreien schafte. Alle drei Overall Leaders erhielten von ISG die Bewertung „Exemplary“, ebenso wie Actian, AWS, Cloudera, Couchbase, IBM, Microsoft und SAP. Alibaba Cloud, Broadcom und Progress Software wurden als „Innovative“ bewertet. Bei den analytischen Datenplattformen wurden Databricks, gefolgt von Oracle und Google Cloud als Overall Leaders eingestuft. Databricks wurde in sieben Bewertungskategorien als Leader bewertet. Oracle schaffte es in sechs und Google Cloud in drei Kategorien. Zudem erhielten die drei Topplatzierten die Bewertung „Exemplary“, ebenso wie Actian, AWS, Cloudera, Couchbase, IBM, InterSystems, Microsoft, SAP, Snowflake und Teradata. Broadcom, OpenText und Progress Software schätzt ISG als „Innovative“ ein. Operative Datenplattformen Auch in dieser Kategorie trifft man auf drei Bekannte. Top Overall Leader ist wiederum Oracle, gefolgt von InterSystems und Google Cloud. Dabei wurde Oracle in sechs Bewertungskategorien prämiert, InterSystems in vier und Google Cloud in drei. Die Leader erhielten ferner die Bewertung „Exemplary“, ebenso wie Actian, AWS, Cloudera, Couchbase, IBM, Microsoft, MongoDB, SAP und Yugabyte. Das Siegel „Innovative“ verlieh ISG an Alibaba Cloud, Broadcom und Progress Software. Fazit Matt Aslett, Forschungsdirektor für Analytics, Data & AI bei ISG Software Research, betont, dass Unternehmen vollständig von Datenplattformen für Geschäftsanalysen und -operationen abhängig geworden sind. Mit der Expansion und Transformation der Unternehmensnutzung von Daten durch KI würden sich die Plattformen rasant weiterentwickeln, um die Inferenzierungsfähigkeiten intelligenter operativer Anwendungen zu unterstützen. Zudem, so ISG weiter, zeige die Forschung Verschiebungen in der Entwicklung der Softwareanbieter, die den dringenden Datenbedürfnissen für KI und den operativen Bereich gerecht werden. Dies helfe Unternehmen bei der Bewertung bestehender Software und der Auswahl eines Anbieters, der ihre Anforderungen jetzt und in Zukunft am besten erfüllen kann. Für detailliertere Informationen über die Rankings und Forschungsergebnisse können die vollständigen Berichte über ISG Software Research angefordert, beziehungsweise gekauft werden.
Wie Datenplattformen die KI-Nutzung vorantreiben
Mit KI entstehen neue Anforderungen an Datenplattformen. Die Hersteller reagieren darauf mit hybriden Lösungen. Sutthiphong Chandaeng – Shutterstock.com Traditionell wurde streng zwischen analytischen und operativen Datenplattformen unterschieden. Während operative Datenplattform dazu gedacht sind, das Business zu betreiben, dienen analytische Plattformen der Analyse des Geschäfts, beispielsweise für Business Intelligence. Durch die Verbreitung von KI, insbesondere GenAI und maschinelles Lernen (ML), verwischt diese klaren Trennlinien zusehends. Immer mehr Geschäftsanwendungen nutzen KI-gestützte Echtzeitanalysen für Funktionen wie Personalisierung, Echtzeitprognosen und kontextbezogene Empfehlungen. Um solche intelligenten, KI-gesteuerten Anwendungen zu ermöglichen, entwickeln die Anbieter Datenplattform-Funktionen, die hybride operative und analytische Arbeitslasten unterstützen können. Eine aktuelle Studie der Beratungsfirma Information Services Group (ISG) beleuchtet diese Entwicklung in ihrem „ISG Buyers Guides for Data Platforms“. Grenzen verschwimmen So prognostiziert ISG, dass Datenplattform-Anbieter bis 2027 die Entwicklung hybrider operativer und analytischer Funktionen priorisieren werden, um den neuen Anforderungen in Bezug auf GenAI gerecht zu werden. Dies bedeutet, dass sie entweder eine Kombination dieser Funktionen in einem Produkt oder in einem Satz von Datenplattform-Produkten anbieten werden. Diese Trendentwicklung scheint die Marktnachfrage widerzuspiegeln. Bis 2027 erwartet ISG, dass zwei Drittel der Unternehmen neue operative Datenbankprodukte einführen werden, um die KI-Anforderungen intelligenter Anwendungen zu erfüllen. Dennoch werden, so ISG, Unternehmen weiterhin separate analytische Datenplattformen für Business-Intelligence- und Data-Science-Projekte benötigen. Darüber hinaus wachse der Bedarf an diesen Plattformen, um die Entwicklung, das Training und die Abstimmung von ML- und GenAI-Modellen zu unterstützen. Buyers Guides 2025 Im Rahmen der „ISG Buyers Guides for Data Platforms 2025“ hat das Unternehmen 38 Softwareanbieter und ihre Produkte bewertet, die Datenhaltung, -verarbeitung, -analyse und -präsentation unterstützen. Die Bewertung erfolgte in drei Plattformkategorien, für die jeweils ein eigener Buyers Guide erstellt wurde: Datenplattformen Analytische Datenplattformen Operative Datenplattformen Die Anbieter wurden anhand von sieben Bewertungskategorien eingestuft: Produkt-Erfahrung (Fünf Kategorien) Benutzerfreundlichkeit (Usability) Administration (Manageability) Zuverlässigkeit (Reliability) Funktionsumfang (Capability) Anpassungsfähigkeit (Adaptability) Kundenzusicherung (Zwei Kategorien) Validierung (Validation) Gesamtbetriebskosten und Kapitalrendite (TCO/ROI) Anbieter, die in den Top Drei jeder Bewertungskategorie platziert wurden, werden als „Leader“ bezeichnet. Diejenigen mit den meisten „Leader“-Platzierungen innerhalb einer Plattformkategorie werden als „Overall Leaders“ ausgezeichnet. Buyers Guides 2025 Im Rahmen der „ISG Buyers Guides for Data Platforms 2025“ hat das Unternehmen 38 Softwareanbieter und ihre Produkte bewertet, die Datenhaltung, -verarbeitung, -analyse und -präsentation unterstützen. Die Bewertung erfolgte in drei Plattformkategorien, für die jeweils ein eigener Buyers Guide erstellt wurde: Datenplattformen Analytische Datenplattformen Operative Datenplattformen Die Anbieter wurden anhand von sieben Bewertungskategorien eingestuft: Produkt-Erfahrung (Fünf Kategorien) Benutzerfreundlichkeit (Usability) Administration (Manageability) Zuverlässigkeit (Reliability) Funktionsumfang (Capability) Anpassungsfähigkeit (Adaptability) Kundenzusicherung (Zwei Kategorien) Validierung (Validation) Gesamtbetriebskosten und Kapitalrendite (TCO/ROI) Anbieter, die in den Top Drei jeder Bewertungskategorie platziert wurden, werden als „Leader“ bezeichnet. Diejenigen mit den meisten „Leader“-Platzierungen innerhalb einer Plattformkategorie werden als „Overall Leaders“ ausgezeichnet. Die Top-Anbieter Die Studie identifiziert die folgenden Unternehmen als „Overall Leaders“ in der Kategorie Datenplattformen: Oracle InterSystems Google Cloud Dabei stufte ISG Oracle in sechs Bewertungskategorien als Leader ein. InterSystems kam vier Kategorien auf das Treppchen, während Google Cloud es in Dreien schafte. Alle drei Overall Leaders erhielten von ISG die Bewertung „Exemplary“, ebenso wie Actian, AWS, Cloudera, Couchbase, IBM, Microsoft und SAP. Alibaba Cloud, Broadcom und Progress Software wurden als „Innovative“ bewertet. Bei den analytischen Datenplattformen wurden Databricks, gefolgt von Oracle und Google Cloud als Overall Leaders eingestuft. Databricks wurde in sieben Bewertungskategorien als Leader bewertet. Oracle schaffte es in sechs und Google Cloud in drei Kategorien. Zudem erhielten die drei Topplatzierten die Bewertung „Exemplary“, ebenso wie Actian, AWS, Cloudera, Couchbase, IBM, InterSystems, Microsoft, SAP, Snowflake und Teradata. Broadcom, OpenText und Progress Software schätzt ISG als „Innovative“ ein. Operative Datenplattformen Auch in dieser Kategorie trifft man auf drei Bekannte. Top Overall Leader ist wiederum Oracle, gefolgt von InterSystems und Google Cloud. Dabei wurde Oracle in sechs Bewertungskategorien prämiert, InterSystems in vier und Google Cloud in drei. Die Leader erhielten ferner die Bewertung „Exemplary“, ebenso wie Actian, AWS, Cloudera, Couchbase, IBM, Microsoft, MongoDB, SAP und Yugabyte. Das Siegel „Innovative“ verlieh ISG an Alibaba Cloud, Broadcom und Progress Software. Fazit Matt Aslett, Forschungsdirektor für Analytics, Data & AI bei ISG Software Research, betont, dass Unternehmen vollständig von Datenplattformen für Geschäftsanalysen und -operationen abhängig geworden sind. Mit der Expansion und Transformation der Unternehmensnutzung von Daten durch KI würden sich die Plattformen rasant weiterentwickeln, um die Inferenzierungsfähigkeiten intelligenter operativer Anwendungen zu unterstützen. Zudem, so ISG weiter, zeige die Forschung Verschiebungen in der Entwicklung der Softwareanbieter, die den dringenden Datenbedürfnissen für KI und den operativen Bereich gerecht werden. Dies helfe Unternehmen bei der Bewertung bestehender Software und der Auswahl eines Anbieters, der ihre Anforderungen jetzt und in Zukunft am besten erfüllen kann. Für detailliertere Informationen über die Rankings und Forschungsergebnisse können die vollständigen Berichte über ISG Software Research angefordert, beziehungsweise gekauft werden.
Wie Datenplattformen die KI-Nutzung vorantreiben Mit KI entstehen neue Anforderungen an Datenplattformen. Die Hersteller reagieren darauf mit hybriden Lösungen. Sutthiphong Chandaeng – Shutterstock.com Traditionell wurde streng zwischen analytischen und operativen Datenplattformen unterschieden. Während operative Datenplattform dazu gedacht sind, das Business zu betreiben, dienen analytische Plattformen der Analyse des Geschäfts, beispielsweise für Business Intelligence. Durch die Verbreitung von KI, insbesondere GenAI und maschinelles Lernen (ML), verwischt diese klaren Trennlinien zusehends. Immer mehr Geschäftsanwendungen nutzen KI-gestützte Echtzeitanalysen für Funktionen wie Personalisierung, Echtzeitprognosen und kontextbezogene Empfehlungen. Um solche intelligenten, KI-gesteuerten Anwendungen zu ermöglichen, entwickeln die Anbieter Datenplattform-Funktionen, die hybride operative und analytische Arbeitslasten unterstützen können. Eine aktuelle Studie der Beratungsfirma Information Services Group (ISG) beleuchtet diese Entwicklung in ihrem „ISG Buyers Guides for Data Platforms“. Grenzen verschwimmen So prognostiziert ISG, dass Datenplattform-Anbieter bis 2027 die Entwicklung hybrider operativer und analytischer Funktionen priorisieren werden, um den neuen Anforderungen in Bezug auf GenAI gerecht zu werden. Dies bedeutet, dass sie entweder eine Kombination dieser Funktionen in einem Produkt oder in einem Satz von Datenplattform-Produkten anbieten werden. Diese Trendentwicklung scheint die Marktnachfrage widerzuspiegeln. Bis 2027 erwartet ISG, dass zwei Drittel der Unternehmen neue operative Datenbankprodukte einführen werden, um die KI-Anforderungen intelligenter Anwendungen zu erfüllen. Dennoch werden, so ISG, Unternehmen weiterhin separate analytische Datenplattformen für Business-Intelligence- und Data-Science-Projekte benötigen. Darüber hinaus wachse der Bedarf an diesen Plattformen, um die Entwicklung, das Training und die Abstimmung von ML- und GenAI-Modellen zu unterstützen. Buyers Guides 2025 Im Rahmen der „ISG Buyers Guides for Data Platforms 2025“ hat das Unternehmen 38 Softwareanbieter und ihre Produkte bewertet, die Datenhaltung, -verarbeitung, -analyse und -präsentation unterstützen. Die Bewertung erfolgte in drei Plattformkategorien, für die jeweils ein eigener Buyers Guide erstellt wurde: Datenplattformen Analytische Datenplattformen Operative Datenplattformen Die Anbieter wurden anhand von sieben Bewertungskategorien eingestuft: Produkt-Erfahrung (Fünf Kategorien) Benutzerfreundlichkeit (Usability) Administration (Manageability) Zuverlässigkeit (Reliability) Funktionsumfang (Capability) Anpassungsfähigkeit (Adaptability) Kundenzusicherung (Zwei Kategorien) Validierung (Validation) Gesamtbetriebskosten und Kapitalrendite (TCO/ROI) Anbieter, die in den Top Drei jeder Bewertungskategorie platziert wurden, werden als „Leader“ bezeichnet. Diejenigen mit den meisten „Leader“-Platzierungen innerhalb einer Plattformkategorie werden als „Overall Leaders“ ausgezeichnet. Buyers Guides 2025 Im Rahmen der „ISG Buyers Guides for Data Platforms 2025“ hat das Unternehmen 38 Softwareanbieter und ihre Produkte bewertet, die Datenhaltung, -verarbeitung, -analyse und -präsentation unterstützen. Die Bewertung erfolgte in drei Plattformkategorien, für die jeweils ein eigener Buyers Guide erstellt wurde: Datenplattformen Analytische Datenplattformen Operative Datenplattformen Die Anbieter wurden anhand von sieben Bewertungskategorien eingestuft: Produkt-Erfahrung (Fünf Kategorien) Benutzerfreundlichkeit (Usability) Administration (Manageability) Zuverlässigkeit (Reliability) Funktionsumfang (Capability) Anpassungsfähigkeit (Adaptability) Kundenzusicherung (Zwei Kategorien) Validierung (Validation) Gesamtbetriebskosten und Kapitalrendite (TCO/ROI) Anbieter, die in den Top Drei jeder Bewertungskategorie platziert wurden, werden als „Leader“ bezeichnet. Diejenigen mit den meisten „Leader“-Platzierungen innerhalb einer Plattformkategorie werden als „Overall Leaders“ ausgezeichnet. Die Top-Anbieter Die Studie identifiziert die folgenden Unternehmen als „Overall Leaders“ in der Kategorie Datenplattformen: Oracle InterSystems Google Cloud Dabei stufte ISG Oracle in sechs Bewertungskategorien als Leader ein. InterSystems kam vier Kategorien auf das Treppchen, während Google Cloud es in Dreien schafte. Alle drei Overall Leaders erhielten von ISG die Bewertung „Exemplary“, ebenso wie Actian, AWS, Cloudera, Couchbase, IBM, Microsoft und SAP. Alibaba Cloud, Broadcom und Progress Software wurden als „Innovative“ bewertet. Bei den analytischen Datenplattformen wurden Databricks, gefolgt von Oracle und Google Cloud als Overall Leaders eingestuft. Databricks wurde in sieben Bewertungskategorien als Leader bewertet. Oracle schaffte es in sechs und Google Cloud in drei Kategorien. Zudem erhielten die drei Topplatzierten die Bewertung „Exemplary“, ebenso wie Actian, AWS, Cloudera, Couchbase, IBM, InterSystems, Microsoft, SAP, Snowflake und Teradata. Broadcom, OpenText und Progress Software schätzt ISG als „Innovative“ ein. Operative Datenplattformen Auch in dieser Kategorie trifft man auf drei Bekannte. Top Overall Leader ist wiederum Oracle, gefolgt von InterSystems und Google Cloud. Dabei wurde Oracle in sechs Bewertungskategorien prämiert, InterSystems in vier und Google Cloud in drei. Die Leader erhielten ferner die Bewertung „Exemplary“, ebenso wie Actian, AWS, Cloudera, Couchbase, IBM, Microsoft, MongoDB, SAP und Yugabyte. Das Siegel „Innovative“ verlieh ISG an Alibaba Cloud, Broadcom und Progress Software. Fazit Matt Aslett, Forschungsdirektor für Analytics, Data & AI bei ISG Software Research, betont, dass Unternehmen vollständig von Datenplattformen für Geschäftsanalysen und -operationen abhängig geworden sind. Mit der Expansion und Transformation der Unternehmensnutzung von Daten durch KI würden sich die Plattformen rasant weiterentwickeln, um die Inferenzierungsfähigkeiten intelligenter operativer Anwendungen zu unterstützen. Zudem, so ISG weiter, zeige die Forschung Verschiebungen in der Entwicklung der Softwareanbieter, die den dringenden Datenbedürfnissen für KI und den operativen Bereich gerecht werden. Dies helfe Unternehmen bei der Bewertung bestehender Software und der Auswahl eines Anbieters, der ihre Anforderungen jetzt und in Zukunft am besten erfüllen kann. Für detailliertere Informationen über die Rankings und Forschungsergebnisse können die vollständigen Berichte über ISG Software Research angefordert, beziehungsweise gekauft werden.