Weitere Funktionen, auf die geachtet werden sollte

Für die Erweiterung und Optimierung der Datenintegration in Big-Data-Umgebungen ist es außerdem wichtig, auf Lösungen zu setzen, die:

• Schnittstellen zu unstrukturierten Datenquellen wie High-Volume-Transaktionssystemen, Weblogs, sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter, Content-Management-Systemen, Webseiten, Dokumenten oder Sensoren besitzen;

• Verbindungen bieten, um diese Daten in spezifische Speicher- und Analyse-Workflows integrieren zu können und damit beispielsweise Verbindungen zu Hadoop und NoSQL-Datenspeichern als Ergänzung zu den bisherigen Datenbanken ermöglichen;

• die Integration von Event Stream Processing erlauben, um gefilterte und für Analysen interessante Ereignisdaten in Hadoop oder andere analytische rationale Datenbankmanagementsysteme aufnehmen zu können;

• die grafische Entwicklung von Map Reduce Jobs unterstützen;

• Hadoop HDFS und Hive, NoSQL DBMS, Datenbanken und entsprechende Anwendungen schnell laden können;

• die Aufgliederung und Extraktion von Daten aus multistrukturellen Datenquellen unterstützen.