Xing analysiert seine Community in-Memory

Das Business-Netzwerk Xing ist für viele Geschäftsleute heute ein fester Bestandteil des täglichen Kontakt-Managements. Die Community gehört mittlerweile zu den wichtigsten Kommunikationswerkzeugen neben dem E-Mail-Programm und dem Web-Browser. Mehr als elf Millionen Mitglieder weltweit verwalten hier ihre Kontakte in 16 Sprachen, tauschen sich in Gruppen über Branchen-News aus, vernetzen sich neu, informieren sich über Events und melden sich teilweise auch gleich dort an.

Die Herausforderung

Wachsende Mitgliederzahlen und die zunehmende Nachfrage nach weiteren Funktionen stellen die Betreiber vor immer neue Herausforderungen. Die Ansprüche sind hoch: Auf Basis einer intelligenten Datenanalyse haben sich die Plattformbetreiber zum Ziel gesetzt, ihren Mitgliedern jeweils für sie relevante Informationen zu präsentieren. Xing bietet beispielsweise neben den Networking-Funktionen verschiedene E-Recruiting-Features und -Services, die dabei helfen sollen, passende Jobangebote oder Mitarbeiter zu finden.

Hinzu kommen Unternehmensprofile: Hier können sich Firmen professionell in Szene setzen. Mit "Xing Advertising & Best Offers" lassen sich zudem bestimmte Business-Gruppen mit gezielter Werbung oder exklusiven Angeboten innerhalb der Xing-Gemeinde erreichen. Darüber hinaus können Unternehmen und Organisationen über die "Enterprise Groups" ihre eigene professionelle Community starten. Bei all diesen Angeboten kommt es darauf an, die jeweilige Zielgruppe genau zu kennen und mehr über ihre Bedürfnisse in Erfahrung zu bringen. Die Schwierigkeit dabei: Aus der Vielzahl der Kunden und Produkte resultiert ein großes Datenvolumen mit einem komplizierten Beziehungsgeflecht. Die statistische Analyse der Daten wird dadurch komplex.

Ausgangssituation: BI-Aufgaben wurden immer komplexer

Die Xing AG mit Sitz in Hamburg betreibt ihre Internet-Plattform derzeit mit mehr als 380 Mitarbeitern. Das Unternehmen ist in den vergangenen Jahren schnell gewachsen - und mit der Firma auch die Datenmenge, was wiederum immer schwierigere Business-Intelligence-Aufgaben nach sich zog. Die steigenden Anforderungen sprengten schließlich die Kapazität der früher eingesetzten Lösung. Teilweise hatte die für die tägliche Datenverarbeitung erforderliche Zeit bereits die 24-Stunden-Marke durchbrochen, berichteten die Verantwortlichen. Das Open-Source-Datenbanksystem, das bei Xing seit 2006 im Einsatz war, konnte die Anforderungen nicht mehr erfüllen, die Durchlaufzeit einzelner Analysen dauerte unverhältnismäßig lang.

"Zur internen Analyse verarbeiten wir mittlerweile pro Jahr einige zehn Milliarden Datensätze beziehungsweise insgesamt rund 16 Terabyte", erläutert Ulrich Fricke, Teamleiter Data Warehouse und ReportingReporting bei Xing. Bereits 2008 sei die damalige Datenbanklösung an ihre Grenzen gestoßen. "Das System war nicht ausbaufähig und nicht skalierbar; auch konnten wir kein Clustering betreiben", erinnert sich der Manager. Die Business-Intelligence-Abteilung habe sich deshalb nach einem leistungsfähigeren Datenbank-Management-System umgesehen. Die Vorgabe dabei: Die neue Lösung sollte eine deutlich höhere Performance bei einem geringen Administrationsaufwand bieten. Alles zu Reporting auf CIO.de