Advertisement

WIRTSCHAFTSINFORMATIK

, Volume 54, Issue 4, pp 209–213 | Cite as

Kommentare zu „In-Memory-Datenmanagement in betrieblichen Anwendungssystemen“

  • Peter LoosEmail author
  • Stefan Strohmeier
  • Gunther Piller
  • Reinhard Schütte
Meinung/Dialog

Einleitung

In-Memory-Datenbanken, die den kompletten Datenbestand für lesende Zugriffe im Hauptspeicher bereithalten, werden durch die Entwicklung und die Vermarktung der SAP-Technologie HANA für betriebliche Anwendungssysteme interessant. Daher haben in Heft 6/2011 der Zeitschrift WIRTSCHAFTSINFORMATIK insgesamt 11 Autoren in sechs Beiträgen den möglichen Einsatz der In-Memory-Datenbank-Technologie in betrieblichen Anwendungsszenarien diskutiert (Loos et al. 2011). Dabei standen Fragen zum Potenzial der In-Memory-Technologie, der Konsequenz für OLTP- und für OLAP-Anwendungen sowie mögliche Auswirkungen auf die Architektur betrieblicher Informationssysteme im Vordergrund. Der Erstautor hat nach der Veröffentlichung mehrere Rückmeldungen und Anregungen erhalten. Drei dieser Rückmeldungen führten zu schriftlichen Stellungnahmen:
  • Strohmeier geht besonders auf den Aspekt ein, ob zukünftig OLTP- und OLAP-Anwendungen integriert werden sollten. Hierzu sind Konzepte für eine operative...

Literatur

zu: Einleitung

  1. Loos P, Lechtenbörger J, Vossen G, Zeier A, Krüger J, Müller J, Lehner W, Kossmann D, Fabian B, Günther O, Winter R (2011) In-Memory-Datenmanagement in betrieblichen Anwendungssystemen. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 53(6):383–390 CrossRefGoogle Scholar

zu: Hauptspeicherdatenbanken in der betrieblichen Informationsversorgung – Technische Innovation und fachliche Stagnation?

  1. Azvine B, Cui Z, Nauck D, Majeed B (2006) Real time business intelligence for the adaptive enterprise. In: The 8th IEEE international conference on and enterprise computing, e-commerce, and e-services, S 29–39 CrossRefGoogle Scholar
  2. Bucher T, Gericke A, Sigg S (2009) Process-centric business intelligence. Business Process Management Journal 15(3):408–429 CrossRefGoogle Scholar
  3. Eckerson WW (2007) Best practices in operational BI. Converging analytical and operational processes. TDWI Best Practice Reports Google Scholar
  4. Gluchowski P, Kemper G, Seufert A (2009) Innovative Prozesssteuerung. Was ist neu an operational BI? BI-Spektrum 4(1):8–12 Google Scholar
  5. Hackathorn R (2003) Minimizing action distance. The Data Administration Newsletter 25(3):22–23 Google Scholar
  6. Kemper A, Neumann T (2011) One size fits all, again! The architecture of the hybrid OLTP & OLAP database Hyper. In: Castellanos M, Umeshwar D, Markl V (Hrsg) Enabling real time business intelligence. Lecture notes in business information processing, Bd 84, S 7–23 CrossRefGoogle Scholar
  7. Nijkamp E, Oberhofer M (2009) Embedded analytics in front office applications. In: Freytag JC, Ruf T, Lehner W, Vossen G (Hrsg) BTW 144, S 449–459 Google Scholar
  8. Plattner H (2009) A common database approach for OLTP and OLAP using an inmemory column data base. In: Proceedings of the ACM SIGMOD, Providence, S 1–7 Google Scholar
  9. White C (2006) The next generation of business intelligence: operational BI. BI research white paper Google Scholar
  10. Winter R (2011) In-Memory-Appliances – Ein Fortschritt in der Informationslogistik? WIRTSCHAFTSINFORMATIK 53(6):388–390 Google Scholar

zu: Kommentar zu „In-Memory-Datenmanagement in betrieblichen Anwendungssystemen“

  1. Emrich A, Werth D, Loos P (2012) Real-time semantic process change impact analysis. In: Proc Workshop Innovative Unternehmensanwendungen mit In-Memory Data Management, Mainz. LNI P-193, S 91–100 Google Scholar
  2. Loos P, Lechtenbörger J, Vossen G, Zeier A, Krüger J, Müller J, Lehner W, Kossmann D, Fabian B, Günther O, Winter R (2011) In-Memory-Datenmanagement in betrieblichen Anwendungssystemen. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 53(6):383–390 CrossRefGoogle Scholar
  3. Piller G, Hagedorn J (2011) Einsatzpotenziale für In-Memory Data Management in betrieblichen Anwendungssystemen. Wirtschaftsinformatik & Management 3(5):18–25 CrossRefGoogle Scholar
  4. Piller G, Hagedorn J (2012) In: In-Memory Data Management im Einzelhandel: Einsatzbereiche und Nutzenpotentiale. Proc Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2012 (MKWI2012), Braunschweig, GITO, Berlin, S 59–79 Google Scholar
  5. Schütte R (2012) Analyse des Einsatzpotentials von In-Memory-Technologie in Handelsinformationssystemen. In: Proc Workshop Innovative Unternehmensanwendungen mit In-Memory Data Management, Mainz, LNI P-193, S 1–12 Google Scholar

zu: In-Memory-Technologien: Überlegungen zur Begründbarkeit und zum Einsatz beim Betrieb von großen Systemen

  1. Fabian B, Günther O (2011) In-Memory-Datenmanagement für Business Intelligence. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 53(6):388 Google Scholar
  2. Kossmann D (2011) Einfachheit lautet die Devise. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 53(6):387–388 Google Scholar
  3. Lechtenbörger J, Vossen G (2011) Hauptspeicherdatenbanktechnologie: Herausforderungen und weitere Entwicklung. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 53(6):384–385 Google Scholar
  4. Loos P (2011) In-Memory-Datenmanagement in betrieblichen Anwendungssystemen. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 53(6):383–384 CrossRefGoogle Scholar
  5. Sigg S (2011) SAP HANA and Business Applications. Präsentation, Oktober, 2011 Google Scholar
  6. Winter R (2011) In-Memory-Appliances – Ein Fortschritt in der Informationslogistik? WIRTSCHAFTSINFORMATIK 53(6):386–387 Google Scholar
  7. Zeier A, Krüger J, Müller J (2011) Potenzial von In-Memory-Technologien. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 53(6):385–386 Google Scholar

Copyright information

© Gabler Verlag 2012

Authors and Affiliations

  • Peter Loos
    • 1
    Email author
  • Stefan Strohmeier
  • Gunther Piller
  • Reinhard Schütte
  1. 1.Institut für Wirtschaftsinformatik im DFKIUniversität des SaarlandesSaarbrückenDeutschland

Personalised recommendations