Alternativen zur klassischen Business Intelligence (BI)

Business Intelligence bietet Methoden, um aus den Datenbeständen der Firmen relevante Informationen zu generieren. Entscheidend ist die Datenqualität.

Über einen Mangel an Informationen kann sich heute kein Unternehmen mehr beklagen. Im Gegenteil: Der systematische Umgang mit einer wachsenden Datenflut, die Überschaubarkeit und Selektionsmöglichkeiten in Massendaten und die kontinuierliche Sicherung der Datenqualität entwickeln sich zunehmend zum erfolgskritischen Faktor im Geschäftsleben. Lange Suchzeiten und ein Überangebot an irrelevanten Informationen und komplizierte Auswertungsverfahren, mit denen sich Entscheider auseinandersetzen müssen, sind äußerst unproduktiv.

Business Intelligence (BI) liefert Methoden und IT-Systeme, um aus Datensammlungen entscheidungsrelevante Informationen zu generieren. Der BI-Markt bietet dafür inzwischen eine breite Palette an IT-Lösungen, von umfassenden BI-Suiten für die klassischen Controlling-Aufgaben bis hin zu analytischen Spezialwerkzeugen für unterschiedlichste Anwendungsbereiche.

Jedes BI-Projekt sollte daher mit einer genauen Bedarfsanalyse und Produktevaluierung starten, damit Projektaufwand und Investitionen nicht in einer Softwarelösung „verbrannt“ werden, die nicht zum Unternehmen und seinen Anforderungen passt.

Die klassische Controlling-Lösung und Alternativen

Im Controlling hat sich folgende BI-Architektur als geeignete Plattform erwiesen: Im zentralen Datenspeicher werden die festen Größen der betriebswirtschaftlichen Analyse bereinigt und aggregiert vorgehalten. Ein ETL-Tool bewirtschaftet dieses Datenlager, und der Anwender greift über ein analyseorientiertes Frontend auf die Daten zu. Diese „klassische“ Architektur unterstützt die oft unternehmensweiten strategischen Kernprozesse des Controllings und sorgt mit automatisierten Datenströmen für eine effiziente Generierung der standardisierten Kennzahlen des Berichtswesens.

Mit wachsendem Datenaufkommen und zunehmender Entscheidungskompetenz in allen Unternehmensebenen sind allerdings auch immer mehr spezielle Analyseformen gefragt. Vor allem die verschiedenen Fachbereiche brauchen einfache und flexible Technologien für schnelle und situationsbedingte Ergebnisse.

Für die Marketing-Abteilung beispielsweise gehört die Selektion von Zielgruppen für Werbekampagnen zum Tagesgeschäft – und zwar mit ständig wechselnden Inhalten und immer wieder im unterschiedlichen Kontext. Hier geht es um mengenorientierte Analysen, bei denen vor allem beliebige Kombinationsmöglichkeiten und die schnelle Verarbeitung von Massendaten gefordert sind. Für diesen Informationsbedarf sind weder die typische Excel-Lösung mit Zeilenbegrenzung und unübersichtlicher Listendarstellung noch überdimensionierte BI-Plattformen mit vordefinierten Analysewegen die beste Wahl.

Situationsbedingte Analysen für unterschiedlichste Anwendungsbereiche

Der Bedarf ist erkannt – im BI-Markt formieren sich zunehmend Anbieter mit entsprechenden Softwarelösungen. Dazu gehört beispielsweise eine vom Fraunhofer Institut entwickelte Technologie für freie Analysen von Massendaten. Kern der Technologie ist ein In-Memory-System. Die Software liest komplette Datenbestände aus Vorsystemen mit hoher Geschwindigkeit ein und macht diese direkt für Analysen zugänglich. Die Zwischenstufe in Form eines aufbereiteten Data Warehouse oder Data Mart entfällt. Damit sind weder die Anwendungsbereiche noch die Analysewege vorgegeben.

Die Software stellt alle Daten komprimiert nach der Verteilung einzelner Merkmale dar. Der Anwender hat immer den Gesamtbestand seiner Informationen im Blick, kann Zusammenhänge und Ausreißer direkt sehen und mit einfachen Mausklicks weiter im Detail analysieren.

Die Software wird beispielsweise in der Energiebranche zur Auswertung von Mess- und Abrechnungsdaten oder in der Kriminalisitk zur Analyse von Täterspuren eingesetzt. Fehleranalysen in der Produktion und Qualitätssicherung, Statistiken in der Marktforschung, Optimierung von Lagerlogistik und Analyse von Geoinformationen sind weitere Einsatzgebiete.

Auch für das Datenqualitätsmanagement ist die Technologie, die Auffälligkeiten im Gesamtbestand direkt sichtbar macht, gut geeignet. Wichtig dabei: Die Fachanwender haben damit die Kontrolle über ihre Daten selbst in der Hand und können so als fachlich kompetente Data Owner auch dauerhaft für eine hohe Datenqualität sorgen.

Bereits im BARC BI Survey 9 vor vier Jahren hat die schlechte Datenqualität eine Spitzenposition bei den Problemtreibern in BI-Projekten eingenommen. Seitdem ist klar, dass sich das Thema Datenqualitätsmanagement zum kritischen Erfolgsfaktor heutiger BI-Anwendungen entwickelt hat. Die Frage nach tragfähigen Konzepten und effektiven Technologien für ein konsequentes Datenqualitätsmanagement ist daher aktueller denn je.

Datenflut mit passenden Werkzeugen bewältigen

Die breitgefächerte Produktpalette im BI-Segment bietet heute gute Chancen, die wachsende Datenflut je nach Anforderung mit passenden Werkzeugen zu kanalisieren und in die benötigten entscheidungsrelevanten Informationen umzuwandeln. Unternehmen sollten diese Chance nutzen und sich genügend Zeit nehmen, ihren Informationsbedarf  genau zu definieren und den Markt entsprechend zu sondieren. Die Aufgabenstellungen im Bereich Datenanalyse sind vielfältig, das genaue Hinschauen vorab lohnt sich: durch die Auswahl der richtigen Software, den sicheren Projekterfolg und einen kalkulierbaren ROI auf der Basis klar formulierte Ziele.

Über den Autor:

Ralph Gattinger ist Sales Director beim Softwareanbieter Attivio. Davor war er Geschäftsführer von humanIT Software in Bonn und verantwortlich für die Entwicklung, Vermarktung und den Vertrieb der Software InfoZoom. Mit seinen vorigen beruflichen Stationen bei Digital Equipment, COGNOS und Hyperion Solutions blickt Gattinger auf über 20 Jahre Erfahrungen im Softwaremarkt zurück.

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Artikel wurde zuletzt im Dezember 2014 aktualisiert

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