München, Starnberg, 7. Okt 2016 – Die Verknüpfung von Business Intelligence (BI) und Big Data soll Datenanalysen qualitativ auf ein neues Niveau heben…
Zum Hintergrund: Business-Intelligence-Systeme sind in vielen Unternehmen produktiv im Einsatz. Zusätzliche Auswertungsmöglichkeiten bieten Big-Data-Anwendungen. Der kombinierte Einsatz in Unternehmen ist noch die Ausnahme, das ungenutzte Potenzial aber immens, meint IT-Dienstleister Consol Software GmbH (1). Mit Business-Intelligence (BI-) Lösungen, die eine systematische Auswertung von Daten unterstützen, können Unternehmen wichtige Erkenntnisse für die Optimierung ihrer Geschäftsprozesse gewinnen. Die Datenanalysen helfen zum Beispiel, Kosten zu senken, Risiken zu minimieren, zusätzliche Marktpotenziale schneller zu erschließen oder Trends zu antizipieren. Viele Unternehmen setzen BI-Lösungen seit Jahren erfolgreich ein.
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Herkömmliche BI-Systeme basieren auf einem zentralen Datenspeicher (Data Warehouse), der mit historischen Daten befüllt wird. Die Daten werden dabei aus unterschiedlichen Quellen in einem ETL (Extract, Transform, Load)-Prozess extrahiert, transformiert und abgelegt.
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BI-Lösungen setzen dabei auf relationalen Datenbanken und strukturierten, konsistenten Daten auf. Nicht geeignet sind sie allerdings für die Analyse von semi- und unstrukturierten Daten, die in einer immer größeren Menge anfallen. Beispiele sind E-Mails, Inhalte aus sozialen Netzwerken, Audio- und Videodateien, Maschinendaten in der Fertigung oder Sensordaten im Internet-der-Dinge-Umfeld.
Big Data
Inzwischen gibt es aber neue Technologien für die Analyse dieser Daten, die Unternehmen viele weitere Auswertungsmöglichkeiten eröffnen – Stichwort Big Data. Mit Big-Data-Lösungen, die auf NoSQL-Datenbanken, In-Memory-Computing oder dem Hadoop-Framework basieren, können auch größte, unstrukturierte Datenvolumina effizient bewältigt werden – sowohl im Hinblick auf die steigende Datenmenge und -vielfalt als auch hinsichtlich der erforderlichen Abfragegeschwindigkeit. Zentraler Vorteil von Big-Data-Anwendungen ist zudem die Möglichkeit zur Erfassung von Realtime-Daten und nicht nur von historischen Daten wie bei traditionellen BI-Anwendungen. Stehen Analysen in Echtzeit zur Verfügung, können Reaktionszeiten auf ein Minimum reduziert werden, das heißt, erforderliche korrektive Maßnahmen können unmittelbar eingeleitet werden.
Big Data endet nicht mit dem Sammeln, Strukturieren und ganzheitlichen Betrachten aller Daten. Erst die Datenanalyse und daraus resultierende Prognosen sind Basis für Entscheidungen zur Optimierung der Geschäftsprozesse. Und an diesem Punkt kommen dann BI-Lösungen ins Spiel, die die systematische Analyse der gesammelten Daten und die Visualisierung übernehmen, das heißt die übersichtliche Aufbereitung der Ergebnisse.
Zitat Henning von Kielpinski, Leiter Business Development bei Consol in München: "Der Trend zur Realisierung hybrider BI- und Big-Data-Architekturen ist klar erkennbar. Allerdings ist es immer noch die absolute Ausnahme, dass BI-Visualierungstools mit Realtime-Daten und -Auswertungen aus Big-Data-Anwendungen befüllt werden", erklärt "Unternehmen geht damit allerdings viel Potenzial verloren, denn die effiziente Verarbeitung zusätzlicher Datenquellen kann durchaus zu einer verbesserten Unternehmenssteuerung oder einer Erschließung neuer Geschäftsfelder beitragen."
- Unter technischen Gesichtspunkten ist der Aufbau einer kombinierten BI- und Big-Data-Umgebung keine einfache Aufgabe und immer nur kundenspezifisch realisierbar. Dabei sollte ein Best-of-Breed-Ansatz gewählt werden – eine Lösung, die eine vollständig integrierte BI- und Big-Data-Funktionalität bietet, ist derzeit nicht auf dem Markt verfügbar. Jede technische Umsetzung muss sich dabei an den konkreten Unternehmensanforderungen orientieren.
- Ausgangspunkt sollte immer eine Potenzialanalyse sein, in der zu ermitteln ist, aus welchen ungenutzten Daten überhaupt ein Geschäftsnutzen zu ziehen ist und in welcher Granularität und Aktualität sie zu analysieren sind.
Ein mögliches technisches Bindeglied in diesem Bereich stellt das aus dem Big-Data-Umfeld bekannte Open-Source-Framework Apache Spark dar. Laut der "2015 Spark Survey" des Start-up-Unternehmens Databricks aus San Francisco, das von Spark-Entwicklern gegründet wurde, nutzen 68 Prozent der mehr als 1.400 befragten Spark-Anwender die Plattform bereits in BI-Szenarien.
Fazit der Consol GmbH: "Auch wenn die BI- und Big-Data-Verknüpfung nicht ohne technischen Aufwand möglich und mit Prozessveränderungen verbunden ist, sollte sich jedes Unternehmen frühzeitig mit dem Thema auseinandersetzen. Daten sind die neue Währung in Zeiten der allgemeinen Digitalisierung und an einer Auswertung möglichst aller verfügbaren Informationen, soweit sie für das Business relevant sind, wird künftig für kaum ein Unternehmen ein Weg vorbeiführen. Nur so wird es sich auf lange Sicht gesehen im Wettbewerb behaupten können", konstatiert von Kielpinski.
Foto: Henning von Kielpinski, Leiter Business Development (Bildquelle Consol)
(1) Die Consol Consulting & Solutions Software GmbH ist ein Münchener IT-Full-Service-Provider. Zum Lösungsangebot des 1984 gegründeten IT-Dienstleisters mit Spezialisierung auf komplexe IT-Systeme gehören Beratung, Entwicklung, Integration, Monitoring und Testing sowie Betrieb und Wartung. Darüber hinaus entwickelt und vertreibt das Unternehmen Consol CM, eine Software für das kundenzentrierte Business Process Management. Zu den Kunden von Consol gehören Großunternehmen wie AOK Bayern, Daimler, Fraport, FWU, Kyocera, Schufa, Telefónica oder UniCredit sowie mittelständische Firmen wie M-net, maxdome, Haribo oder CBR Fashion. Auch öffentliche Institutionen wie die Bundesrepublik Deutschland – Finanzagentur oder die Stadtverwaltungen München und Potsdam setzen auf Lösungen von Consol.