Prognose 2012

Business Intelligence - es wird chaotisch

Martin Bayer
Spezialgebiet Business-Software: Business Intelligence, Big Data, CRM, ECM und ERP; mitverantwortlich für die Entwicklung von Themenschwerpunkten; Betreuung von News und Titel-Strecken in der Print-Ausgabe der COMPUTERWOCHE.
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Herausforderungen rund um das Realtime-Enterprise sowie die wachsenden Datenmengen werden neue BI-Ansätze und -Architekturen erfordern. Um im Datenchaos nicht unterzugehen, ist vor allem mehr Intelligenz gefragt.
Firmen müssen heute schnell die richtigen Entscheidungen treffen.
Firmen müssen heute schnell die richtigen Entscheidungen treffen.
Foto: fotolia.com/Liveshot

Auf dem Weg zur Präsentation der aktuellen Quartalszahlen sieht der CEO auf seinem iPad eine automatische Warnung aufpoppen. Die Absatzzahlen in Fernost hinken dem Forecast plötzlich weit hinterher. Jetzt ist schnelles Gegensteuern gefragt. Drei Fingertipps später hat der Firmenlenker sämtliche Daten zur Supply Chain in der Region auf dem Mobilgerät parat und weiß jetzt, dass es Probleme mit einem Zulieferer gibt. Per Firmen-Chat bekommt der Produktionsleiter vor Ort Alternativen übermittelt, die die Engpässe ausgleichen können. Das Problem, das die nächste Quartalsbilanz hätte belasten können, ist keines mehr.

Die Szene macht deutlich, welche Anforderungen schon heute und sicher noch stärker in Zukunft an Business-Intelligence-Systeme gestellt werden. Es geht um nichts weniger als das Realtime-Enterprise, das Analysten seit Jahren in der Theorie beschreiben, Anbieter mit ihren Produkten versprechen und von dem Anwender träumen. Firmen müssen heute schnell die richtigen Entscheidungen treffen, um im Wettbewerb nicht den Anschluss zu verlieren. Es geht darum, das Geschäftsmodell sowie die eigenen Prozesse ständig auf den Prüfstand zu stellen und laufend neu zu justieren. Das erfordert jedoch schnelle Reaktionszeiten und Agilität. Mit klassischen BI-Systemen, die zumeist auf ein zeitverzögertes Reporting historischer Daten ausgelegt sind, werden die Unternehmen an dieser Stelle schnell an die Grenzen stoßen. Schließlich geht es um die Zukunft.

Informationen richtig steuern

Data-Warehouse-Herausforderungen: Anwender fordern von einem effizienten Data Warehouse schnelle und hochwertige Ergebnisse.
Data-Warehouse-Herausforderungen: Anwender fordern von einem effizienten Data Warehouse schnelle und hochwertige Ergebnisse.

BI-Systeme müssen Business-Entscheidungen unterstützen. Sie müssen dafür sorgen, dass die Verantwortlichen die richtigen Informationen zur richtigen Zeit am richtigen Ort haben. Ist das gewährleistet, kommt die Kür - und die heißt "Predictive Analytics". Damit ist gemeint, künftige Entwicklungen zu simulieren, je nachdem, wie sich bestimmte Business-Parameter verändern.

Die steigenden Anforderungen werden sich massiv auf die BI-Infrastrukturen auswirken. Realtime-Enterprise heißt in der Konsequenz schließlich auch Realtime-BI und Realtime-Analysen. Mit herkömmlichen Architekturen rund um die Datenbank und ein Data Warehouse, das regelmäßig in Batch-Läufen auf den neuesten Stand gebracht wird, kommen die Anwender nicht mehr weiter. Der Trend geht dahin, ein Data Warehouse oder was auch immer in Zukunft die Datenbasis für BI sein wird, kontinuierlich direkt mit den Daten aus den operationalen Systemen zu befüllen. Um mit den Datenmengen zurechtzukommen und die notwendige Performance zu bieten, experimentieren verschiedene Hersteller bereits mit Alternativen zur relationalen Datenbank. Dieses seit Jahrzehnten gesetzte Modell scheint trotz aller Tuning-Tricks an die Grenzen seiner Leistungsmöglichkeiten zu stoßen. SAP propagiert mit HANA eine In-Memory-Datenbank-Appliance, die sich je nach Anforderung spalten- oder klassisch zeilenorientiert organisiert. Die Walldorfer versprechen sich davon, den Markt der Datenbankanbieter kräftig aufmischen zu können. Bis 2015 wollen sie IBM und Microsoft überholen und Platz zwei hinter Oracle einnehmen. Doch die Konkurrenz schläft nicht. Oracle und IBM haben ebenfalls Alternativen zu ihren relationalen Flaggschiffen in der Hinterhand und experimentieren beispielsweise mit dem Hadoop-Framework, das auf dem Algorithmus beruht, mit dem Google das Internet zu bändigen sucht.

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