Die drei Ebenen von IBO

Um die "Next Best Action" zu identifizieren, verknüpfen IBO-Plattformen mehrere Analyseebenen miteinander:

• Eine erste Basisebene sammelt und integriert zunächst Daten aus zahlreichen Quellen wie ERP- und CRM-Systemen, Cloud-Diensten, mobilen und Social-Media-Anwendungen.

• Die zweite Ebene ermöglicht verschiedene Analysearten, darunter Analysen in Echtzeit, die nachgelagerte und die prognostizierende Analyse. Letztere soll auf Basis des historischen und aktuellen Verhaltens Trends erkennen. Diese Analysen können sich sowohl auf Geschäftsdaten als auch auf Prozesse beziehen.

• Die dritte IBO-Ebene dient der Visualisierung und dem Anstoßen der aus den Analysen abgeleiteten Aktionen. Hierfür stehen Dashboards und interaktive Benutzeroberflächen zur Verfügung, die Echtzeitanalysen, historische Auswertungen, Trends und Vorhersagen visuell darstellen. Diese Visualisierung lässt sich mit verschiedenen Mechanismen zur Einleitung von Maßnahmen verknüpfen.

IBO fasst in diesem Sinne verschiedene Technologien zusammen, die zwar seit Längerem zur Verfügung stehen, in dieser Kombination bisher aber so nicht genutzt wurden. Unternehmen profitieren davon, dass sie eine ganzheitliche Lösung aus einer Hand erhalten und mit einer einheitlichen Visualisierungsebene und einer Schnittstelle arbeiten können, die auf beliebigen Endgeräten, auch mobil, darstellbar ist.

Flexibilität ist in diesem Umfeld für die beschriebenen Unternehmen besonders wichtig, weil sie in hohem Maß darauf angewiesen sind, ihre Analytics-Plattform auf sich verändernde IT-Anforderungen, wie neue Cloud-Dienste, Marktveränderungen und Wettbewerbssituationen, anpassen zu können. Die Anforderungen hinsichtlich der Datenvolumina und Geschwindigkeit der Datenanalyse nehmen eine eher untergeordnete Rolle ein und sind mit den heutigen Technologien gut umsetzbar.

Skalierbares IBO

Unternehmen, die in Echtzeit enorme Datenvolumina analysieren und auf dieser Basis extrem schnelle Entscheidungen vollautomatisch, das heißt ohne menschliche Interaktion, treffen müssen, sollten bei der Auswahl einer IBO-Plattform dagegen skalierbare Big-Fast-Data-Lösungen priorisieren. Beispiele hierfür sind im Umfeld der Betrugserkennung, des elektronischen Handels oder der Sensordatenanalyse zu finden.

Hierbei geht es zwar ebenfalls um die "next best action", allerdings sind die Rahmenbedingungen andere. Die Datenvolumina und die Geschwindigkeit, in der die Daten eintreffen, sind erheblich höher. Des Weiteren wird in diesen Anwendungen versucht, die Zeitspanne, die zwischen der Datenanalyse und der eingeleiteten Maßnahme vergeht, zu minimieren. Diese liegt oftmals im Subsekundenbereich. Von daher ist ein menschliches Eingreifen zumeist weder möglich noch vorgesehen - außer für den Notfall.

Turbo für Analysen

In-Memory-Technologien befeuern die Entwicklung und Umsetzung solcher Analyseplattformen zusätzlich. Sowohl die Datenverwaltung als auch die Datenanalyse erfolgen primär im Hauptspeicher. Verteilte Cache-Infrastrukturen erlauben es, riesige Datenmengen skalierbar im Hauptspeicher vorzuhalten. Produktive Installationen erstrecken sich schon heute bis in den dreistelligen Terabyte-Bereich.

Lese- und Schreiboperationen im Hauptspeicher sind zirka um den Faktor 1000 schneller als der Zugriff auf eine herkömmliche Festplatte. Da Zugriffe auf die transaktionalen Systeme durch das Caching der relevanten Daten minimiert werden und stattdessen Hauptspeicherzugriffe erfolgen, lassen sich die Antwortzeiten enorm verbessern.

Doch die skalierbare Datenhaltung im Hauptspeicher und der schnelle Zugriff auf die Daten sind nur der erste Schritt. In-Memory-Analysen erlauben es, die Rohdaten im Hauptspeicher ad hoc als auch kontinuierlich zu analysieren. Die gewonnenen und somit veredelten Daten und Informationen können wiederum im Hauptspeicher abgelegt werden und stehen so Anwendungen sofort zur Verfügung. Im Gegensatz zu Ad-hoc-Analysen, die Daten erst bei Bedarf verarbeiten, lässt sich mit der Technik "Complex Event Processing" (CEP) eine kontinuierliche Datenverarbeitung mit minimaler Auswertungslatenz umsetzen.

Hierbei lösen Änderungen der Daten im Hauptspeicher, wie etwa das Einfügen, Löschen oder Aktualisieren von Datensätzen, Ereignisse aus, die unmittelbar eine Aktualisierung der Analysen anstoßen. Die Analyse wird dabei nicht erneut vollständig über die Datengesamtheit ausgeführt, sondern nur eine Art "Delta" berechnet. Man spricht von sogenannten inkrementellen Berechnungen. Folglich stehen die Analyseresultate sofort und stets aktuell zur Verfügung.

Skalierbar oder flexibel?

Schließen sich also flexible und skalierbare Analysen aus? Nein, denn die Übergänge sind fließend und hängen vom jeweiligen Szenario ab. Business Analytics wird oft in seinen extremen Ausprägungen diskutiert, ohne darauf hinzuweisen, dass es Varianten zwischen den Extremen gibt.

Die eine Seite der Geschäftsanalysen mittels IBO betont den Gesamtblick auf die ablaufenden Geschäftsprozesse in einem heterogenen IT-Umfeld und deren flexible Steuerung, wobei menschliche Interaktionen oft notwendig und gewünscht sind. Die andere Seite der Anwendungsfälle von IBO befasst sich mit Big Fast Data und der Hochgeschwindigkeitsauswertung als wichtigem Teil vollautomatisierter Abläufe, für die Menschen viel zu langsam sind. Letzteres ist die Formel 1 der Datenanalyse, während der erstgenannte Ansatz viel mehr einem komfortablen Pkw gleicht, der zwar auch schnell ist, aber mehr Zeit für Entscheidungen lässt. Dazwischen gibt es beliebig viele Spielarten.

IBO-Extreme kombinieren

Es gibt sogar Anwendungsszenarien, die beide Extreme kombinieren. Mittels Big-Fast-Data-Lösungen lassen sich Sensordaten von Tausenden intelligenter Geräte in Echtzeit auswerten und so Einblicke gewinnen, um Steuerungen vorzunehmen. Falls ein Gerät defekt ist, kann dies unmittelbar erkannt werden. Zum Austausch eines Gerätes kann man aber wieder einen Prozess anstoßen und dessen Abarbeitung kontinuierlich mitverfolgen und gegebenenfalls eingreifen. In diesem Fall werden beide Formen von IBO elegant miteinander verknüpft.

Fazit

Mit IBO präsentiert sich Anwendern ein neues Feld der Business-Analyse, das sich vorrangig der Analyse und Optimierung des operativen Geschäftsbetriebs widmet. Traditionelle nachgelagerte Analyse ergänzt das Ganze. Doch IBO ist mehr als nur eine moderne Form der Datenanalyse. Das Interessante und Wertschöpfende liegt in der Verknüpfung von Live-Einblicken mit Handlungsmaßnahmen. Durch das verbesserte Situationsbewusstsein lassen sich zum richtigen Zeitpunkt die die angemessenen Aktionen gezielt einleiten.(ba)