Business Intelligence in der Cloud

Nicht mehr als erste Versuche

29.04.2011
Von Ima Buxton
Anzeige  Trotz höherer Komplexität spricht nichts dagegen, auch BI-Applikationen in die Cloud zu verlagern. Die Idee ist vielversprechend meinen etwa der Informationswissenschaftler Andreas Seufert und der BI-Spezialisten Norman Bernhardt. Doch die ersten am Markt verfügbaren Angebote sind mit Vorsicht zu betrachten.
Foto: (c) Thomas Hammer_Fotolia

Die Cloud könnte einer aktuellen Analyse des Informationswissenschaftlers Andreas Seufert und des BI-Spezialisten Norman Bernhardt im Newsletter von Beye-Network zufolge bald auch zum Hort für Business Intelligence Anwendungen werden. Die Nachfrage dafür ergibt sich aus Sicht der beiden Autoren vor allem durch die steigende Bedeutung von Informationen als Wettbewerbsfaktor. Mit der BI-Cloud könnte demnach eine IT-Architektur geschaffen werden, mithilfe derer analytische Funktionalitäten wie bisher schon Anwendungen oder Storage als Dienste im Rahmen von Infrastructure-as-a-Service (Iaas), Platform-as-a-Service (Paas) und Software-as-a-Service zur Verfügung gestellt werden.

Cloud bietet neue Ansätze für die Software-Entwicklung

Die Entwicklung von Iaas ist dabei aus Sicht der Autoren vor allem getrieben vom weiterhin massiven Anwachsen der für Analysezwecke zur Verfügung stehenden Dantenmengen etwa in Folge immer detaillierterer Erfassung individueller Kundentransaktionen. Die Anforderungen an die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit der Infrastruktur wird im Zuge dessen erheblich gesteigert - Cloud Computing könnte hier attraktive Lösungen beinhalten.

Auch die Anforderungen an die Software für die Unternehmenssteuerung wachsen. Vor dem Hintergrund schneller Veränderungen im Unternehmensumfeld erwarten Firmen von BI-Applikationen künftig beliebige Skalierbarkeit, eine hohe Flexibilität und plattformübergreifende Verfügbarkeit. Cloud Computing eröffnet den Anbietern hier neue Ansätze der Software-Entwicklung, ja sogar völlig neue Geschäftsmodelle.

Die Funktion des so genannten "extract - transform - load" (Lesen, Transformieren, Laden - kurz ETL), könnte in der Cloud zum Data-as-a-Service weiterentwickelt werden. Der Vorteil: Über die Cloud könnten über einen Datenmarktplatz auch externe Daten in die Analyse mit einbezogen werden.