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BI und Data Management in Verbindung mit Cloud Computing

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von Dominik Buchholz, Business Group Manager Cloud & Software

Business Intelligence kombiniert Business Analytics, Data Mining, Datenvisualisierung, Daten-Tools und -Infrastruktur sowie Best Practices. BI soll Unternehmen dabei helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. In der Praxis heisst das, einen umfassenden Überblick über die Unternehmensdaten zu haben und diese Daten produktiv nutzen zu können.

Traditionelle Business Intelligence (BI), ist ursprünglich in den 1960er-Jahren als ein System zum Austausch von Informationen zwischen Unternehmen entstanden. Es entwickelte sich in den 1980er-Jahren zusammen mit Computermodellen zur Entscheidungsfindung und Umwandlung von Daten in Erkenntnisse weiter, bevor es zu einem spezifischen Angebot von BI-Teams mit IT-abhängigen Service­lösungen wurde. Moderne BI-Lösungen legen den Schwerpunkt auf flexible Selfservice-Analysen, verwaltete Daten auf vertrauenswürdigen Plattformen, befähigte Geschäftsanwender und schnelle Erkenntnisse.

In den letzten Jahren hat sich BI weiterentwickelt und umfasst nun mehr Prozesse und Aktivitäten, die zur Verbesserung der Unternehmensleistung beitragen. Kombiniert mit Cloud Computing bieten sich ausserdem ganz neue Möglichkeiten was die Skalierbarkeit und die Datenhaltung angeht.

Die zur Verfügung stehenden Prozesse und Auswertungsmöglichkeiten umfassen unter anderem:

  • Data Mining: Verwendung von Datenbanken, Statistiken und maschinellem Lernen, um Trends in grossen Datensätzen aufzudecken.

  • Berichterstattung: Weitergabe von Datenanalysen an Stakeholder, damit diese Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen treffen können.

  • Leistungskennzahlen und Benchmarking: Vergleich aktueller Leistungsdaten mit historischen Daten, um die Leistung im Vergleich zu den Zielen zu verfolgen, typischerweise unter Verwendung angepasster Dashboards.

  • Beschreibende Analysen: Verwendung einer vorläufigen Datenanalyse, um herauszufinden, welche Ereignisse wann eingetreten sind.

  • Abfragen: Spezifische Datenabfrage mit folgender BI-Auswertung aus den verfügbaren Datensätzen.

  • Datenvisualisierung: Umwandlung der Datenanalyse in visuelle Darstellungen wie Diagramme, Graphen und Histogramme, um die Daten leichter analysieren zu können.

  • Datenaufbereitung: Zusammenstellung mehrerer Datenquellen, Identifizierung der Dimensionen und Messungen, Vorbereitung für die Datenanalyse.

So lassen sich über serviceorientierte Ansätze nicht nur Master Data Management und Data Quality abbilden, sondern auch ETL-Prozesse, Data Mining und Selfservice-Analysten.

Wie entwickeln sich BI und Data ­Management weiter?

Genau wie der technische Fortschritt in fast allen anderen Bereichen des täglichen Lebens ständig fortschreitet, entwickelt sich auch BI anhand der geschäftlichen Anforderungen stetig weiter. Die abteilungs- und teamübergreifende Zusammenarbeit führt zwangsläufig dazu, dass Datenvisualisierung und Datenanalyse noch wichtiger im Tagesgeschäft werden. Unternehmen gehen dazu über, eine breit aufgestellte, unternehmensweite BI-Strategie in ihre Gesamtstrategie und ihr Go-to-Market-Konzept zu integrieren.

Cloud- und Software-as-a-Service-Modelle (SaaS) unterstützen dabei, den wachsenden Datenbestand und Echtzeitanalysen bedarfsgerecht via Cloud zu beziehen und die maximale Kostenkontrolle zu gewährleisten. ­Ausser dem Vorteil der Skalierbarkeit bieten sich auch Möglichkeiten, Daten und Einblicke mit Partnern ohne grossen Aufwand zu teilen und zur Verfügung zu stellen. Ebenso bieten sich Möglichkeiten für neue Geschäftsmodelle, da Daten auch auf Endgeräten wie Tablets und Smartphones jederzeit bereitgestellt und abgerufen werden können.

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