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Business Intelligence Drei Fehler, die man bei der Modernisierung von BI-Lösungen vermeiden sollte

| Redakteur: Lena Müller

Business Intelligence hat sich von großen Software-Monolithen, welche in der Vergangenheit ausschließlich von der IT kontrolliert wurden, zu einem agileren Tool-Set gewandelt. Eine große Rolle spielt dabei auch Nutzerfreundlichkeit durch ansprechende Visualisierung. Nicht umsonst sind Angebote wie Tableau, Qlik und andere am Markt sehr erfolgreich

Bei der Etablierung von Business Intelligence Lösungen müssen Unternehmen einiges beachten. Dieser Beitrag zeigt drei Fehler auf, die dabei unbedingt vermieden werden sollten.
Bei der Etablierung von Business Intelligence Lösungen müssen Unternehmen einiges beachten. Dieser Beitrag zeigt drei Fehler auf, die dabei unbedingt vermieden werden sollten.
(Bild: gemeinfrei / Pexels )

Sollen solche Werkzeuge nachhaltig im Unternehmen etabliert werden, müssen Verantwortliche einiges beachten. Otto Neuer, Regional VP Sales bei Denodo, zeigt drei häufige Fehler und wie sich diese vermeiden lassen.

1. Fehlende Strategie für eine vollständige Integration heterogener Datenquellen

Unternehmen schöpfen ihre Daten heutzutage aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen, um Informationen über neue Märkte, Kundenpräferenzen und vieles mehr zu sammeln. Moderne BI-Lösungen (Business Intelligence) kommen dabei mit unterschiedlichen Datenquellen zurecht, von traditionellen Datenbanken bis zu unstrukturierten Quellen.

Herkömmliche ETL-Prozesse stoßen dagegen bei der Menge und der Komplexität heutiger Daten schnell an ihre Grenzen. Das gleiche gilt auch für klassische Data Warehouses. Die Abhängigkeit von 20 Jahre alten, auf ETL-Prozessen basierenden Architekturen als Standarddatenintegration kann so die Möglichkeiten moderner BI-Lösungen einschränken. Solche veralteten Prozesse sind zeit- sowie ressourcenintensiv und beschränken Datenanbindung, -Verarbeitung und Bereitstellung. Heutige Anwendungsfälle wie Live Dashboards oder Mobile Apps lassen sich damit schwer umsetzen.

Die Nutzung von Data-Adaptern oder Connectors hat ebenfalls Schwächen. Die Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, die bei dieser Methode zwischen einer Quelle und einem oder mehreren Zielen hergestellt wird, sind nur sehr aufwändig zu verwalten. Die dadurch entstehende gesteigerte Komplexität sorgt für eine höhere Fehleranfälligkeit. Beispielsweise kann es vorkommen, dass nicht jedes Reporting Tool Zugriff auf alle notwendigen Ressourcen hat. Das bedeutet, dass Anwender mehrere Tools nutzen müssen, die oft untereinander inkonsistente Ergebnisse liefern. Stattdessen sollten Unternehmen einen proaktiven automatisierten Ansatz verfolgen, um Integritätsprobleme schnell aufzudecken.

Um eine moderne BI-Plattform zu unterstützen, benötigen Unternehmen eine zeitgemäße Datenarchitektur, welche die Konnektivität mit einer Vielzahl von Datenquellen – strukturiert und unstrukturiert, relational und nicht-relational, On-Premise und in der Cloud – ermöglicht. Moderne Datenintegrationsansätze wie Datenvirtualisierung schaffen als Middleware eine Abstraktionsschicht, die den Zugriff auf alle Datenbestände unabhängig von Standort und Format erleichtert.

2. Keine Echtzeitanalysen

Das exponentielle Datenwachstum der letzten Jahre hat neben dem schieren Volumen an Information zu weiteren Herausforderungen geführt. Eine davon ist die Geschwindigkeit, mit der Daten heute entstehen. Zudem kommt ein Großteil des neuen Datenaufkommens aus unstrukturierten Quellen, dabei handelt es sich beispielsweise um Sensordaten, Bilder, Chats, Finanztransaktionen, etc. Die immer schnellere Frequenz, mit der Daten entstehen macht heute moderne und agile Methoden der Datenintegration notwendig.

Allerdings sieht die Realität in den meisten Unternehmen so aus, dass sie über in die Jahre gekommene Infrastrukturen verfügen, welche keinen umfassendes Reporting in Echtzeit zulassen. Daher müssen alle Daten zunächst repliziert und in einem zentralen Repository aggregiert werden, bevor Analysten und Data Scientists diese nutzen können. Dieser Prozess behindert nicht nur den Echtzeitzugriff, sondern kann auch Duplikationen, Kontextverlust und erhöhte Latenz hervorrufen. Das größte Problem bei diesem Prozess: Die replizierten Daten sind selten völlig synchron mit dem Original und weisen eine gewisse Zeitverzögerung auf.

Wird stattdessen Datenvirtualisierung eingesetzt, verbleiben die Daten in ihrem ursprünglichen Kontext. Über einen Access Layer sind sie dennoch unmittelbar zugänglich. Die Datenquellen werden von den Anwendungen somit gewissermaßen abstrahiert. Zudem bietet Datenvirtualisierung einen ganzheitlichen Überblick über alle integrierten Daten, ohne dass Replikationen notwendig sind.

3. Mangelnde Integrationsfähigkeit von (hybriden) Multi-Cloud-Umgebungen

Die Cloud ist der große Treiber hinter einer neuen Generation von Business-Intelligence-Anwendungen. Dennoch verfügen viele Unternehmen immer noch nicht über eine optimale Datenintegration zwischen Cloud und On-Premise-Daten. Ebenso kommen sie mit Deployments über mehrere Clouds hinweg schlecht zurecht. Cloud-Strategien für Business Intelligence sind oft auf ein einzelnes Deployment fokussiert und daher limitiert. Wenn Unternehmen ihre BI Deployments nicht von einem zentralen Punkt aus verwalten können, führt das zu einem ineffizienten Gesamtsystem. Damit haben Organisationen keine Möglichkeit, ein effektives Workload Balancing zu implementieren. Das heißt für die Verantwortlichen, sie müssen viel Zeit damit zubringen, den Daten Herr zu werden, anstatt sich auf ihr eigentliches Geschäft zu konzentrieren.

Erfolgreiche Datenanalyse für die Cloud benötigt heute eine agile Echtzeitintegration, die eine breite Varianz unterschiedlicher Datenquellen abdeckt. Für diese Anforderungen ist Datenvirtualisierung die ideale Lösung. Die Technologie macht Dateninfrastrukturen transparent und ermöglicht das Datenmanagement in hybriden Architekturen, welches den Zugriff sowohl von On-Premise-Systemen als auch von der Cloud zulässt. Gleichzeitig ist es möglich, Workflows zu automatisieren. Moderne Datenvirtualisierungslösungen nutzen Machine Learning, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und Empfehlungen für das weitere Vorgehen auf der Grundlage von Nutzungsanalysen zu geben.

Quelle: Denodo

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