Datenintegration und Datenqualität als neuer BI-Trend

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Auch kleinere Mittelständler lösen immer häufiger Excel als Planungswerkzeug mit professionellen Business-Intelligence-Tools ab. Big Data hingegen ist für viele nach wie vor Zukunftsmusik.

Reporting ist für viele ein wichtiger Bestandteil von Business-Intelligence-Lösungen. Allerdings sollten Anwenderauf eine durchgehende Datenqualität bei den vorgelagerten Prozessen achten. Quelle: SoftSelect
Reporting ist für viele ein wichtiger Bestandteil von Business-Intelligence-Lösungen. Allerdings sollten Anwenderauf eine durchgehende Datenqualität bei den vorgelagerten Prozessen achten, rät das Beratungshaus SoftSelect.

Das Hamburger Analysten- und Beratungshaus SoftSelect stellt eine aktuelle Auswertung von 86 Business-Intelligence-Systemen von 64 Anbietern vor. Vor allem Funktionalität, Code-Basis und Bezugsmöglichkeiten der Lösungen haben sich die Analysten genauer angeschaut.

Dabei lassen sich in der Funktionsbasis einige Trends ablesen, wie es von SoftTrend heißt. Besonders ins Auge würde dabei der Zuwachs von Modulen für die Datenintegration und Datenqualität ins Auge stechen. Und natürlich sind immer mehr BI-Lösungen auch in Form einer Cloud-Anwendung verfügbar.

So sind es inzwischen nicht nur größere Unternehmen oder der gehobene Mittelstand, der BI-Tools einsetzt. Immer häufiger nutzen auch kleinere Mittelständler BI-Software. Das verbreitete Tool Excel wird bereits an vielen Stellen durch spezielle Lösungen ergänzt oder Ersetzt, so die Analysten aus Hamburg. Speziell im Bereich Analyse und Berichtswesen (Reporting) sei BI-Software in den meisten Fällen Standard. Auch im Bereich Controlling und Konsolidierung etabliert sich BI-Software immer mehr zum Standard.

Microsoft SQL führt klar den Markt an. Der niedrige Verbreitungsgrad von NoSQL-Datenbanken kann als Indiz dafür gewertet werden, dass dem Mittelstand derzeit noch konkrete Anwendungsfälle bei Big Data fehlen. Quelle: SoftSelect
Microsoft SQL führt klar den Markt an. Der niedrige Verbreitungsgrad von NoSQL-Datenbanken kann als Indiz dafür gewertet werden, dass dem Mittelstand derzeit noch konkrete Anwendungsfälle bei Big Data fehlen. Quelle: SoftSelect

Die vor allem von Herstellerseite beworbenen Trends wie Big Data, Predictive Analytics oder mobile BI hingegen sind im Markt noch die Ausnahme. Dabei scheinen es weniger technologische Schwierigkeiten zu sein, die Unternehmen davon abhalten.

Vor allem bei Big Data “fehlt insbesondere vielen mittelständischen Unternehmen noch der konkrete Anwendungsbezug”, teilt SoftSelect mit. Das zeigt sich auch in den verwendeten Datenbanken. So kommen so genannte NoSQL-Datenbanken, die in Big Data-Umgebungen typisch sind, nur bei 7 Prozent der Anwender zum Einsatz.

Predictive Analytics, ebenfalls ein von Hersteller-seite propagierter Trend, fordere im höchsten Maße qualitativ hochwertige Daten. Mehr als 50 Prozent der untersuchten BI-Lösungen bieten mittlerweile Predictive-Analytics-Funktionen an.

“Gute Daten haben eine einheitliche Struktur, sind vollständig, konsistent und korrekt und werden stets auf dem neuesten Stand gehalten”, so Michael Gottwald, Geschäftsführer der SoftSelect. “Vorhersagen sind stets nur so gut wie die zugrundeliegende Datenbasis.” Es komme daher weniger auf die Reporting Tools an, sondern vielmehr auf die Integration, Aufbereitung und Qualität des zugrundeliegenden Datenmaterials, betont Gottwald.

Anwender sollten sich im Auswahlprozess einer BI-Lösung daher nicht von bunten Grafiken und attraktiven Tools verleiten lassen. Viel entscheidender seien die vorgelagerten Prozesse in der Datenintegration durch das ETL-Verfahren (Extraktion, Transformation und Laden), die Datenaufbereitung zum Beispiel mittels eines OLAP-Würfels und die Beschaffenheit des Data Warehouses oder Datamarts.

Das scheinen auch die Anbieter zu erkennen: Datenintegration und Datenaufbereitung bekommen damit eine immer größere Bedeutung in den Produkten. So bieten inzwischen viele der in der analysierten BI-Anwendungen die Möglichkeit, Daten in einem Data Warehouse oder einem Data Mart zentral zu sammeln. Auch für die Daten-Integration (Extraktion, Transformation, Load/ETL) führen immer mehr Hersteller Module und Funktionalitäten in ihre Suiten ein. Auch spezielle Tools für das Datenqualitätsmanagement seien immer häufiger anzutreffen.

Auch der Bereich Business Intelligence ist von dem allgemeinen Trend zum Cloud-Computing nicht ausgenommen. Dennoch biete eine deutliche Mehrheit der BI-Lieferanten Lösungen nach wie vor im klassischen Client-Server-Modell.

So könnten 95 Prozent der untersuchten Lösungen vor Ort oder inhouse bereitgestellt werden. Doch wachse auch das Angebot bei Cloud-Lösungen (SaaS). Inzwischen könnten fast zwei Drittel der BI-Suiten können mittlerweile über die Cloud bezogen werden.

Bei ERP-Software liegt der Anteil mit 44 Prozent deutlich unter dem von Business-Intelligence-Lösungen. Application Service Providing (ASP) ist derzeit mit rund 70 Prozent der Lösungen möglich.

Im Bereich BI liegt das klassische Client-Server-Modell als Distributionsweg klar an erster Stelle.
Im Bereich BI liegt das klassische Client-Server-Modell als Distributionsweg klar an erster Stelle.

Auch das Marktforschungsunternehmen Gartner sieht bei Unternehmen vermehrt Bereitschaft, BI-Lösungen als Service zu beziehen. “Waren viele Unternehmen in den letzten Jahren noch eher skeptisch bezüglich der Verwendung von Cloud BI, scheint die Bereitschaft diese einzusetzen in diesem Jahr stark zugenommen zu haben. Neben einigen Spezialanbietern in Bereich Cloud BI, wie zum Beispiel Birst, GoodData oder 1010data, bieten nun auch die großen Softwareanbieter ihre Business Analytics-Lösungen als Cloud-basierte Alternative an”, kommentieren die Garntner-Analysten Alexander Linden und Thomas Oestreich in einem aktuellen silicon.de-Blog. “In einer unserer aktuellen Umfragen haben 46 Prozent aller Teilnehmer bestätigt, dass sie den Einsatz von Cloud BI begonnen haben oder in den nächsten 12 bis 24 Monaten planen.” Gartner gehe auf Basis dieser Daten davon aus, dass ab 2016 etwa 25 Prozent aller neuen Business Analyics-Implementierungen als Cloud-Lösungen umgesetzt werden.

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