Andreas Becks und Andreas Heiz

Andreas Becks ist Manager Business Analytics bei SAS DACH, und Andreas Heiz leitet das Customer Intelligence Competence Center bei SAS DACH. Die beiden teilen sich einen silicon.de-Expertenblog.

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OLAP ist tot – Es lebe die Agile Business Intelligence

Harte Worte; vielleicht etwas zu hart einer Technologie gegenüber, die uns nun seit etlichen Jahren begleitet und immer treue Dienste leistete. Allerdings ist abzusehen, dass die Bedeutung von OLAP in Zukunft deutlich abnehmen wird, davon ist silicon.de-Blogger Guido Oswald überzeugt. Aber warum eigentlich? 

Nun, eigentlich ist das Vorverdichten der Daten ja nur eine Krücke, um die Reportingsysteme schnell genug für dynamische Abfragen zu machen. Der Drill-Down (Drill-Up, Drill-Across) auf Basis vorgegebener und vorberechneter Hierarchien ist eben ungemein schneller, als das Ganze bei jedem Klick aufs Neue aus den Rohdaten (z.B. Transaktionsdaten) zu berechnen – aber auch deutlich unflexibler.

Oftmals erfordert das Erstellen der OLAP-Würfel ein kleines IT Projekt und somit viel Aufwand sowohl von der Business- als auch von der IT-Seite. Am Ende sind beide Seiten gestresst und selbst kleine Änderungen dauern Tage oder Wochen. Keine zufriedenstellende Lösung; für keinen der Beteiligten.

Die “Agile Business Intelligence” verspricht hier Abhilfe. Agil bedeutet hier mehr Freiheit für den Benutzer dank Self-Service BI und eine schnelle Umsetzung der Anforderungen auf IT-Seite unter Berücksichtigung der nötigen Governance. Dies sind die Voraussetzungen für ein agiles Unternehmen, welches ohne die viel zitierte “Shadow IT” auskommt.Konkret folgt daraus beispielweise die Möglichkeit Hierarchien durch den Endanwender dynamisch zu erstellen oder verändern, ohne jegliche Unterstützung der IT. Das Vorverdichten der Daten in OLAP Würfel ist nicht mehr notwendig.

Forrester hat erst kürzlich dazu eine Studie über “Agile Business Intelligence Platforms” herausgegeben.

Technisch wird diese Agilität durch In-Memory Technologieermöglicht. Mit dieser Technologie ist es möglich auch auf großen Datenmengen in Echtzeit zu rechnen (Echtzeit im Sinne von interaktiv – z.B. über eine komfortable Web-Oberfläche).

Bei großen Datensätzen, die über den Arbeitsspeicher des Servers hinaus gehen, werden Daten und Rechenlast einfach auf viele Server verteilt, die parallel rechnen und somit die gewünschte Antwortzeit erreichen. Idealerweise kann man auf “Commodity Hardware“, also preiswerte Standard-Rechner zurückgreifen und somit die Kosten unter Kontrolle halten. Ein Fallback auf Disk bei ungenügend Hauptspeicher ist meist ein Performance-Killer und nur selten ratsam…

IT-seitig werden die Verbreitung von Cloud-Services für eine gesteigerte Agilität sorgen. Immer mehr Hersteller liefern auch Enterprise-Class Software als fertig verpackte “vApps” (Virtuelle Applikationen). Diese können, dank ausgereifter Virtualisierungstechnologie, mit vergleichsweise wenig Aufwand auf unterschiedlichsten Plattformen ausgerollt werden. Das “Deployment” dauert somit nicht mehr Wochen sondern nur noch Tage oder sogar Stunden.

Es wird sich also einiges tun in der nächsten Zeit, denn die Anforderungen an BI-Lösungen in allen Größenordnungen werden dramatisch steigen – und das ist gut so! Die agile BI ist ein grundlegender Teil von agilen Unternehmen und sichert den Wettbewerbsvorteil.