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BIG Data & Analytics (!) Business Intelligence

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Inhaltsverzeichnis
Lesedauer 5 Minuten

 

Big Data Analytics bezeichnet den Vorgang der Untersuchung umfangreicher Datenmengen, um Informationen von geschäftlichem Nutzen zu ermitteln. Dabei werden versteckte Muster, Korrelationen, Markttrends und Kundenpräferenzen aufgedeckt, die Unternehmen dabei unterstützen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Durch den Einsatz von Datenanalysetechnologien und -methoden können Unternehmen Datenbestände analysieren und wertvolle neue Erkenntnisse gewinnen. Business Intelligence (BI) beantwortet grundlegende Fragen zu Geschäftsprozessen und -leistung. Big Data Analytics ist eine fortschrittliche Form der Datenanalyse, die komplexe Anwendungen wie Predictive Modeling, statistische Algorithmen und What-if-Analysen umfasst. Diese werden von speziellen Analyse-Systemen unterstützt.

Wie funktioniert Big Data Analytics?

Big Data & Analytics bezeichnet eine umfassende Herangehensweise an die Sammlung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, um daraus wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu gewinnen. Dabei steht “Big Data” für die Verarbeitung enormer Datenmengen, die oft in Echtzeit anfallen, während “Analytics” den Prozess der Datenanalyse und Interpretation umfasst. Dieser Ansatz ermöglicht Unternehmen, Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Die Verwendung von Big Data & Analytics erstreckt sich über verschiedene Branchen, von Gesundheitswesen bis Finanzwesen, da sie einen wertvollen Einblick in Kundenverhalten, operative Effizienz und Markttrends bieten. Durch die Integration von Technologien wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen ihre Datenanalyse weiter optimieren und präzisere Vorhersagen treffen.

Laut “Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think” von Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier (Verlag: Houghton Mifflin Harcourt, ISBN-13: 978-0544227750) wird die Bedeutung von Big Data in unserer zunehmend digitalisierten Welt hervorgehoben. Ebenso betont “Data Science for Business” von Foster Provost und Tom Fawcett (Verlag: O’Reilly Media, ISBN-13: 978-1449361327) die strategische Rolle von Datenanalyse in Geschäftsentscheidungen. Darüber hinaus verdeutlicht “Big Data at Work” von Thomas H. Davenport (Verlag: Harvard Business Review Press, ISBN-13: 978-1422168165) praxisnahe Anwendungen von Big Data in verschiedenen Unternehmenskontexten.

Datenanalysten, Datenwissenschaftler, prädiktive Modellierer, Statistiker und andere Analytiker sammeln, verarbeiten, bereinigen und analysieren große Mengen an strukturierten Transaktionsdaten sowie andere Arten von Daten, die herkömmliche BI- und Analyseprogramme nicht verwenden.

 

BIG Data & Analytics

BIG Data & Analytics

BIG Data & Analytics

Datawarehouse, Business Intelligence

Die Bedeutung von Big-Data-Analysen Big Data steht für die riesigen Mengen an Daten, die uns täglich zur Verfügung stehen – Daten in der Größenordnung von Zettabytes, die von Computern, Mobilgeräten und elektronischen Sensoren produziert werden. Daten aus operativen Systemen extrahieren und intelligent ablegen, so dass der Anwender die Daten für eine optimale Endscheidungsfindung zur Verfügung gestellt bekommt. Big-Data-Analysesoftware wurde speziell entwickelt, um Ihrem Unternehmen dabei zu helfen, Erkenntnisse aus dem riesigen Datenmeer zu gewinnen, das Sie wahrscheinlich jeden Tag generieren.

Webdaten, App-Aktivitäten, Lieferzeiten und Tagesverkäufe sind nur einige der Datenquellen, die in kurzer Zeit Millionen von Datenpunkten generieren können. Geschäftsanalysen ohne spezialisierte Software sind bei kleinen bis mittleren Datensätzen schwierig genug; Ohne gute Software für Big-Data-Analysen können Sie die Skalierung Ihrer Analysen auf größere Datensätze komplett vergessen.

Die größten Business Intelligence Anbieter

Die größten Business Intelligence-Anbieter sind:

  1. Microsoft (Power BI)
  2. Tableau
  3. SAP (Analytics Cloud)
  4. IBM (Cognos Analytics)
  5. Oracle (BI)
  6. QlikView
  7. TIBCO Software (Spotfire)
  8. MicroStrategy
  9. Looker (Google Cloud)
  10. SAS (Business Intelligence)

Diese Liste ist nicht abschließend und kann je nach Marktlage und Nachfrage variieren.

Was ist ein Datawarehouse?

Ein Data Warehouse ist eine spezielle Art von Datenbank, die für die Analyse und Entscheidungsfindung von Geschäftsdaten entwickelt wurde. Es sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und integriert sie in einer zentralen, sicheren und geschützten Umgebung. Diese Daten werden in einer Weise organisiert, die es Benutzern ermöglicht, mühelos Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen und zu untersuchen.

Ein Data Warehouse unterscheidet sich von traditionellen Datenbanken durch seinen Fokus auf die Verarbeitung von Daten für Analysezwecke und seine Fähigkeit, sehr große Mengen an Daten effizient zu speichern und abzufragen. Es ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung, indem es Benutzern Zugang zu umfassenden und aktuellen Daten bietet.

Data Warehousing ist in vielen Branchen, einschließlich Finanzen, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Verteidigung, von großem Nutzen. Es ist ein wichtiger Bestandteil des Geschäftsintelligenz-Prozesses, da es den Benutzern ermöglicht, Daten zu sammeln, zu integrieren und zu analysieren, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Was bedeutet BIG Data & Analytics in diesem Zuammenhang?

BIG Data

Die Datengrundlage aus den operativen Systemen und dem Internet sind oft zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert. Diese Daten sind auf Grund Ihrer Ablage nach einer anderen Logik strukturiert. Zum Beispiel sind die operativen Daten aus den SAP-ERP-Systemen zunächst mit der Zielrichtung des operativen Geschäftes abgelegt. Beispielsweise als Logistik- oder Finanz-Daten. So können viele Datenmengen entstehen die vom Hintergrund der Auswertung stark unstrukturiert sind.

technologische Herausforderungen sind :

  • viele Datensätze müssen verarbeitet werden
  • grosse Datenmengen müssen schnell verarbeitet werden
  • Realtime Processing – meint sofortige Abfrage importierter Daten
  • es werden kurze Antwortzeiten auch bei komplexen Abfragen angefordert
  • Concurrent Queries – Die Möglichkeit zur Verarbeitung vieler gleichzeitiger Abfragen an die Datenbank
  • Analyse verschiedenartiger Daten aus Internet und Unternehmen (Zahlen, Texte, Bilder, …)

Was bedeutet Analytics – Business Intelligence

Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse des eigenen Unternehmens. Ziel ist die Bereitstellung von Daten und Werzeugen die den Führungsebenen im Unternehmen bei der Analyse Ihren Entscheidungen mittels Datenanlyse die “elektronische”Unterstützungsmöglichkeit gibt. Hinter diesen zwei kleinen Wörtern steckt eine komplexe Vielfalt von Themen, Visionen und Herausforderungen. Viele Unternehmen erkennen die Chancen von Big Data und wollen Daten nutzen und in Werte verwandeln. Bei der konkreten Umsetzung stellen sie schnell fest, dass es kein Patentrezept, keine All-in-one-Lösung gibt. Vielmehr bedeutet die Umsetzung einer Big-Data-Strategie in einem Fall das eine und im anderen etwas ganz anderes.

In Summe ist Business Intelligence die Sammlung, Auswertung und Darstellung von Daten für ein Unternehmen. Dafür gibt es auch Standards die entsprechende Vorgaben für den Kunden einsetzten.
Es werden verschiedene Phasen zur Umsetzung einer Analytics-Business-Intelligence-Strategie angesetzt.

Die Wichtigsten Phasen im BI-Projekt

Strategiephase

Strategieentwicklungsprozesses berücksichtigt und entwickelt die Anforderungen und technischen Voraussetzungen für die Analytics-Business-Intelligence-Strategie.

Die Strategiephase im Business Intelligence (BI) Projekt umfasst die folgenden Schritte:

  • Geschäftsanforderungen definieren: Dies beinhaltet die Analyse der Geschäftsanforderungen und die Festlegung der Ziele für das BI-Projekt.
  • Datenanalyse und -bereitstellung: Dies beinhaltet die Überprüfung und Vereinheitlichung der Datenquellen, die für das Projekt benötigt werden.
  • Tools und Technologien auswählen: Dies beinhaltet die Evaluierung und Auswahl geeigneter Tools und Technologien, die für die Umsetzung des Projekts erforderlich sind.
  • Lösungsarchitektur entwickeln: Dies beinhaltet die Entwicklung einer Lösungsarchitektur, die die Geschäftsanforderungen und die gewählten Tools und Technologien berücksichtigt.
  • Projektplanung und Ressourcenmanagement: Dies beinhaltet die Erstellung eines Projektplans und das Management der erforderlichen Ressourcen.
  • Überprüfung und Genehmigung: Dies beinhaltet die Überprüfung der Strategie und den Entwurf der Lösung durch relevante Stakeholder und die Genehmigung zur Umsetzung.

Die Strategiephase bildet die Grundlage für den erfolgreichen Abschluss des BI-Projekts und sollte gründlich geplant und durchgeführt werden.

Konzeptionsphase

Auswahl passender System- und Daten-Architektur und Programme ( Anbieter-Auswahl ). Ein Projektteam wird ausgewählt und Anbieter selektiert.

Die Konzeptionsphase im Business Intelligence (BI) Projekt umfasst die folgenden Schritte:

  1. Anforderungen spezifizieren: Dies beinhaltet die Überprüfung und Spezifikation der Geschäftsanforderungen und Ziele, die im Rahmen der Strategiephase definiert wurden.
  2. Datenmodellierung: Dies beinhaltet die Erstellung eines Datenmodells, das die Datenstruktur, Beziehungen und Abhängigkeiten beschreibt.
  3. Dashboard-Design: Dies beinhaltet die Entwicklung eines Designs für die Dashboards, die für die Überwachung und Analyse der Daten erforderlich sind.
  4. Datenintegration: Dies beinhaltet die Integrierung der Daten aus verschiedenen Quellen und die Schaffung eines einheitlichen Datenbestands.
  5. Datenbereinigung und -bereitstellung: Dies beinhaltet die Bereinigung und Vereinheitlichung der Daten, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse geeignet sind.
  6. Testplanung: Dies beinhaltet die Planung der Tests, die durchgeführt werden müssen, um sicherzustellen, dass die Konzeption den Geschäftsanforderungen entspricht.

Die Konzeptionsphase bildet die Grundlage für die Umsetzungsphase und sollte sorgfältig geplant und durchgeführt werden, um die Effizienz und Zuverlässigkeit des BI-Systems zu gewährleisten.

Implementierung

Umsetzung der Strategie und einsatz der Ausgewählten Software und Hardware. Hier eine Liste möglicher Anbieter :

IBM, Information Builders, Microsoft, MicroStrategy, Oracle,  QlikTech, SAP, SAS Institute, Tableau Software.

Die Implementierungsphase im Business Intelligence (BI) Projekt umfasst die folgenden Schritte:

  1. Datenintegration: Dies beinhaltet die technische Umsetzung der Datenintegration, die in der Konzeptionsphase entwickelt wurde.
  2. Datenbereinigung und -bereitstellung: Dies beinhaltet die technische Umsetzung der Datenbereinigung und -bereitstellung, die in der Konzeptionsphase entwickelt wurde.
  3. Dashboard-Implementierung: Dies beinhaltet die technische Umsetzung des Dashboard-Designs, das in der Konzeptionsphase entwickelt wurde.
  4. Datenmodellierung: Dies beinhaltet die technische Umsetzung des Datenmodells, das in der Konzeptionsphase entwickelt wurde.
  5. Berichtsgenerierung: Dies beinhaltet die technische Umsetzung der Berichtsgenerierung, die für die Analyse der Daten erforderlich ist.
  6. Testdurchführung: Dies beinhaltet die Durchführung der Tests, die in der Konzeptionsphase geplant wurden, um sicherzustellen, dass das BI-System den Geschäftsanforderungen entspricht.
  7. Datenqualitätssicherung: Dies beinhaltet die Überwachung und Verwaltung der Datenqualität, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind.

Die Implementierungsphase ist ein wichtiger Teil des BI-Projekts und sollte sorgfältig durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass das BI-System funktionstüchtig und benutzerfreundlich ist.

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