Heute können Unternehmen eine Flut von Daten in ihre Arbeitsabläufe einbinden und Datenanalytik-Strategien verfolgen, indem sie eine Reihe von fortschrittlichen Business Intelligence- und Tools für operative Business Intelligence einsetzen.
Da Teams sowohl auf lokaler als auch auf globaler Ebene verteilt werden und die Welt lernt, dezentral und agil zu arbeiten, ist die Nachfrage nach Cloud-Lösungen erheblich gestiegen. Laut dem Bericht von Statista über die Bedeutung von Cloud Business Intelligence weltweit gaben im Jahr 2020 nur 7 % der Befragten an, dass Cloud BI für ihr Unternehmen nicht wichtig sei. Gleichzeitig wurde Cloud BI in den folgenden Bereichen als wichtig erachtet:
In diesem Artikel befassen wir uns mit Cloud BI als offensichtliche Wahl sowohl für die kurze als auch für die lange Frist, betrachten die verfügbaren Bereitstellungsarten und skizzieren den Ansatz für benutzerdefinierte und plattformbasierte BI-Lösungen.
Warum Cloud BI?
Im Vergleich zu herkömmlichen On-Premises-BI-Lösungen bietet Cloud BI eine lange Liste attraktiver Vorteile. Zusammen mit den Business-Intelligence-Beratern von Itransition haben wir die wichtigsten ausgewählt.
Schnellere Implementierung und Einführung
Früher erforderte die Einführung von BI-Plattformen Hardware, ein engagiertes Team von Entwicklern und Datenwissenschaftlern sowie erhebliche finanzielle Mittel. In vielen Fällen war die Software zu kompliziert, um von technisch weniger versierten Mitarbeitern beherrscht zu werden.
Eine BI-Infrastruktur in der Cloud ist viel einfacher einzurichten und erfordert von den Nutzern weniger technisches Wissen, da die Service-Provider in der Regel Hosting, Wartung und Updates übernehmen. Cloud-BI-Anwendungen sind in der Regel sofort einsatzbereit und bieten den Endnutzern nur minimale Akzeptanzbarrieren. Außerdem ist es möglich, solche Tools auszuprobieren: kostenlose Testversionen oder kostenlose Editionen sind durchaus üblich.
Bessere Zugänglichkeit und Zusammenarbeit
Cloud-Lösungen können riesige Datenmengen speichern und ermöglichen es jedem, der Zugang dazu hat, sie über jedes Gerät (auch ohne Installation) von jedem Ort der Welt aus zu nutzen. Darüber hinaus ist es möglich, mit Kollegen in Echtzeit zusammenzuarbeiten, wenn man nur eines hat - eine Internetverbindung. Cloud-Software schafft eine Umgebung, in der Teams Daten Seite an Seite untersuchen, Erkenntnisse austauschen, die Berichterstattung rationalisieren und gemeinsam Entscheidungen treffen können, um bei kritischen oder unklaren Problemen eine gemeinsame Basis zu finden.
Daten-Demokratisierung
Cloud-BI-Software macht Daten für alle Nutzer verfügbar und gibt ihnen Werkzeuge an die Hand, mit denen sie auf unterschiedliche Weise mit ihnen interagieren und aufkommende Konzepte wie Data Storytelling oder Mobile BI übernehmen können. Mit nur einem grundlegenden Verständnis ihrer Daten können Nutzer notwendige Datenquellen über vorgefertigte Konnektoren einbinden, Daten mit Hilfe von Drag-and-Drop-Tools visualisieren und durch fortgeschrittene Filter vertiefen. KI-Technologien helfen den Nutzern, Trends und Ausreißer in ihren Daten zu erkennen und genaue Prognosen zu erstellen. Darüber hinaus sorgt die Software für die Datenbereinigung und -umwandlung und garantiert so Qualität und Genauigkeit.
Elastische Skalierbarkeit
Cloud-BI-Services können aufgerüstet werden, um mit dem Wachstum des Unternehmens Schritt zu halten und mehr Nutzer oder Projekte aufzunehmen. Es ist möglich, die Speicherkapazität zu erhöhen und zusätzliche Funktionen hinzuzufügen. Die von den Dienstleistern gewarteten BI-Tools werden außerdem ständig aktualisiert, um jederzeit erstklassige technische Funktionen zu bieten. Das Beste daran ist, dass Unternehmen, sobald sie einen Teil des Speicherplatzes oder der Funktionen nicht mehr benötigen, diese zurückfahren können und nur für die Ressourcen zahlen, die sie tatsächlich nutzen.
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Cloud BI-Bereitstellungsarten
Abhängig von Ihrem Business-Intelligence-Projektplan gibt es verschiedene Möglichkeiten, Ihre BI-Lösung oder -Infrastruktur bereitzustellen, und wir werden uns jede im Detail ansehen.
Eine öffentliche Cloud
Dieses Modell basiert auf Multi-Tenancy - jeder kann den Dienst nutzen und Daten auf externen Servern speichern, während er nur für die genutzte Speichermenge bezahlt. Die Anbieter von Cloud-Diensten kümmern sich um die Verfügbarkeit, Wartung und Aktualisierung der Daten. Aus diesem Grund ist diese Option am attraktivsten für kleine und mittlere Unternehmen mit begrenzten Mitteln oder für Unternehmen, die große Datenmengen speichern müssen.
Die größten Hindernisse bei der Nutzung öffentlicher Clouds sind der Mangel an Kontrolle (es ist schwer herauszufinden, wo Ihre Daten gespeichert werden und wer Zugriff darauf hat) und Sicherheitsbedenken (die Mehrfachvermietung kann den Datenschutz gefährden).
Eine private Cloud
Dieses Modell ähnelt einer Public Cloud in Bezug auf die technischen Merkmale und ähnelt einer On-Premises-Lösung in Bezug auf Autonomie und Sicherheit. Das Unternehmen ist der alleinige Eigentümer der Cloud und betreibt seine Cloud-Server in einem eigenen Rechenzentrum. Obwohl die Server von einer externen Partei bereitgestellt werden können, ist das Unternehmen für die Wartung und die Anpassung der Infrastruktur verantwortlich. Daher erfordert dieses Modell erhebliche Investitionen.
Eine Community-Cloud
Dieser Typ folgt dem Schema der privaten Cloud. Statt eines Eigentümers teilen sich jedoch mehrere Unternehmen die Infrastruktur und damit auch die Kosten. Sie ist eine praktikable Lösung für Unternehmen aus derselben Branche, die ähnliche Vorstellungen von Leistung und Sicherheit haben und bereit sind, bei der Implementierung und beim Projektmanagement zusammenzuarbeiten.
Dieses Modell wird aufgrund von Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes noch nicht häufig verwendet - alle Eigentümer können auf die Daten zugreifen. Außerdem müssen sie sich den Speicherplatz und die Bandbreite teilen.
Eine hybride Cloud
Dieses Modell kombiniert die Möglichkeiten und Merkmale der oben genannten und ermöglicht es Unternehmen, sich auf mehrere Cloud-Dienste zu stützen, um die Kosten auszugleichen und die Autonomie und Sicherheit zu erhöhen.
So ist es beispielsweise möglich, sensible Daten und kritische Vermögenswerte in einer privaten Cloud aufzubewahren, in einer Community Cloud zusammenzuarbeiten und in einer öffentlichen Cloud mit Big Data zu arbeiten. In diesem Fall würden alle Clouds ein einziges Ökosystem bilden und müssten kompatibel sein, damit sie sich synchronisieren und miteinander kommunizieren können. Dieses Modell ist nur dann anwendbar, wenn es sinnvoll ist, Daten und Betrieb zu trennen.
Viele Unternehmen sehen ein hybrides Modell als ihre bevorzugte Option an und bauen Grundlagen für die Arbeit über mehrere Cloud-Infrastrukturen hinweg auf. Sie verbinden Tools, Technologien und Datenquellen, um eine End-to-End-Lösung zu erhalten, die Kosten zu optimieren und die Bindung an einen bestimmten Anbieter zu vermeiden.
Eine maßgeschneiderte Cloud-BI-Architektur
Amazon war ein Pionier unter den Cloud-Service-Unternehmen, als es 2006 seine Amazon Web Services (AWS) mit einem einfachen Online-Speicherangebot auf den Markt brachte. Heute bietet das Unternehmen Cloud-Lösungen für jeden erdenklichen Zweck an. Hinzu kommt, dass der Markt für BI-Services angesichts der sinkenden Cloud-Entwicklungskosten wie auf Steroiden gewachsen ist. Das hat dazu geführt, dass Unternehmen Hunderte von Optionen haben, die sie bei der Auswahl von Diensten für den Aufbau ihrer Cloud-BI-Lösungen berücksichtigen müssen.
Um jedoch die richtige Wahl in Bezug auf die Architektur zu treffen, ist es wichtig, nicht technologischen Trends hinterherzulaufen, sondern darauf zu achten, was für Ihr Unternehmen wichtig ist. Das können zum Beispiel Sicherheit, Integrationskapazität, Mandantenfähigkeit oder Datenverarbeitung mit niedriger Latenz sein. Prüfen Sie Ihre Geschäftsabläufe und ermitteln Sie die Daten, die Sie dafür benötigen, sowie die Personen, die auf diese Daten zugreifen müssen, und so weiter. Es ist sinnvoll, mit der Entwicklung einer aBI-Architektur fortzufahren, sobald Sie Antworten auf diese Fragen haben. Wenn Sie Schwierigkeiten bei der Auswahl der richtigen Technologien haben, können Sie auf Roadmaps von Cloud-Anbietern zurückgreifen oder mit Cloud-Beratern zusammenarbeiten.
Eine typische Architektur einer Unternehmens-BI-Plattform kann aus folgenden Komponenten bestehen:
Datenlager
Ein Data Warehouse ist das Herzstück einer Datenpipeline und dient als zentrale Datendrehscheibe. Data-Warehouses werden aufgebaut, um Daten aus verknüpften Quellen zu akkumulieren, seien es interne Cloud- oder Legacy-Systeme, externe Anwendungen, Sensordaten und mehr. Sobald die erforderlichen Quellen integriert sind, sollten Sie sicherstellen, dass die Daten regelmäßig aufgenommen und in OLAP-Server geladen werden.
ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) koordinieren Vorgänge wie das Extrahieren von Daten aus verbundenen Quellen, das Speichern in Data Lakes, das Bereinigen und Transformieren in verschiedene Formate und das Laden in das Ziel. Diese Pipeline kann auch automatisiert werden durch Data-Warehouse-Modernisierung.
Datenmodelle
Ein Datenmodell ist für die Datenstruktur und die Zugriffsebenen zuständig. Es lassen sich folgende Modelle herausfiltern:
- Unternehmensmodelle werden in der Regel von IT-Architekten entworfen. Sie speichern vorbereitete Daten und dienen als zentrale Drehscheibe für Berichte und Analysen. Diese Modelle werden einmal erstellt und dienen dann als Standard für das Unternehmen in Bezug auf Qualität und Konsistenz. Außerdem gewährleisten sie einen eingeschränkten Zugriff auf sensible Daten.
- Semantische Modelle werden von BI-Analysten und Entwicklern entworfen und dienen als semantische Schicht über den Unternehmensmodellen. Diese Modelle sind in der Regel für spezifische Abfragen zuständig und übernehmen Daten aus Unternehmensmodellen oder externen Quellen. Solche Modelle können die Abfrage beschleunigen und den Benutzern die Interaktion mit den Daten ermöglichen.
- ML-Modelle werden von Datenwissenschaftlern aus den in Data Lakes gespeicherten Rohdaten entwickelt. Datenwissenschaftler trainieren diese Modelle, um Daten zu interpretieren und Prognosen zu erstellen.
Berichterstattung
In dieser Phase werden Daten aus Data Warehouses oder Datenspeichern für regelmäßige oder Ad-hoc-Berichte abgerufen, die den Nutzern visualisierte Metriken und Erkenntnisse liefern. Bestimmte Berichte können geplant werden, oder die Benutzer können Daten in Echtzeit aktualisieren, um Entscheidungen vor Ort zu treffen. Die Berichte können auch auf historische Daten zurückgreifen, um Schwankungen im Laufe der Zeit oder innerhalb bestimmter Zeitintervalle zu vergleichen
Wie wählt man ein Cloud-BI-Tool
Nur wenige Unternehmen sind bereit, eine Cloud-BI-Lösung von Grund auf zu entwickeln; andere verlassen sich auf alle möglichen Tools, um ihre Daten zu verwalten. Ein BI-Tool ermöglicht die Sammlung, Umwandlung und Modellierung von Daten in Verbindung mit einer vorgefertigten Schnittstelle für die Interaktion mit analytischen Dashboards. So wird die Datenanalyse nicht nur für Datenwissenschaftler, sondern für jeden Fachmann zugänglich, was die Kultur der gemeinsamen Nutzung von Daten und der Zusammenarbeit fördert.
Auch wenn es einfacher ist, nur ein Tool einzusetzen, um alles unter einer Haube zu haben und den Schulungsaufwand zu reduzieren, sollten Sie sich nicht scheuen, einen Multi-Cloud-Ansatz zu verfolgen, wenn Sie für bestimmte Aufgaben die höchstmögliche Leistung benötigen. Beim Aufbau Ihres Cloud-BI-Stacks sollten Sie den folgenden Funktionen Priorität einräumen.
Einfache Integration
Unternehmen stützen sich in der Regel auf mehrere Datenquellen, daher sollte Ihre Business-Intelligence-Software in der Lage sein, Daten aus all diesen Quellen zu sammeln, sei es Ihr Altsystem, Anwendungen von Drittanbietern, CRMs, ERPs und dergleichen. Achten Sie bei der Auswahl eines Tools auf folgende Punkte:
- Die Anzahl der vorgefertigten Konnektoren für Cloud-Datenintegration, die der Anbieter derzeit anbietet, und die Verfügbarkeit derer, die Sie benötigen.
- Datenpunktgrenzen. Wenn es welche gibt und Sie diese erreichen, müssen Sie entweder für die Erweiterung der Grenzen bezahlen oder das Tool ganz wechseln.
- Verfügbarer Datenspeicher und die Preise für zusätzliche Ressourcen.
Visualisierungsoptionen
Datenvisualisierung ist heute eines der mächtigsten Geschäftswerkzeuge. Eine Visualisierung sollte jedoch nicht nur ansprechend, sondern auch aussagekräftig sein. Suchen Sie nach einem Tool, das die Möglichkeit bietet, Großdatenvisualisierungstypen wie Diagramme, Grafiken, Karten, Prognosemodelle und mehr zu kombinieren und per Drag-and-Drop anzupassen, anstatt sie zu programmieren.
Selbstbedienungsmöglichkeiten
Da fast jeder mit Hilfe von Self-Service-BI-Lösungen Daten interpretieren kann, werden Datendemokratisierung und Zusammenarbeit zu Unternehmensstandards. Wenn Sie die gleiche Kultur in Ihrem Unternehmen pflegen wollen, suchen Sie nach Tools mit:
- Eine äußerst intuitive Schnittstelle
- Robuste Integrationsmöglichkeiten
- Drag-and-Drop-Werkzeuge
- Dynamische Datenmodellierung
- Erweiterte Funktionalität für technisch versierte Fachleute
- Ein Lernportal für die selbständige Aneignung neuer Fähigkeiten
Ad-hoc-Berichterstattung
Diese Funktion ermöglicht es Fachleuten ohne technische Vorkenntnisse, bei Bedarf hochspezifische Berichte zu erstellen und sie sofort weiterzugeben, was datengestützte Entscheidungsfindung fördert. Sie ermöglicht es den Mitarbeitern, Echtzeitdaten zu nutzen, um in Rekordzeit und zu geringen Kosten die notwendigen Erkenntnisse zu gewinnen. Mit Tableau und Power BI können die Nutzer beispielsweise Daten durch Fragen in natürlicher Sprache analysieren und erhalten die Antworten als Visualisierungen.
Cloud BI wird zur offensichtlichen Wahl
Kein Unternehmen kann sich der Notwendigkeit entziehen, seine Daten nutzbar zu machen, und der effizienteste Weg, dies zu tun, ist der Einsatz von Cloud-BI-Lösungen. Sie fördern eine datengesteuerte Unternehmenskultur, indem sie Daten für Benutzer mit beliebigen technischen Kenntnissen zugänglich machen. Gleichzeitig bieten sie nahezu unbegrenzte Möglichkeiten für Fachleute, die gerne maßgeschneiderte BI-Systeme erstellen.
