Schnellere Plattformen finden und implementieren

Verbesserung der Business-Intelligence(BI)-Prozesse durch Umstrukturierung bereits bestehender Lösungen

Die Zahl und Größe generierter Daten steigt seit Jahren explosionsartig an. Doch obwohl diese Datenmassen als Unternehmenskapital verstanden und geschäftswirksam genutzt werden, zaudern viele Firmen, wenn es darum geht, bestehende BI-Prozesse zu optimieren. Mit der richtigen Datenbanktechnologie kombiniert, bring eine Umstrukturierung vorhandener BI-Lösungen allerdings große Vorteile.

Die effektive Nutzung und Analyse der aus Geschäftsprozessen anfallenden Daten ist ein Thema mit vielen Facetten. Im Mittelpunkt der Auswertungen stehen aber immer Informationen, die aus unterschiedlichen Quellen in analytische Plattformen eingespeist werden. Diese Datenbanken sind somit die Basis für entscheidungsrelevante Analysen. Je schneller sie sind, desto schneller kann die Analysesoftware ihre Berechnungen durchführen. BI-Abteilungen aus den unterschiedlichsten Branchen profitieren bereits von schnellen und detaillierten Auswertungen: vom Halbleiterhersteller, der die hohe Qualität an die eigenen Produkte in Echtzeit überprüft, bis hin zum Bekleidungshersteller, der das Kaufverhalten seiner Kunden analysiert und daraus erfolgreich Modetrends ableitet.

Um kurze Antwortzeiten zu ermöglichen, ist es wichtig, dass die genutzte analytische Plattform massiv parallel und spaltenorientiert arbeitet. Für Unternehmen wie beispielsweise Bekleidungshersteller ist es für den Vertrieb unabdingbar, schnellen und direkten Zugriff auf die Verkaufszahlen sämtlicher Hersteller-Shops rund um den Erdball zu haben und diese in kürzester Zeit abrufen, analysieren und aufbereiten zu können. Die aus den BI-Prozessen gewonnenen Informationen dienen dem Unternehmen als Entscheidungsgrundlage für die kontinuierliche Verbesserung der Geschäftsabläufe. Sie ermöglichen einen besseren Marktüberblick und erlauben es, erfolgreiche Handlungsstrategien in Echtzeit zu entwickeln.

Neue Systeme für bessere Ergebnisse

Nicht selten stoßen vorhandene BI-Systeme trotz hoher Investitionen mit der Zeit an die Grenzen ihrer Leistungsfähigkeit. Verschiedene Auswertungen können dann entweder nicht mehr oder nur mit inakzeptablen Laufzeiten durchgeführt werden. Mit einer leistungsstarken, skalierbaren und zuverlässigen Alternative für bisherige BI- und Datenbankmanagement-Lösungen ist es allerdings möglich, die Performance zu steigern, die Abfragezeiten bei Standardauswertungen zu verkürzen, neuartige Abfragen zur ermöglichen und dabei sogar die Total Cost of Ownership (TCO) zu reduzieren.

Um eine vorhandene Lösung durch eine neue analytische Plattform zu verbessern, müssen in einer Vorauswahl verschiedene BI-Systeme zunächst unabhängig voneinander geprüft werden. Die berücksichtigten Hauptkriterien können dabei zum Beispiel Bedienbarkeit und Leistungsfähigkeit sowie Kosten und Skalierbarkeit sein. Die neue Plattform muss im Zusammenspiel mit BI-Lösungen evaluiert und auf Kompatibilität sowie Integration erfolgreich geprüft werden. In einem Proof of Concept wird dafür ein Testsystem aufgesetzt, in das ein Data Mart und einige zugehörige Reports migriert werden. Anschließend muss das System auf Performanz, Flexibilität und Skalierbarkeit untersucht werden.

In einer zweiten Testphase sucht man ETL(Extract, Transform, Load)-Lösungen, um die direkte Datenübernahme aus den schon vorhandenen Systemen zu vereinfachen. Nach dem Proof of Concept wird ein Entwicklungssystem in Betrieb genommen. Einige wenige Data Marts werden anfangs manuell migriert, um parallel zur Entwicklung der externen Datenbeladung (ETL) auch die Migration von ausgewählten Reports des alten Systems zu ermöglichen.

Neue Plattform, neue Möglichkeiten

Die Suche nach Optimierungsmaßnahmen und neuer Software zahlt sich aus, denn nach der Implementierung einer leistungsstärkeren Lösung arbeiten Unternehmen erfolgreicher. Dies geht in den meisten Fällen einher mit einer hohen Akzeptanz seitens der Anwender, was natürlich auch auf die positiven Ergebnisse im Tagesgeschäft zurückzuführen ist. Und auch die Abfragegeschwindigkeit sowie die Transparenz der BI-Prozesse fallen ins Gewicht. Zudem verringert sich oftmals der Administrationsaufwand deutlich.

Viele Unternehmen führen aber nicht nur die zentrale Speicherung von Verkaufszahlen und deren Auswertung durch. Mit Hilfe von Social-Media-Daten oder Clickstream-Analysen kann die Zielgruppenansprache um ein Vielfaches genauer und damit effektiver durchgeführt werden. Ein Beispiel wäre die Verkaufsprognose eines neuen Schuhs, den ein Bekleidungshersteller anbietet. Die Kombination aus der Verweildauer auf der zugehörigen Produktseite und das Feedback zu der Neuentwicklung in den sozialen Netzwerken kann sehr genau voraussagen, welche Absatzzahlen der neue Schuh bei Markteinführung erreichen wird. Drohende Engpässe werden so frühzeitig erkannt und Ausverkäufe in Regionen, in denen ein hohes positives Feedback beobachtet wurde, verhindert. Auch dafür ist die Optimierung der bestehenden Business-Intelligence-Lösung zum Beispiel durch die Hochleistungsdatenbank EXASolution die Grundvoraussetzung. Diese Datenbank wurde speziell für den analytischen Einsatz entwickelt und wird erfolgreich für Data-Warehousing, Web-Analytics, Data-Mining, Big Data und Cloud Computing eingesetzt.

Kontakt: Dr. Sebastian Klenk, Product Manager, EXASOL AG, marketing@exasol.com

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