The Digital Tomorrow - Innovations on the Business Intelligence Market

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Der Gastvortrag von 2012 beleuchtet diverse Trends rund um das Thema Business Intelligence.

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The Digital Tomorrow - Innovations on the Business Intelligence Market

  1. 1. Managing the Digital Tomorrow Insights into Innovations on the Business Intelligence Market 10/2012 Gastvortrag an der Universität Duisburg-Essen Ralf Heim CORPORATE DEVELOPMENT MANAGER
  2. 2. Der Markt für Business Intelligence Ein Überblick über den Markt – heute! Business Intelligence - ein etabliertes Beratungsfeld 1,5 mrd. € Marktvolumen für BI-Consulting in Austria, Switzerland and Germany Rasantes Marktwachstum 10-14% wächst der Markt für Business Intelligence Software & Consulting pro Jahr (Stand: 2012) Am Puls der Innovationen Jedes 3. BI Projekt nutzt Technologien, die weniger als 2 Jahre jung sind. Zahlreiche Hype-Themen dominieren den Markt Vom Standard Reporting zum Wettbewerbsvorteil BI wird zum IQ des Unternehmens und nimmt Einfluss auf das Marktverständnis und die Wandlungsfähigkeit Lasst uns sehen, welche Trends & Themen Markt verändern © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 2
  3. 3. cundus trends and topics portfolio Role of Mobility User Board Contr. IT Acc. Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH In-Memory Big Data Data based … Relation to Mobility © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 3
  4. 4. Mobile Business Intelligence 8 Beobachtungen zu Mobile Business Intelligence 1. … umfasst junge, attraktives Interfaces (Smart Phones/Tablets) für Reporting-, Dashboard-, Analyse- und Workflow-Lösungen und erfordert angepasste Anwendungslösungen 2. … grenzt sich von bestehenden Interfaces durch Navigationsmethoden, Visualisierung von Daten, reduziertem Funktionsumfang und Content sowie Sicherheits- und Device-Spezifika ab. 3. … ist ein Hype-Thema, das sich in CIO-Budgets etabliert und über Einfachheit und „spielerische Leichtigkeit“ neue Top-Management-Anwendergruppen erschließt 4. … stellt Konsequent den Ease-of-Use von BI in den Vordergrund, der verschiedene Managertypen bis heute von Business Intelligence ferngehalten hat 5. … ermöglicht IT-Support in Prozessen, die besonders zeitkritisch sind oder Anwendertypen umfassen, die auch in „kurzen Pausen“ zeitnahe Informationen benötigen 6. … bringt strategische Fragestellungen, wie eine Device-Strategie (One-Device vs. BYOD) mit sich, die sich im analytischen und operativen Bereich stark unterscheiden 7. ... führt nur zu wenigen komplett neuen Herausforderungen, sondern eher zu bekannten Herausforderungen mit neuen Facetten 8. … ist nur ein erster Schritt für Next-Generation-Interfaces und verändert die Interaktion von Mensch und Interface nachhaltig © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 4
  5. 5. Mobile Business Intelligence Management Summary • Relevanz: Mobile BI ist in Unternehmen hoch priorisiert wird in den kommenden 48 Monaten in ca. 40-50% der Unternehmen stark ausgeweitet. Trends wie zunehmende Software-Angebote, günstigere Endgeräte und steigendes Anwenderverständnis unterstützten dies • Anforderungen: Die Anwendungen erweitern sich rasant. Der Reifegrad in den Unternehmen und somit auch Kundenanforderungen pausieren jedoch noch auf aktueller Entwicklungsstufe • Funktionen: Dashboarding & Charts liegen gemeinsam mit Push-Information (z. B. Exception Reporting) vorne in der Wunschliste. Collaboration/Distribution und erweiterte Analysen sind bei den Kunden noch lediglich zweite Priorität • Trigger: Der Attraktivitätsgrad der Mobile BI Software ist kaufentscheidend. Die visionäre Überzeugung des Executives steht klar vor einem gerechneten Business Case. Lediglich in manchen Fällen unterbricht die IT mit Showstopper-Argumenten (z. B. Datensicherheit) • Anbieter: Den USA-Markt dominieren ca. 25 Anbieter. In GER kommen verschiedene kleine hinzu. Zu den stärksten Tools zählen neben MicroStrategy und SAP auch IB • Plattformen: Apple kommt zuerst, dann noch Android. Tablets nur geringfügig bedeutsamer als Smart Phones. RIM und Symbian verlieren Boden. Windows 8 kommt neu in die Anwendungslandschaft und hat die Chance „ITs Liebling“ zu werden © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 5
  6. 6. Mobile Business Intelligence Bedarf nach Funktionen und Features PushInforma -tionen Analysefunktion / Navigation Dashboarding View Reports/ Charts Collaboration / Distribution Reaktion/ Workflow • Reicht von einfacher Mail-Information bis hin zu Exception Reporting • Push-Funktionalitäten werden von Anwendern hoch priorisiert • Komplizierte Analysemöglichkeiten (Navigation in den Daten) haben zweite Priorität • Der Bedarf für gestikengesteuerte Navigation (Drill-Down, Slicing/Dicing, Pivoting) muss noch geweckt werden • Mit Push-Information kommt der Abbildung von Dashboards die höchste Priorität zu • Diese Einschätzung deckt sich mit vielen aktuell präsentierten Cases auf Events • Die Darstellung von Berichten wird zweitrangig priorisiert. • Grund ist voraussichtlich der geringere Integrationsgrad und die geringere Datenaktualität im Vergleich zu Dashboards • Collaboration in der Erzeugung und Auswertung von Daten wird aktuell niedrig priorisiert • Dies stützt Analysen, die Collaborative BI nicht die verdiente Praxisaufmerksamkeit zuschreiben • Workflows im BI-Kontext werden noch sehr verhalten eingesetzt • Dies könnte einen Grund für die geringe Priorisierung von Workflows sein Oberste Zeile = hohe Prio, Unterste Zeile = Niedrige Prio Opitz (2011) – Mobile BI-Studie (n=100) sowie mit ähnlichen Ergebnissen Dresner (2011): Mobile BI Market Study (n=200) © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 6
  7. 7. Mobile Business Intelligence German CIOs‘ Most Important Business Strategies (Gartner) 2012 2011 Mobile Technologies 1 3 Analytics and Business Intelligence 2 4 Cloud Computing 3 1 Customer Relationship Managagement 4 16 Legacy Modernisation 5 11 Virtualisation 6 2 Collaboration Technologies 7 5 ERP Applications 8 8 IT Management 9 9 Networking (Voice/Data) 10 14 Security 11 24 Social Media / Web 2.0 12 6  Gartner behauptet, dass bis Ende 2013 33% der BI-Abfragen mobil sein werden  Forrester vermutet, dass in 3-5 Jahren mobile Frontends häufiger sind als Laptops und Desktops  Nach BARC planen 38% der Unternehmen einen Einsatz von mobile BI in den nächsten 12 Monaten © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI
  8. 8. Mobile Business Intelligence … als ein Schritt in der Next Generation Interface Evolution • • Smartphones und Tables sind nur ein Zwischenschritt in der InterfaceEvolution • Design-mobile-first wird zunehmender Entwicklungsstandard • © cundus AG Jede IT-Anwendung wird sich in Zukunft mit modernen Interfaces auseinander setzen müssen. Dies gilt auch für Business Intelligence Die Frage ist nur: Wie, Wann und mit welcher Intensität? The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 8
  9. 9. Mobile Business Intelligence Mobile Device-Nutzer Topmanagement Mobile Device-Nutzer ITAbteilung © cundus AG Informationsverantwortliche The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 9
  10. 10. Mobile Business Intelligence Zielgruppe „ „ Technik muss komfortabel und selbsterklärend sein. IT ist nicht mein Hobby! Selber ins BI System? Recherchearbeiten delegiere ich meist an meine Assistenten. Grundsätzliche Anspruchshaltung und Arbeitsweise der Zielgruppe © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 10
  11. 11. Mobile BI-Strategie Benötigte Informationen Periodisch Berichtspakete Real time Interaktive online Analyse Interaktive online Analyse Forderungen Vormonat TEUR Kunde Top Management 80% 15% 5% ABC 15.380 4.718 WAB 15% 5.465 DEF 5% 8.211 XYZ Operatives Management VWZ 4.671 JBE 80% 4.671 AZV 4.154 EBD 4.058 80% der Informationsbedürfnisse der Topmanager werden durch in sich geschlossene, häufig manuell angepasste Berichtspakete abgedeckt. © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 11
  12. 12. cundus trends and topics portfolio Role of Dashboarding & Reporting User Board Contr. Acc. IT Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH … In-Memory CRM MRP Big Data … Other IS Relation to Dashboarding und Reporting © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 12
  13. 13. Dashboarding & Reporting 6 Beobachtungen zu Dashboarding & Reporting 1. Durch die Mobile-Bewegung existieren neue Plattformen für Reports und Dashboards in Form von Tablets und Pads. Frontends müssen sich in Umfang, Funktionalität, Navigation, Auflösung uvm. Anpassen. Teilweise werden dadurch schon totgesagte Trends wie Collaboration wieder reaktiviert 2. Self Service BI: Vereinfachte Entwicklungsumgebungen enablen individualisierte Dashboards (Self Service BI wie z. B. SAP Zen, aber auch Excel) und ermöglichen den Fachbereichen die zunehmend geforderte Liberalisierung von der IT 3. Information Design: Professionalisierung (z. B. Hichert-Standards, Sparklines) und Erweiterung der Visualisierungs-techniken (z. B. Advanced Data Visualization / Graphical Data Discovery) schreiten voran 4. Collaboration in Dashboards und Reports werden durch die zunehmende Gewöhnung an Social Media wichtiger. SAP Steamwork, Yammer Akquise durch MS, Lync, Skype etc. decken hier einen großen Markt auf. Nach Gartner werden 2014 15% aller Dashboards „Soziale Funktionen“ beinhalten1 5. Die Integration BI-externer WebServices á la Google, Wolfram Alpha, Windows Azure Data Store uvm. Gewinnt an Bedeutung um unternehmensinterne mit Marktdaten anzureichern. 6. BI as a Product: Integration of customer or supplier roles into a dashboard to grant analytical functionalities as an additional service 1Gartner (2011) – Readjustments, Re-Evaluation, Re-Organization © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 13
  14. 14. cundus trends and topics portfolio Role of external & regulatory reporting User Board Contr. Acc. IT Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH … In-Memory CRM MRP Big Data … Other IS Relation to External & Regulatory Reporting © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 14
  15. 15. External & Regulatory Reporting Regulationskomplexität am Beispiel US Mandatory Reports for Companies • Annual Reports to SEC (10-Q, 10-K) / Sedar Voluntary Reports for Companies Industrial Sector specific • Sustainability Reports /CSR-Reporting • Insurance: Solvency Modernization Initiative/ORSA • Foreign Filers (all Europe) • Internal Reports / Management Accounting • Conversion (GAAP  IFRS etc.) • Reporting of standard ? Compliance • Stock-Exchange Reporting (RNS=>LSE, NYSE?) • Banks: Basel II, Dodd-Frank-Act, FFIEC • Rating Agencies: ROCR • Mutual Funds: Prospectuses • Energy: FERC / etarrifs • Others Public Sector Reporting • CAFR Reports for, municipal, state or other governmental entities (A-136) • Budget Books (A-11) • Performance & Accountability Reports (PARs, APRs, etc) • Internal agency management reports • Compliance & Audit Reports/Evaluations Significance for BI-related Data at the example of US In Europa ist die Regulation ähnlich komplex mit Basel III, Solvency II, EMIR, Remit und vielen mehr © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 15
  16. 16. cundus trends and topics portfolio Role of Advanced Analytics User Board Contr. Acc. IT Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH … In-Memory CRM MRP Big Data … Other IS Relation to Advanced Analytics © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 16
  17. 17. Advanced Analytics 5 Beobachtungen zu Advanced Analytics 1. Advanced Analytics ist ein Sammelbegriff für Predictive Analytics, Simulations sowie Optimization und Visual Exploring Methoden, die über die heutigen Standard-Verfahren zur Analyse hinausgehen 2. Die Methoden basieren zu großem Teil auf Basis von Algorithmen aus der Statistik und Optimierung. 3. Die Integration dieser Techniken geschieht bei den führenden BI-Technologieanbietern auf verschiedene Weise. • IBM hat SPSS gekauft und integriert zudem ILOG und CPLEX stärker in ihr BI-Portfolio • SAP lässt mit der IMSL sowie eingeschränkt „R“ auf HANA viel Potential für Advanced Analytics • Microsoft bietet mit Excel sowie spezifischen Add-Ins viel Anwenderfreiheit für individuelle Advanced Analytic Applikationen • Als weiterer Spezialist für Advanced Analytics neben IBM gilt SAS 4. Advanced Analytics hat eine große Schnittmenge mit anderen Trendthemen wie 1) Big Data, da große Datenmengen häufig komplexer aufbereitet werden müssen und 2) InMemory, da erwartet wird, dass bis 2014 werden 30% der dem Advanced Analytics Bereich zugeordneten Applikationen auf InMemory Funktionen zurückgreifen1 5. Die Anwendungsfälle sind je nach Schwerpunkt (Analyse, Voraussage, Optimierung) weit gestreut und finden sich neben dem Controlling und Risikomanagement intensiv in den OMCP 1 Gartner (2011) – Readjustent, Re-Evaluation, Re-Organization © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 17
  18. 18. Advanced Analytics Aktuelle und geplante Anwendungsfälle Financial Analysis Business Activity… Zunehmende Aufmerksamkeit gewinnen OMCP und Sales/Marketing-Analysen ebenso wie Wettbewerbsanalysen und Risk Management Analysen richten sich somit zunehmend an die Unternehmensumwelt, was zu großen Schnittmengen mit Big Data führt • Weitere Anwendungsfälle: Churn, Fraud, Segmentierung, Employer Branding, Customer Branding, Social Network Analysis 21% 59% Sales Tracking Financial Analysis ist und bleibt der zentrale Analyse-Faktor – allerdings mit geringeren Wachstumsraten • 19% 68% Forecasting • • 74% 32% 55% 19% CRM-Analytics 45% 36% Operational Optimiz. 43% 40% Competitive Analysis 38% 29% Corporate Governance 37% 31% Product Marketing 35% Risk Management 30% Product Development 28% 27% Fraud Prevention 24% 34% 30% Planned Use 26% 0% Current Use 50% 100% InformationWeek Reports (2012) – BI-Trends 2012, 414 Antworten © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 18
  19. 19. Advanced Analytics Anspruchsvolle mathematische Methoden & Techniken Verständnis • Data/Text/Web Mining Planung (Predictive) Steuerung/Optimierung • Fortschreibungs- und Zeitreihenverfahren • Lineare Optimierung (z. B. Simplex u. ä.) • Lineare ganzzahlige Optimierung • Nicht-Lineare Optimierung (z. B. Dynamische Programmierung) • Lokale/globale Optimierung • Stochastische Modelle • Genetische Optimierungsmodelle • Heuristiken und Business Rules • Neuronal/Probabilistic Nets • Clustering & Classifikation • Diffusionsanalysen • Decision Tree • • Linear/Logistic Regression Strategic Games (Game Theory) • Associatons- and Sequence-Analysis (z. B. Warenkorb-Analysen) • Systemdynamische Simulationen • Zeitreihenanalyse/Diskrimin anzanalyse • Agentenbasierte Simulationen / Intelligente Agentensysteme • Pattern Recognition • Quantification (e.g. Fuzzy) • Monte-Carlo-Simulationen • AI/ Evolutionary Algorithms (e. g. Ant-Colony-Alg.) • Neuronal Nets • Component-Analysis and Fourier-Transformation • Bayesian Analytics © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 19
  20. 20. cundus trends and topics portfolio Role of Advanced Planning and Simulation Techniques User Board Contr. Acc. IT Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH … In-Memory CRM MRP Big Data … Other IS Relation to Advanced Planning and Simulation Techniques © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 20
  21. 21. Advanced Planning and Simulation Techniques 4 Beobachtungen zu Planung & Simulation 1. Intelligentere Planung/Budgeting/Forecasting ist eines der Wachstumsthemen im BI-Bereich ist auf den CFO/CIO-Agenden hoch priorisiert und bieten höhere Wachstumsraten als klassische BI 2. Die Vision hinter Predictive Analysis wird in der Theorie gelebt. In Unternehmen beschränkt sich der Einzug jedoch oftmals auf einzelne innovative Abteilungen z.B. im Marketing 3. Der Gap zwischen den Reifegraden in der Planung reicht weit auseinander. Während viele Unternehmen/Abteilungen noch keine integrierte Planungslogik haben, beschäftigen sich andere Unternehmen/Abteilungen bereits mit Trends wie Predictive Analytics und modernen Simulationen 4. Die Hersteller-Strategien in Bezug auf moderne Planungsanwendungen sind verschieden: • IBM Cognos bietet mit TM 1 ein sehr starkes Planungstool und hat mit SPSS ein starkes Statistik-Tool ins Portfolio integriert • Bei SAP gibt es Unklarheiten in der Strategie bzgl. SAP BPC und SAP IP. SAP Predictive Analysis steht in den Kinderschuhen • Microsoft kündigte vor einigen Jahren Performance Point Server ab. Planung kann über gut in die MS-Umgebung integrierte Tools wie z. B. Evidanza, Board, Tagetik, etc. erfolgen © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 21
  22. 22. Advanced Planning and Simulation Techniques Planungsintegration und Simulationsanwendung Strategische Planung Unternehmensplanung Geschäftsfeldplanung Absatzplan Produktionsplan Zunehmende Unsicherheit … Standortplanung Materialplan Beschaffungsplan Personalplan Bilanzplan Leistungsplan Taktische Planung Erfolgsplan Kostenplan Einzahlungen Auszahlungen Liquiditätsplan Operative Planung near Real Time Planung © cundus AG Investitionsplan Kreditplan kurzfristig Stochastische Planungsszenarien Langfristiger Finanzplan langfristig Vertriebsplanung Marketingplanung Personalbestandsplanung Produktionsplanung Kostenstellenplanung … Einlastungsplanung Beladungsplanung Personaleinsatzplanung Dispositionsplanung Routen- und Tourenplanung … The digital Tomorrow - Innovations in BI Abnehmende Unsicherheit (fast)-deterministische Simulationsmodelle 04.02.2014 22
  23. 23. Advanced Planning and Simulation Techniques Exkurs: cundus werttreiberbasierte Bandbreitenplanung EBIT Value Driver Monte-Carlo-Simulation Margin Sales Volume Operational costs Investments Monte-Carlo-Simulation Single Risks © cundus AG Interest Rate Fluctuation Level Fraud Insolvency of client Exchange rates Illness ratio days Machinary defects Insolvency of Supplier The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 23
  24. 24. cundus trends and topics portfolio Role of Operational Business Intelligence User Board Contr. Acc. IT Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH … In-Memory CRM MRP Big Data … Other IS Relation to Operational Business Intelligence © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 24
  25. 25. Operational Business Intelligence 7 Beobachtungen zu Operational Business Intelligence 1. Die Vision des „Real Time Enterprises“ wird zunehmend greifbar. Business Intelligence Werkzeuge finden hier Einsatz 2. Operational BI bringt den größten Mehrwert in Operational Mission Critical Processes (OMCP) sowie zeitkritischen Prozessen in Sales, Produktion & SCM. OMCP sind Kernprozesse, die erfolgskritisch für ein Unternehmen sind (z. B. Yield Management in Aviation). 3. Operational BI grenzt sich von herkömmlicher BI durch eine höhere Anzahl von Entscheidungen (1) mit geringem totalem Wertumfang (2) in schnellerer Frequenz ab (3). 4. Die Zielgruppe von Operational BI sind operative Entscheider. Ebenso unterscheiden sich Quellsysteme und Datenbeschaffenheit stark vom klassischen BI 5. BI for all: Aktuell treffen wir häufig auf Diskussionen, an welchen Stellen zur Abdeckung von Kernprozessteuerungsbedarfen BI-Werkzeuge in welcher Form eingesetzt werden 6. Oftmals finden sich in den operativen Prozessen (insb. Produktion) intelligente Algorithmen (Ingenieurswerkzeuge) und leistungsfähige Software (SAP APO) 7. Viele Trendthemen wie InMemory Databases, Big Data, Mobility und Advanced Analytics haben zumindest höheren Impact im Operational BI in Vgl. zu dem klassischen Controlling/BI © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 25
  26. 26. cundus trends and topics portfolio Role of Dashboarding & Reporting User Board Contr. Acc. IT Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH … In-Memory CRM MRP Big Data … Other IS Relation to DWH © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 26
  27. 27. Data Warehousing Management Summary • 12-30% Datenwachstum strapazieren Data Warehouses und machen die Nacht zu kurz. Ca. 50% der DWH bereits ein Volumen von > 1 Terabyte1 • • InMemory DB for everything: Hinzu kommt die durch HANA angeregte Diskussion, ob Data Warehouses in Zukunft noch in ihrer aktuellen Ausgestaltung notwendig sind • Real Time Data Warehousing: Zunehmend werden DWHs auch für operative Anwendungsfälle mit Echtzeit-Informationsbedarfen eingesetzt (Operational BI). InMemory DB auf BW sind hier ein Szenario. 69% der Daten in Unternehmen sollen bereits auf Tagesniveau angekommen sein. • Open Source Data Warehouse gewinnen kontinuierlich an Marktanteil – zunächst aber eher bei kleineren Unternehmen. • Die Top 4 Anforderungen der DWH-Manager sind Datenqualität (1), Geschwindigkeit in der Anforderungsumsetzung (2), Integration von Fachbereichen (3) und Abfrageperformance (4) • Zudem gibt es Trends wie Data Vault Modeling: Dieses ist eine Best of Breed zwischen 3. NF und Star Schema, die darauf angelegt ist Daten historisiert abzulegen. • 1 Abkehr vom Single Point of Truth?: Ist es wirtschaftlich alle Daten in ein einziges zentrales Data Warehouse zu laden? Die einzige Quelle der Wahrheit wird zu einer Utopie Die vertikale Integration spielt weiterhin eine große Rolle in DWHs Metadaten und einheitliche Datendefinition gewinnen an Bedeutung Barc (2011) – Studie Data Warehousing © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 27
  28. 28. cundus trends and topics portfolio Role of Dashboarding & Reporting User Board Contr. Acc. IT Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH … In-Memory CRM MRP Big Data … Other IS Relation to InMemory © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 28
  29. 29. cundus trends and topics portfolio Role of BI in the Cloud User Board Contr. Acc. IT Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH … In-Memory CRM MRP Big Data … Other IS Relation to BI in the cloud © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 29
  30. 30. Business Intelligence in the Cloud 7 Beobachtungen zu Business Intelligence in the Cloud 1. Es existieren 3 Cloud-Anbietermodelle, die von der reinen Bereitstellung von Infrastruktur (IaaS) bis zur Abrechnung einzelner Services reicht (SaaS). 2. Aktuell ist der BI in the Cloud Markt übersichtlich. Der mit dem BI verwandte analytische CRM Markt ist hier schon weiter. Der Cloud-Anbieter Salesforce.com ist die weltweite Nummer 2 im CRM-Bereich. 3. Im Business Intelligence Markt fehlt es weiter an der Killer App die die Bereitschaft für die Ausgliederung hochsensitiver Daten rechtfertigt 4. Die Nutzen für Unternehmen liegen in der Variabilisierung des Cash Flows (1), der Skalierbarkeit/Flexibilität der Architektur (2) und der Geschwindigkeit im Roll Out (3) 5. Potentielle Showstopper von BI in the Cloud ist die fehlende Infrastruktur für analytische Auswertungen großer Datenmengen (1), Datenschutz und Datensicherheit (2), die Gefahr eines Vendor-Lock-Ins (3) und fehlende Möglichkeiten zum Customizing (4) 6. Widersprüchliche Signale der Analysten: Während Gartner Cloud nur 3% des BI Umsatzes in 2013 zutraut, sagt IDC das SaaS BI den klassischen Lizenzmarkt um den Faktor 3 (22%) outperformed. Der Erfolg von BI in the Cloud scheint von den verfügbaren Anwendungen abhängen 7. Die großen Softwarehersteller bieten Cloud-Modelle an (IBM Cognos 10, SAP BO BI on.demand, MS SQL Server 2012. SAP möchte alle Softwareprodukte aus dem Bereich Application Cloudbasiert anbieten. Kleinen Anbieter (z. B. 1010 Data, Cloud9, Birst) fehlen signifikanten Marktanteile © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 30
  31. 31. BI in the Cloud Bedarfstreiber und Motive für BI in the Cloud Reducing total costs Reducing IT-Support-Staff 36% Low initial costs 24% Rapid Deployment 21% Easy support multiple locations 12% Better than other software IT-Strategy prefers SaaS Others 55% 31% 10% 46% 39% 36% 27% 19% 2012 7% 5% 2011 3% 2% Not interested in Cloud BI 16% 36% InformationWeek Reports (2012) – BI-Trends 2012, 414 Antworten © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 31
  32. 32. BI in the Cloud Potentielle Showstopper und aktuelle Bedenken 63% 65% Data Security/Privacy Concerns 47% 43% Data Integration Challenges Cost concerns (total expenses) 31% 35% 38% Vendor-Lock-in 32% 32% Inability to customize 23% 22% Lack of required features Others No concerns 43% 4% 4% 2012 2011 10% 13% InformationWeek Reports (2012) – BI-Trends 2012, 414 Antworten © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 32
  33. 33. cundus trends and topics portfolio Role of Big Data (Analytics) User Board Contr. Acc. IT Market. Sales Oper. Proc. HR Interface Mobile Dashb.&Rep. Ext. Report Analytics KPI-Systems Planning Consolid. Operational Application Data Preparation DWH Data Models Backend FI Data/Service Integration Cloud CO ERP DWH … In-Memory CRM MRP Big Data … Other IS Relation to Big Data (Analytics) © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 33
  34. 34. Big Data (Analytics) 6 Beobachtungen zu Big Data (Analytics) 1. Neue Daten: Je nach Studie wurden mehr als 50% der Daten, die heute verfügbar sind, erst in den vergangenen Jahren erzeugt 2. Bedarfstreiber des Themas durch steigende Datenverfügbarkeit (Moore‘s Law), zunehmende Rechenleistung und abnehmende Preise von Storage und CPU sowie zunehmende Verfügbarkeit und Funktionalitäten analytischer Software auf Basis von 3. Big Data ist mehr als nur Datenvolumen (Volume) – auch die Vielzahl verschiedener Datenquellen und -formaten (Variety) und die Geschwindigkeit des Datenladens (Velocity) spielen eine Rolle 4. Neu entwickelte Lösungen wie Hadoop verschmelzen dabei mit bestehenden Datenbanken, Analyseumgebungen und Erfassungstechnologien (z. B. Streaming) zu zum Teil sehr hybriden Architekturen 5. Big Data und BI gehören zusammen, weil sie den selben Verantwortlichen ähnliche Fragestellungen mit anderen Daten lösen 6. In der Praxis werden alle Projekte mit 2 der 3 V‘s getrost als Big Data Projekt verstanden © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 34
  35. 35. Big Data (Analytics) Bei Big Data geht es um mehr als Datenvolumen Der Begriff Big Data wird grundsätzlich durch die drei Vs – Volume, Variety und Velocity definiert: Eine Vielzahl verschiedener Datenquellen (Variety), riesige Daten-Volumen und die Geschwindigkeit des Datenladens (Velocity) Volumen • • • • • • Velocity Tera- und Petabytes Transaktionen Tabellen, Dateien Big Data Batch (Near-)Real-Time Speed of Generating and Distributing Data • • • Strukturiert Semistrukturiert Unstrukturiert Variety TDWI (2011) – Best Practice Report © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 35
  36. 36. Big Data (Analytics) Business Benefits of Big Data Sowie weitere Cases • KuMarketing-Aktionscontrolling • nden-/Kreditorenrating • Kundengewohnheitenanalyse • IT-Systemmonitoring • Konjunktur- und Umweltanalyse • Movement-/Lokationsbasierte Analyse • Standortplanung • Supply-Chain-Analyse (RFID, GPS) • Maschinen-Monitoring (BDE-Daten) • Wettereinfluss auf Sales uvm. TDWI Report (2012) – Big Data Analytics 325 Teilnehmer mit jeweils 5 Antworten © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 36
  37. 37. Big Data (Analytics) Bewertung der Big Data Themen • Die Analyse bezieht sich ausschließlich auf BigData-Potentiale ist keine allgemeine BITrendanalyse • Commitment bezeichnet die aktuelle Zustimmung der Unternehmen, die Technologie/Methode in den kommenden bis zu 3 Jahren einzusetzen • Potential Growth quantifiziert die Wachstumsraten, die der Methode/Tech-nologie von Analysten zugeschrieben wird • Gruppe 1: Hype-Themen, die bei Kunden erkannt worden sind. Themen, die allgemein als Trend bekannt sind • Gruppe 2: Wachstumsthemen mit moderatem Commitment von Kundenseite. Hier finden sich viele Analysetechiken • Gruppe 3: Wachstumsthemen, die noch nicht beim Kunden angekommen sind. Darunter viele technologischen Themen • Gruppe 4: Vom Kunden bereits adoptierte Themen mit geringem Wachstumspotential TDWI Report (2012) – Big Data Analytics © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 37
  38. 38. Big Data (Analytics) Technologien in der Big-Data-Architektur • Hive: Umgebung für die Abfragesprache HiveQL (ähnlich SQL). Eingangstor für viele BI-Anwendungen auf Hadoop • Pig ist eine Skript Sprache, die MapReduce Prozesse zur Ausführung auf dem Hadoop Cluster erzeugt. Diese ist für alle Prozesse von ETL bis Analytik einsetzbar • R Statistiksprache für mögliche Data Mining und Statistik-Auswertungen. Bietet eigene Bibliothek • MapReduce ist ein Programmier-Framework, mit dessen Hilfe Aufgaben in kleine Teile zerlegt werden können, die auf Clustern parallel ausgeführt werden • Hadoop ist ein Open Source Java Framework und Top Level Apache Project, das massive parallel processing ermöglicht und die automatische Verteilung übernimmt • NoSQL: Sammelbegriff für nicht-relationale DB-Typen • Sqoop: Import-Werkzeug für Tabellen und Datenbanken für Hadoop und Hive • Fazit: Manche „Big Data“ durchläuft einen ETL-Prozess (Nuggets=wertvolle Daten) – andere laufen durch die Big Data Architektur mit geringerer Transformation BARC (2012) – TDWI: Trends in Data Warehousing © cundus AG The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 38
  39. 39. Innovations in Business Intelligence On the road to reinvent decisions „ More than into the past, I am interested in looking into the future – since this is where I want to spent the rest of my life „ © cundus AG - Albert Einstein The digital Tomorrow - Innovations in BI 04.02.2014 39
  40. 40. Duisburg • Frankfurt • München • Zürich • Basel • London • Washington D. C. • Toronto Head Office cundus AG Schifferstraße 190 info@cundus.de www.cundus.de 47059 Duisburg Telefon: +49 203 3175-00 The digital Tomorrow - Innovations in BI

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