Open Source Business Intelligence - TDWI 2007

Open Source Business Intelligence
– Grundlagen, Marktüberblick, Produktevaluationen,
Chancen & Risiken –

Christian Schieder TDWI Jahrestagung 2007
München
13. 06. 2007

1

Conference Review TDWI 2007: Focus Open Source

 Stephen Brobst („The Future of DW“): Within 5 years Open
Source components will be commodity in BI-Infrastructure.

 Mike Ferguson („Pervasive BI“): Open Source BI is putting
major pressure on Cost of BI.

 Frank Buytendijk („The Future of PM“): Open Standards
utilization is crucial for DW-architecture success.

 Larissa Moss („Extreme Scoping“): We need more agility in
DW-projects.

Christian Schieder
Open Source Business Intelligence 2
TDWI Jahrestagung, München 2007

Open Source Paradebeispiel Apache Webserver (I)

80%
Apache

40%

IIS

0%
1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007

Relative Marktanteile im Webservermarkt (Anteil gehosteter Websiten global)

Quelle: http://news.netcraft.com/archives/web_server_survey.html

Christian Schieder

Open Source Paradebeispiel Apache Webserver (II)

31 Mio.

Apache

15 Mio.

IIS

0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Absolute Marktanteile im Webservermarkt (Anzahl gehosteter Websiten global)

Quelle: http://news.netcraft.com/archives/web_server_survey.html

Christian Schieder

Bekannte OS-Beispiele

Christian Schieder

Open Source in aller Munde

*

* Kleijn, A. : Business Intelligence mit Open Source,
Heise open / Markt, Juni 2006,
http://www.heise.de/open/artikel/73725

Christian Schieder

Open Source BI im Gartner Hype Cycle

visibility

Virtual Data
Federation/EII Dashboards/Scorecards
Corporate Performance Management
BAM/Real-Time BI

SOA-Enabled BI
EBISs
Convergence ETL
EBIS/BI Platforms Web Tools
Analytics
Advanced Production/
Analytics OLAP Formatted/
Collaborative BI Data Warehouse BI Platforms Web
Appliance Metadata Tools Reporting
Embedded
Analytics Data Mining Workbenches
Open Source BI ETL Embedded
Visual BI Text Mining in DBMS
Development Open Source DBMS ODBO/MDX and XML for Analysis Standard
Tools Data Quality
Cross-Enterprise Business
64-bit Analytics B2B BI Application
Hardware Extranets Data
Warehouses
Analytical Process Controlling
As of July 2005
Peak of
Technology Trough of Plateau of
Inflated Slope of Enlightenment
Trigger Disillusionment Productivity
Expectations

maturity
Plateau will be reached in:
obsolete
less than 2 years 2 to 5 years 5 to 10 years more than 10 years before plateau

Quelle: Gartner 2005

Christian Schieder

Gliederung

1. Einleitung & Grundlagen
2. Marktüberblick
3. Szenarien & Bedingungen für den Einsatz von

4. Zusammenfassung & Ausblick

Christian Schieder

Gliederung

2. Marktüberblick


Christian Schieder

Entwicklung des Open Source Phänomens (I)

 Entstehung des GNU-Projektes (1983)
 Gründung der gemeinnützigen „Free Software
Foundation“ (1985 – R. Stallman)
1980

 Hersteller beenden Praxis des SW-Bundlings,
Software wird zur Ware
 Anfänge der Software-Industrie und
(wissenschaftlich geprägter) Hacker-Communities
1970

1960  Am Anfang war (fast) alle Software frei
 Hardwarehersteller geben Software zum Betrieb ihrer
Hardware gratis und offen dazu (SW-Bundling)
Christian Schieder

Entwicklung des Open Source Phänomens (II)

 Pragmatismus vs. Idealismus
 Adoleszenz und Kommerzialisierung des
Open Source Phänomens
?
 Beginn der OSS 2.0-Ära (Fitzgerald)
 Übertragung der OS-Prinzipien 2000
auf andere Bereiche
(z.B. Open Content,
Marketing)

 Entstehung von GNU/Linux (1991 – Torvalds)
1990
 Etablierung einer weltweiten Community von
Programmieren (Verbreitung des Internet)
 Gründung der „Open Source Initiative“ (1998 – Begriff
„Open Source“)

Christian Schieder

Open Source: Definition

Die Open Source Initiative wendet den Begriff Open Source auf all
die Software an, deren Lizenzverträge den folgenden drei
charakteristischen Merkmalen entsprechen:

 Die Software (d. h. der Quelltext) liegt in einer für den
Menschen lesbaren und verständlichen Form vor.
 Die Software darf beliebig kopiert, verbreitet und genutzt
werden.
 Die Software darf verändert und in der veränderten Form
weitergegeben werden.

Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Open_source

Christian Schieder

Open Source: Spezifika

 Entwicklungsmodell
 Hybrides Modell: formale und agile Elemente
(Cathedral vs. Bazaar)1

 Paradigmen: Kollaboration, Iteration, Modularisierung

 “Community“-Phänomen

 Lizenzierungsmodell
 Copy-Right vs. Copy-Left

 Im Business Intelligence Bereich häufig Dual Licensing

1 Raymond, E. (1997): The Cathedral and the Bazaar,
http://www.catb.org/~esr/writings/cathedral-bazaar/cathedral-bazaar/

Christian Schieder

Open Source: Copy Left

Art des
Starkes Copyleft Schwaches Copyleft Kein Copyleft
Copyleft

statisches und
dynamisches Linken
Kombinations- von Code mit Keine Vorgaben.
möglichkeit keine Einbindung in proprietärer Software Der gesamte Code darf
mit proprietären Code möglich. auch als proprietäre
proprietärer möglich Eigen-Entwicklungen Software
Software dürfen als proprietäre weitergegeben werden
Software
weitergegeben werden

Beispiel-Lizenz GPL LGPL, MPL BSD, Apache

Quelle: http://www.heise.de/open/artikel/75786

Christian Schieder

Open Source Lizenzen

Ungefähre
Verteilung der
Lizenzen im Open 12,5% 1,8% 8,0%

Source Repository 7,7%

Sourceforge:

70,0%

GPL LGPL MPL BSD Andere

Quelle: http://www.heise.de/open/artikel/75786/1

Christian Schieder

Warum Open Source funktioniert…

 Das Wesen von Software als öffentliches Gut
 Kein Trittbrettfahrerproblem
 Übernutzung nicht möglich
 Positive Netzwerkeffekte (z.B. odf-Format von
OpenOffice)

 Motivatoren
 Reputation
 Lernen
 Ideologie

Christian Schieder

Warum Open Source funktioniert: Geschäftsmodelle

 Value-Added/Service-Enabling Model
 Integration und Konfiguration von OS-Komponenten und
Service/Support-Angebot

 OSS-Beispiele: Suse, Red Hat
 OSBI-Beispiele: Pentaho, SpagoBI, JasperIntelligence

 Loss-Leader/Market-Creation Model
 Vertrieb von OSS mit Ziel Up-/ Cross-Selling von closed source Software
 OSS-Beispiele: IBM (Eclipse), MySQL (MySQL Enterprise Ed.)
 OSBI-Beispiele: Actuate (Birt), Jedox (Palo)

Vgl. Fitzgerald, B. 2006. The Transformation of Open Source Software. MIS Quarterly, 30 (3), S. 587–598.

Christian Schieder

Gliederung


2. Marktüberblick


Christian Schieder

De facto Standard für BI-Architekturen
2. Marktüberblick

Data
Data Warehouse System Analytical Presentation
Acquisition Layer Layer
Layer DWH Layer
Staging Layer

ETL
ETL ETL
SQL based
SQL based
Bulk Load Insert/select
Insert/select
View build

Performance
Star-Schema Objects
File System

Quelle: IBM

Christian Schieder

Gliederung


2. Marktüberblick
2.1 Datenbanken
2.2 Datenintegration
2.3 Analyse
2.4 Präsentation
2.5 Plattformen


Christian Schieder

2.1 Marktüberblick.Datenbanken

Data
Layer DWH Layer
Staging Layer

ETL
ETL ETL
SQL based
SQL based
Insert/select
View build

Performance
Star-Schema Objects
File System

Quelle: IBM

Christian Schieder

Datenbanken

 MySQL “most popular“

 PostgreSQL “most advanced“

 Ingres “most ranked“

 MaxDB “most supported“

 Firebird fgh “most challenging“

Christian Schieder

Open Source Datenbanken im Einsatz

Christian Schieder

Open Source Datenbanken im Feature-Vergleich (I)

Firebird Ingres MaxDB MySQL PostgreSQL

Version v.2.0.1 v.9.0.4 v.7.6 v.5.1 v.8.2

Datenintegrität
ACID-Transaktionen Ja Ja Ja Ja Ja

2-phasiges Commit Ja Ja Nein Ja Ja

Fremdschlüssel Ja Ja Ja Ja Ja

CHECK-Bedingung Ja Nein Ja Nein Ja

Savepoints Ja Ja Ja Ja Ja

MVCC und MVCC und MVCC und
Locking MVCC zeilenweise
zeilenweise zeilenweise zeilenweise

Datenbankobjekte
Schema Nein Ja Ja Ja Ja

Temporäre Tabellen Nein Ja Ja Ja Ja

Stored Procedures Ja Ja Ja Ja Ja

Trigger Before/After After After Before/After Before/After

View Ja Ja Ja Ja Ja

Materialized View Coded Ja Coded Coded Coded

Updatable View Ja Nein Ja Ja Ja

Expression Index Ja Ja Nein Nein Ja

Partial Index Nein Nein Nein Nein Ja

Bitmap Index Nein Ja Nein Nein Ja

Volltext Index Nein Nein Nein Ja Ja

Christian Schieder
Quelle: Horstmann, J. (2006), Freie Datenbanken im unternehmenseinsatz: Analyse und Vergleich der
Open Source Business Intelligence wichtigsten Open-Source-Datenbanken, in: Open-Source-Jahrbuch 2006, S. 193.
24

Open Source Datenbanken im Feature-Vergleich (I)


Version v.2.0.1 v.9.0.4 v.7.6 v.5.1 v.8.2

Datenintegrität
ACID-Transaktionen Ja Ja Ja Ja Ja

2-phasiges Commit Ja Ja Nein Ja Ja

Fremdschlüssel Ja Ja Ja Ja Ja

CHECK-Bedingung Ja Nein Ja Nein Ja

Savepoints Ja Ja Ja Ja Ja

MVCC und MVCC und MVCC und
Locking MVCC zeilenweise
zeilenweise zeilenweise zeilenweise

Datenbankobjekte
Schema Nein Ja Ja Ja Ja

Temporäre Tabellen Nein Ja Ja Ja Ja

Stored Procedures Ja Ja Ja Ja Ja

Trigger Before/After After After Before/After Before/After

View Ja Ja Ja Ja Ja

Materialized View Coded Ja Coded Coded Coded

Updatable View Ja Nein Ja Ja Ja

Expression Index Ja Ja Nein Nein Ja

Partial Index Nein Nein Nein Nein Ja

Bitmap Index Nein Ja Nein Nein Ja

Volltext Index Nein Nein Nein Ja Ja

Christian Schieder
25

Open Source Datenbanken im Feature-Vergleich (II)


Version v.2.0.1 v.9.0.4 v.7.6 v.5.1 v.8.2

SQL, Datentypen
SQL-Standard 92, 99 92, 99 92 92, 99 92, 99, 03

Nutzerdef. Typen Nein Ja Nein Nein Ja

Nutzerdef. Funktionen Ja Ja Ja Ja Ja

GIS Nein Ja Nein Ja Ja

Boolean Nein Nein Ja Nein Ja

Sub-Select Ja Ja Ja Ja Ja

Full Outer Join Ja Ja Ja Nein Ja

Betrieb
Multi-Threading Ja Ja Ja Ja Nein

Multi-Processing Ja Ja Ja Ja Ja

Abfrage-Parallelisierung Nein Ja Ja Ja Nein

Replikation Ja Ja Ja Ja Ja

Multimaster Repl. Ja Ja Nein Nein Nein

Clustering Nein Ja Ja Ja Nein

Load Balancing Nein Ja Nein Ja Nein

Tablespaces Nein Nein Nein Ja Ja

Partitionierung Nein Ja Nein Ja Ja

Point-In-Time Recovery Nein Ja Ja Ja Ja

Christian Schieder
26

Open Source Datenbanken im Feature-Vergleich (II)


Version v.2.0.1 v.9.0.4 v.7.6 v.5.1 v.8.2

SQL, Datentypen
SQL-Standard 92, 99 92, 99 92 92, 99 92, 99, 03

Nutzerdef. Typen Nein Ja Nein Nein Ja

Nutzerdef. Funktionen Ja Ja Ja Ja Ja

GIS Nein Ja Nein Ja Ja

Boolean Nein Nein Ja Nein Ja

Sub-Select Ja Ja Ja Ja Ja

Full Outer Join Ja Ja Ja Nein Ja

Betrieb
Multi-Threading Ja Ja Ja Ja Nein

Multi-Processing Ja Ja Ja Ja Ja

Abfrage-Parallelisierung Nein Ja Ja Ja Nein

Replikation Ja Ja Ja Ja Ja

Multimaster Repl. Ja Ja Nein Nein Nein

Clustering Nein Ja Ja Ja Nein

Load Balancing Nein Ja Nein Ja Nein

Tablespaces Nein Nein Nein Ja Ja

Partitionierung Nein Ja Nein Ja Ja

Point-In-Time Recovery Nein Ja Ja Ja Ja

Christian Schieder
27

Open Source Datenbanken: Forrester-Studie 2006

 MySQL
 Ausgeglichen in allen DBMS-Features
 Datenbankapplikationen und Hauptspeicherdatenbanken
 Einfachheit der Benutzung

 Ingres
 Transaktions- und Data Warehouse Support
 Programmierbarkeit
 Verfügbarkeit & Sicherheit

 PostgreSQL
 Data Warehousing
 Datentypen & Schnittstellen
 Programmierbarkeit
 Vielfalt der unterstützten Plattformen
Quelle: Datenbankspektrum, 6.
Jahrgang, Heft 19, November 2006

Christian Schieder

Weitere Informationen zu (Open Source) Datenbanken

 http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_relational_database
_management_systems

 http://www.heise.de/open/artikel/70100/0
(Open Source Jahrbuch 2006)

 http://www.datenbank-
spektrum.de/v2/archiv/produkte.html?nummer=19&id=2
(Datenbank Spektrum 19/2006 & 22/2007 [August!])

Christian Schieder

2.2 Marktüberblick.Datenintegration

Data
Layer DWH Layer
Staging Layer

ETL
ETL ETL
SQL based
Bulk Load SQL based
Insert/select
Insert/select
View build

Performance
Star-Schema Objects
File System

Quelle: IBM

Christian Schieder

ETL/EII

 Kettle

 Talend Open Studio

 CloverETL

 KETL

 Mule

Christian Schieder

Projektsteckbrief Pentaho Data Integration

Pentaho Data Integration (Kettle)

 Aktuelles Release: v.2.5.0
 Lizenz: MPL
 Kurzbeschreibung: Pentaho Data Integration delivers powerful Extraction, Transformation
and Loading (ETL) capabilities using an innovative, metadata-driven approach. The ease of use
in our graphical, drag-and-drop design increases productivity and our extensible, standards
based architecture ensures that you will never be forced to adopt proprietary methodologies into
your ETL solution.

 Entwickler: Pentaho Inc., Orlando, Florida, USA
 Projektbeginn: 2005 (2002)
 Projektseite: http://kettle.pentaho.org/
 Bemerkungen:
 Reifstes OS ETL Tool
 Bestandteil der Pentaho Suite
 4 Komponenten: Spoon, Pan, Chef, Kitchen

Christian Schieder

Bestandteile Pentaho Data Integration

Christian Schieder

Projektsteckbrief Talend Open Studio

Talend Open Studio
 Lizenz: GPL
 Kurzbeschreibung: Talend Open Studio provides advanced capabilities to improve the
productivity of data integration job design and proven scalability to ensure optimal execution. It is
the most open, innovative and powerful data integration solution on the market today. It contains
a Business Modeler, a Job Designer, a Metadata Repository and a scheduler. In selecting
Java as the development language of Talend Open Studio, by relying on Java, Perl and SQL
code generation, and by completely opening the solution, Talend is committed to the support of
open standards that ensure the robustness of its products and services.

 Entwickler: Talend SA, Frankreich
 Projektseite: http://www.talend.com
 Bemerkungen:
 Entwickler sind ehemalige Data Stage/Informatica ETL Consultants
 Online Tutorials
 Look&Feel am ehesten mit kommerziellen Produkten vegleichbar
 Bestandteil von Spago BI & Jasper Intelligence Suite (Jasper ETL)
Christian Schieder

Bestandteile von Talend Open Studio

Christian Schieder

Talend Open Studio vs. Data Integration Services

…extrem parallel
ETL„ing…

Christian Schieder

Open Source Service Bus “Mule”

Mule

 Lizenz: MPL-style
 Kurzbeschreibung: Mule is the leading open source ESB (Enterprise Service Bus) and
integration platform. It is a scalable, highly distributable object broker that can seamlessly
handle interactions with services and applications using disparate transport and messaging
technologies. Mule is a light-weight messaging framework. The Mule framework provides a highly
scalable environment in which you can deploy your business components.

 Entwickler: MuleSource & Community
 Projektseite: http://mule.codehaus.org/
 Bemerkungen:
 Viel beachtetes und prämiertes Projekt
 Mittlerweile eigene Konferenz
 Ziel: Unterstützung für Event-driven Systems (Next Generation SOA)

Christian Schieder

Architekturüberblick Mule

Christian Schieder

2.3 Marktüberblick.Analyse

Data
Layer DWH Layer
Staging Layer

ETL
ETL ETL
SQL based
Bulk Load SQL based
Insert/select
Insert/select
View build

Performance
Star-Schema Objects
File System

Quelle: IBM

Christian Schieder

OLAP

 Mondrian

 PALO

 JPivot

 Cubulus OLAP

Christian Schieder

Projektsteckbrief Mondrian

Mondrian

 Lizenz: MPL
 Kurzbeschreibung: Mondrian is an OLAP (online analytical processing) database written in
Java. It reads from JDBC data sources, aggregates data in a memory cache, and implements the
MDX language and XML/A API.

 Entwickler: Pentaho Inc., Orlanda, Florida, USA
 Projektbeginn: 2001
 Projektseite: http://mondrian.pentaho.org/
 Bemerkungen:
 Open Source ROLAP Server
 Schwesterprojekt jPivot als Front-End (http://jpivot.sourceforge.net/ )
 Bestandteil der Pentaho Plattform

Christian Schieder

Architekturschema Mondrian

Quelle:http://mondrian.pentaho.org/
documentation/architecture.php

Christian Schieder

Projektsteckbrief Palo

Palo
 Aktuelle Release: v.1.5.0
 Lizenz: GPL + Kommerziell
 Kurzbeschreibung: Palo-Server is a cell-oriented, multi-dimensional data server, specifically
developed for spreadsheet data storage and analysis. Palo-Server provides a central database
for Enterprise Spreadsheets in Microsoft Excel and offers interfaces to many third-party
databases provided by SAP, IBM, Microsoft and Oracle.

 Entwickler: Jedox GmbH, Freiburg
 Projektseite: http://www.palo.net
 Bemerkungen:
 Einziger Open Source MOLAP Server
 Excel Plug-In (Front-End) als Freeware verfügbar (Portierung auf Open Office
findet derzeit statt => erster vollständiger Open Source MOLAP Stack in
Reichweite: http://sourceforge.net/projects/palooca/)
 Kommerzielles ETL Werkzeug Cubeware Importer unterstützt PALO (auch als
Freeware verfügbar: http://www.imppalo.com/)

Christian Schieder

Architekturschema eines Palo-basierten MOLAP-Systems

Palo Excel Integration

MS Excel®

Betriebssystem
Windows Palo Data Server

Betriebssystem
Windows / Linux

Cubeware Importer
ImpPalo

Daten

Christian Schieder

OLAP - LiveDemo: Palo

Christian Schieder

Data Mining

 WEKA

 RapidMiner

 KNIME

Christian Schieder

Projektsteckbrief RapidMiner (I)
2. Marktüberblick

RapidMiner (Yale)
 Aktuelles Release: v.4.0.0 [Yale v.3.5.0]
 Kurzbeschreibung: Yale is an environment for machine learning and data mining
experiments. It allows experiments to be made up of a large number of arbitrarily nestable
operators and they are described in XML files which can easily be created with YALE's GUI.
Applications of YALE cover both research and real-world data mining tasks.

 Entwickler:
 Universität Dortmund (Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz)
 Rapid-i GbR (Spin-Off)
 Projektseite:
 http://rapid-i.com/
 http://sourceforge.net/projects/yale/
 Bemerkungen:
 WEKA-Plug-In
 Interaktives Online Demo
Christian Schieder

Projektsteckbrief RapidMiner (II): Screens

Christian Schieder

Projektsteckbrief RapidMiner (III): Download Impact

Download History RapidMiner

Christian Schieder

Projektsteckbrief KNIME (I)

KNIME: KoNstanz Information MinEr [naIm]

 Lizenz: LGPL ähnlich (Aladdin Free Public License) + Kommerziell
 Kurzbeschreibung: KNIME, is a modular data exploration platform that enables the user
to visually create data flow. Incorporates over 100 processing nodes for data I/O,
preprocessing and cleansing, modelling, analysis and data mining. It includes all analysis
modules of Weka data mining environment and additional plugins allow R-scripts to be run,
offering access to a vast library of statistical routines. KNIME is based on the Eclipse platform
and, through it's modular API, easily extensible.

 Entwickler:
 Universität Konstanz (Chair for Bioinformatics and Information Mining)
 KNIME GmbH (Spin-Off)

 Projektseite: http://www.knime.org
 Bemerkung:
 Eclipse Plug-In/RCP
 Integration in OS-Reporting-Tools (BIRT, jFreeCharts)

Christian Schieder

Projektsteckbrief KNIME (II): Screens

Christian Schieder

CRISP-DM: CRoss-Industry Standard Process for Data Mining

Business Data
Understanding Understanding
Schwerpunkte der
Toolunterstützung

Data
Preparation

Deployment Data

Modeling

Evaluation

Quelle: http://www.crisp-dm.org/Process/index.htm

Christian Schieder

Ergebnisse der Untersuchung

Dokumentation
10

8
Auswertungen Ergonomie
6

4

2

0

Methoden Projektmanagement

Data Preparation Data Understanding

© by Chemnitz UT
WEKA YALE KNIME As of April 2007

Christian Schieder

Magic Quadrant für Open Source Data Mining Projekte

challengers leaders

YALE
KNIME
Fitness for Use

Weka

Rattle

Orange

RKWard

niche players visionaries

Future Relevance

© by Chemnitz UT
As of April 2007

Christian Schieder

Unterstützungsgrad in den Phasen des CRISP-Zyklus

Business Data
Understanding Understanding

Data
Preparation

Deployment Data

Modeling

Kaum unterstützt
Evaluation
Teilweise unterstützt
Größtenteils unterstützt
Voll unterstützt

Christian Schieder

2.4 Marktüberblick.Presentation

Data
Layer DWH Layer
Staging Layer

ETL
ETL ETL
SQL based
Bulk Load SQL based
Insert/select
Insert/select
View build

Performance
Star-Schema Objects
File System

Quelle: IBM

Christian Schieder

Reporting & Dashboards

Quelle: Microstrategy Webinar: Using Dashboards to Improve Corporate Performance: Top 10
Best Practices, http://www.microstrategy8.com/dynamicdashboards.asp

Christian Schieder

Reporting & Dashboards

 Eclipse BIRT

 JasperReports

 Pentaho Reporting (jFreeReports)

 jPivot

 MARVELit Dash Portal

Christian Schieder

Projektsteckbrief Eclipse BIRT (I)

Eclipse BIRT

 Aktuelle Release: v.2.1.3 (2.2)
 Lizenz: EPL (Eclipse Public License) [weitestgehend frei von Restriktionen]
 Kurzbeschreibung: BIRT is an Eclipse-based open source reporting system for web
applications, especially those based on Java and J2EE. BIRT has two main components: a
report designer based on Eclipse, and a runtime component that you can add to your app server.
BIRT also offers a charting engine that lets you add charts to your own application.

 Entwickler: BIRT Project Management Committee (PMC) & Community &
Eclipse Foundation
 Projektseite: http://www.eclipse.org/birt/
 Bemerkungen:
 Kommerziell potenteste Community
 Eingebettet in das weit verbreitete Eclipse-Framework
 Projekt mit sehr hohem Impact

Christian Schieder

Projektsteckbrief Eclipse BIRT (II)

Christian Schieder

Höchster Impact bei Open Source Reporting Tools

1000 Downloads BIRT Downloads
350

300

250

200

150

100

50

0
H1 05 H2 05 H1 06 H2 06

Quelle: www.actuate.de/BIRT-OnlineSeminar-2

Christian Schieder

Projektsteckbrief MarvelIT Dash Portal

MarvelIT Dash Portal

 Kurzbeschreibung: MARVELit DASH is an open source Business Intelligence solution
based on Apache Jetspeed. DASH attempts to simplify the process of creating and maintaining
a web-based business intelligence dashboard and centralized reporting for companies of any
size.

 Entwickler: MarvelIT, USA
 Projektseite:
 http://http://sourceforge.net/projects/marvelit/ (Open Source)
 http://www.marvelit.com/ (Kommerziell)
 Bemerkungen:
 Open Source Ableger eines kommerziell erfolgreichen Produktes
 Interaktives Online Demo (http://www.marvelit.com/demo.html)

Christian Schieder

Building Dashboards. Open Source Style…

Christian Schieder

2.5 Marktüberblick.Plattformen

Data
Layer DWH Layer
Staging Layer

ETL
ETL ETL
SQL based
SQL based
Insert/select
View build

Performance
Star-Schema Objects
File System

Quelle: IBM

Christian Schieder

BI-Plattformen

 Pentaho BI Project

 JasperSoft BI Suite

 SpagoBI

 OpenI

Christian Schieder

Projektsteckbrief Pentaho

Pentaho
 Lizenz: MPL + Kommerziell
 Kurzbeschreibung: The Pentaho BI Project provides enterprise-class reporting, analysis,
dashboard, data mining and workflow capabilities that help organizations operate more
efficiently and effectively. The software offers flexible deployment options that enable use as
embeddable components, customized BI application solutions, and as a complete out-of-the-box,
integrated BI platform. Ranked #1 in Open Source Business Intelligence.

 Entwickler: Pentaho Inc., Orlando, Florida, USA
 Projektseite:
 http://www.pentaho.com/
 http://sourceforge.net/projects/pentaho/
 Bemerkungen:
 Bekanntestes OSBI Projekt
 Integration verschiedener etablierter OSBI Projekte: jFreeReport, Kettle,
Mondrian, Weka
 Vorkonfiguriertes Demo zum download
Christian Schieder

BI-Plattformen: Pentaho

Christian Schieder

Projektsteckbrief SpagoBI

SpagoBI

 Lizenz: LGPL
 Kurzbeschreibung: a complete Free/Open Source solution for the development of Business
Intelligence projects. Entirely realized by means of the Free Open Source Software philosophy, it
is an integrated Business Intelligence suite able to cover all its functional aspects, like: the (static
and dynamic) data organization, inquiring, hidden information discovering by means of the data
mining technique, the building of a structured and dynamic publishing and control suite. SpagoBI
is structured with components in order to achieve each of the BI functionalities by a specific
module.

 Entwickler: Engineering Ingegneria Informatica, Italien & Community
 Projektseite: http://www.spagobi.org/
 Bemerkungen:
 Europäische Alternative zu Pentaho und Jasper
 Starker Community Fokus
 Dynamische Entwicklung in den letzten Monaten
Christian Schieder

Online-Demo: SpagoBI

Christian Schieder

Zusammenfassung Marktüberblick
2. Marktüberblick

 Fazit: Open Source Business Intelligence Tools
erreichen heute (noch) nicht (in allen Bereichen)
die Leistungsfähigkeit kommerzieller Produkte
 Aber: OS-Tools entwickeln sich sehr dynamisch
 Folgen:
 wachsender Reifegrad von Open Source Tools

 steigende Relevanz von OS Tools

 zunehmender Preisdruck für Anbieter

 Stärkung der Kundenposition

 Tipp: Anforderungen genau definieren und OS-Tools im
Einzelfall untersuchen

Christian Schieder

Gliederung

2. Marktüberblick



Christian Schieder

OSBI Nutzen: What’s new?
3. Szenarien & Bedingungen für den Einsatz von OSBI

Alternativen zum Aufbau einer BI-Lösung:

Adapt
Build

Individualentwicklung
Manufacturing
Buy Source
Open

MarketSourcing
Open sourcing

Christian Schieder

OSBI Nutzen: Kostenvorteile

Kommerzielle
Lösungen

Open Source
basierte
TCO

Lösungen

Go Live Zeit

Quelle: BI Journal Dez. 2006

Christian Schieder

OSBI Nutzen: Hinweise zum Einstieg in OSBI

 »Think big – start small«:
 Klein beginnen, schnellen Nutzen erzielen
 Lösungen wachsen mit Anforderungen

 Kosten und Nutzen:
 Open Source bedeutet nicht zwingend günstiger
 Keine Lizenzkosten
 Investition in Anforderungsdefinition
 Deutlich höherer (Initial-) Nutzen

 Flexibilität:
 Erweiterbarkeit durch Offenheit
 Offene Standards gewährleisten Interoperabilität im IT-Ökosystem

Christian Schieder

Hinweise zum Einstieg in OSBI: Support

Grundsätzlich 2 Möglichkeiten:

 Community
 Klassisches OS Support-Modell
 Größe und Vitalität der Community entscheidend
 Sponsoren

 Kommerzieller Support
 wie gewohnt
 wachsende Anzahl von Firmen (Mittelstand)

Christian Schieder

Gliederung

2. Marktüberblick


Christian Schieder

Durchbruch von OSS und OSBI ist voll im Gange

 MIS Quarterly, Sept. 2006: “OSS 2.0-Ära hat bereits
begonnen.”

 Sourceforge.net: mehr als 200 OSS-Projekte mit BI-Bezug

 Venture Capital: 2-stellige Millionen-$ Beträge werden in
OSBI-Firmen/Projekte investiert

Christian Schieder

Verbreitungsgrad (US-Studie 2006)

 Verbreitungsgrad von OSBI:
83% der Firmen die BI einsetzen, evaluieren oder setzen auch OSBI
ein

 Zufriedenheit mit OSBI:
65% planen den verstärkten Einsatz von OSBI
4% steigen wieder aus

 Reifegrad von OSBI:
54% sagen, OSBI hat den gleichen Reifegrad wie proprietäre BI

 TCO von OSBI:
59% sind überzeugt, dass OSBI einen niedrigeren TCO hat

 Interoperabilität und Flexibilität
58% sehen Vorteile bei OSBI
Quelle: Ventana Research 2006

Christian Schieder

Ausblick: Warum OSBI für Sie wichtig sein könnte

 Wenn Sie Anwender sind:
 Niedrige Eintrittsbarrieren (einfach mal ausprobieren)
 BI-KnowHow erwerben
 Verhandlungsposition gegenüber Anbietern stärken

 Wenn Sie Hersteller sind:
 Innovationen antizipieren
 Marktanteile durch hybride Strategien sichern/gewinnen

Christian Schieder

Ausblick: Thesen

 Die Frage lautet nicht mehr, ob OSBI eine Rolle spielen wird oder
nicht, sondern nur noch welche

 Hybride Geschäftsmodelle werden sich weiter verbreiten
(Kommerzielle Anbieter werden OSBI-Komponenten anbieten und
integrieren)

 Der Reifegrad von OSBI wird sich proprietären Lösungen weiter
nähern

 OSBI ist (größtenteils) Business Ready

 OSBI verringert die BI-Eintrittsbarrieren für den Mittelstand
signifikant

 OSBI-Komponenten sind prädestiniert für den Einsatz in
leichtgewichtigen webbasierten BI-Lösungen

 OSBI ist eine ideale Spielwiese für IT-Abteilungen zum Aufbau von
BI-KnowHow

Christian Schieder

Weitere Informationen

 http://press.teleinteractive.net/oss

 http://www.squidoo.com/osbi

 http://www.heise.de/open/

 http://biteam.wordpress.com/

Christian Schieder

Gliederung

2. Marktüberblick


Anhang

Christian Schieder

OSBI-Beispiel (I): Palo Excel Plug-In “Lizenzarchitektur”

Palo Excel Integration

MS Excel®

Betriebssystem
Windows Palo Data Server

Betriebssystem
Linux

Cubeware Importer
ImpPalo

Daten

Christian Schieder

OSBI-Beispiel (I): Palo Excel Plug-In
Anhang.Weitere Beispiele

Christian Schieder

OSBI-Beispiel (I): PalOOCa Open Office Calc Plug-In

Christian Schieder

Architekturschema eines Palo-basierten MOLAP-Systems

PalOOCa Plug-In

Open Office Calc

Betriebssystem
Linux Palo Data Server

Betriebssystem
Linux

Cubeware Importer
ImpPalo

Daten

Christian Schieder

OSBI-Beispiel (I)

Open Source MOLAP: PalOOCa – Palo Plug-in for OpenOffice Calc

 Kooperationsprojekt zwischen dem Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik II
an der TU Chemnitz und der Jedox GmbH (Freiburg) sowie einer Reihe
internationaler Sponsoren

 Ziel: Entwicklung eines vollständig Open Source-basierten
MOLAP Stacks
 Projektstart: 03 / 2007 (11 / 2006)
 Technologie: Open Source OLAP Server PALO, Open Office Calc,
Java
 Status: Beta-Stadium erreicht
 Projektseite: http://sourceforge.net/projects/palooca/

Weitere Infos unter: http://www.jedox.com/en/news/216/Palo_for_OpenOffice.org_Calc.html

Christian Schieder

OSBI-Beispiel (II): UweX++

Operational BI – UweX++: Analytische Erweiterung in einer Software zum
Gebrauchtwagenhandel im VW-Vertriebsnetz

an der TU Chemnitz und der myMotion KG (Chemnitz)

 Ziel: Entwicklung analytischer Funktionen für
Gebrauchtwagenhandelssoftware UWE-X
 Projektstart: 05 / 2007
 Technologie: MySQL, Mondrian, jPivot, UWE-X
 Durchführung: Im Rahmen eines studentischen BI-Praktikums
 Weitere Info: http://www.my-motion.de/

Christian Schieder

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