CeBIT 2002 – Qualität statt Quantität - Midrange Magazin

Titelthema
... und ein Data Warehouse
macht noch kein BI
Wesentlicher und somit nicht wegzudenkender
Bestandteil von BI-Lösungen
ist im Sinne einer reinen Datenhaltung
das Data Warehouse. Dabei handelt es
sich um themenbezogene Ansammlungen
entscheidungsrelevanter Daten, die
vornehmlich für das Management durch
Replikation aus den unterschiedlichsten
Vorsystemen – wie zum Beispiel Warenwirtschaft,
Rechnungswesen und Produktionsplanung
– sowie der Transformation
der jeweiligen Datenformate
zentral oder auch verteilt aufbereitet
werden. Die selektiven Zugriffe auf die
Daten in Verbindung mit den entsprechenden
mathematischen Verknüpfungen
bezeichnet man als ETL- (Extraction,
Transformation and Loading-)
Prozesse. Sie ermöglichen den notwendigen
Datenfluss zwischen den Datenbanken
sowie den inhaltlichen Aufbau
von Data Warehouses und Data Marts.
Zur Abrundung: Als Data Mart bezeichnet
man jenen Teilbereich des Data
Warehouse, der einen spezifischen Auswertungsschwerpunkt
thematisiert und
mit nur begrenzten Informationsobjek-
Intelligentes Business
ten ausgestattetet ist. Es beinhaltet aggregierte
Daten für spezielle Benutzer
oder auch Benutzergruppen und wird in
aller Regel periodisch aktualisiert. In
diesem Kontext ist oft auch vom Data
Mining (englisch „to mine“: schürfen
nach) die Rede. Hierbei geht es um die
automatisierte Suche nach nicht-trivialem
Wissen in Massendaten, also
letztendlich um die Auswertung des verdichteten
Datenmaterials.
Business Intelligence
als Schaltstelle
BI fängt an, wo Data Warehouse endet.
Mit diesem Bild lässt sich sehr anschaulich
beschreiben, dass die wichtigste
Aufgabe der noch jungen Disziplin BI
darin besteht, aus Daten unternehmensrelevante
Informationen zu generieren.
Dabei bilden die BI-Frontends die Ausgabe-Layer
für die aggregierten Daten
aus Data Warehouse und Data Mart
und stellen den internen wie externen
Anwendern bedarfsgerecht Geschäftsdaten
für deren tägliche Arbeit zur Verfügung.
Gleichzeitig bieten sie interaktive
Navigations- und Analysemöglichkeiten
für das Retrieval des benötigten
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Zahlenmaterials aus dem virtuellen Gesamtsuchraum
des Unternehmens. Das
komplette Aufgabengebiet der BI lässt
sich insofern mit dem Beschaffen, Analysieren,
Bewerten und In-Kontext-Setzen
von Informationen aus den Vorsystemen
des Unternehmens umschreiben.
Ausgewählte Anbieter-Adressen
zum Thema DataWarehouse
und BusinessIntelligence
http://www.businessobjects.com
http://www.cognos.de
http://www.misag.de
http://www.mik.de
http://www.samac.com
http://www.showcase.de
Antizipation und
Frühwarnfunktion
Die Ziele der BI-Aktivitäten sind breit
gefächert. In erste Linie geht es im Sinne
einer Frühwarneinrichtung um die Erkennung
bzw. Darstellung von betriebswirtschaftlichen
Entwicklungen und
Trends, die ein unternehmerisches Handeln
erfordern. Zum „intelligenten Business“
– um bei dem anschaulichen Bild zu
bleiben – gehört neben dem kontextbezogenen
Vorhersehen von Veränderungen
des Marktes und Aktivitäten des Wettbewerbs
beispielsweise das Lernen aus Erfolg
und Misserfolg des eigenen und
fremden Handelns.
Aber auch ganz allgemein spielt das Aufbauen
neuen Wissens über relevante
Technologien, Produkte und Prozesse für
das eigene Untenehmen eine wichtige
Rolle. Letztendlich ist in diesem Kontext
auch an das Einschätzen der eigenen Stärken
und Schwächen sowie an das fundierte
Evaluieren neuer Marktchancen zu
denken.
Von Schwellenwerten und
Kennzahlensystemen
Die Möglichkeiten eines BI-Systems wirken
sich bereits im Tagesgeschäft positiv
aus. So lassen sich x-beliebige Datenquellen
in ein Kennzahlensystem einbetten,
so dass schon die Einbeziehung
grundlegendster KI- (Künstliche Intelli-