Computern im Handwerk
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I m Oktober 1995 lautete ein berühmtes<br />
Zitat in der amerikanischen Zeitschrift<br />
Byte: „There’s gold in your data,<br />
but you can’t see it.“ Dieses bis heute<br />
gültige Phänomen liegt sicherlich nicht<br />
am eingeschränkten Sehvermögen von<br />
IT-Nutzern, sondern an den exponentiell<br />
wachsenden Datenmengen, die mit<br />
konventionellen Methoden nicht mehr<br />
ausgewertet werden können …<br />
Wir rechnen mit der weltweiten Verdopplung<br />
des Datenvolumens alle 20 Monate,<br />
gehen aber davon aus, daß nur 5 bis 10<br />
Prozent dieser Daten für die notwendigen<br />
Analysen, die der Markt in <strong>im</strong>mer kürzer<br />
werdenden Zyklen erfordert, zugänglich<br />
sind. Nach einer Studie der<br />
University of Berkeley aus<br />
dem Jahre 2002 wird in jedem<br />
Jahr eine Datenmenge<br />
von 1 Exabyte (1018 Byte)<br />
generiert. In jeweils drei<br />
Jahren erzeugen wir mehr<br />
Daten als in der gesamten<br />
Menschheitsgeschichte.<br />
Business<br />
Intelligence<br />
Wie kann der Trend zum<br />
Datenchaos gestoppt werden?<br />
Bereits in den 1960er-<br />
Jahren gab es Bestrebungen,<br />
der damals noch erheblich<br />
entspannteren Situation<br />
mit Mitteln der sogenanntenManagement-Informationssysteme<br />
(MIS) zu<br />
begegnen. Ab 1990 schuf<br />
Bill Inmon mit dem Data<br />
Warehousing einen bis heute<br />
überzeugenden Lösungsansatz. Seitdem<br />
rückt ein Begriff in das wachsende Interesse<br />
von IT-Spezialisten und -Nutzern: Business<br />
Intelligence. Der IBM-Mitarbeiter Hans<br />
Peter Luhn kreierte bereits 1958 diesen<br />
Begriff. In enger Anlehnung an Howard<br />
Dresner, Gartner Group, kann Business<br />
Intelligence (BI) treffend als Prozeß der<br />
Transformation von Daten in Information<br />
und von Information in Wissen bezeichnet<br />
werden, wobei Business Intelligence nur<br />
dann erfolgreich ist, wenn der Einsatz strikt<br />
darauf abzielt, den Entscheidungsprozeß<br />
<strong>im</strong> Unternehmen opt<strong>im</strong>al zu unterstützen.<br />
Inmon’s Data-Warehouse-Ansatz schafft ein<br />
konsistentes, <strong>im</strong> Idealfall unternehmensweites<br />
Datenlager, auf dem zwei unterschiedliche<br />
Auswertungsmethoden aufsetzen<br />
können: OLAP (Online Analytical Processing)<br />
und Data Mining. Während OLAP<br />
datenorientiert vorgeht, ist Data Mining<br />
auf die Entdeckung neuen Wissens ausge-<br />
richtet. Bild 1 weist auf die best<strong>im</strong>menden<br />
Charakteristika der beiden Methoden hin<br />
und deutet einen überlappten Bereich an,<br />
Business Intelligence …<br />
… wird mobil<br />
von Prof. Dr. Klaus Kruczynski, Hochschule für Technik,<br />
Wirtschaft und Kultur, Leipzig*<br />
der zum Beispiel auf dem Gebiet der Warenkorbanalyse<br />
anzutreffen ist. Nach Gartner-<br />
Befragungen von ca. 1500 IT-Chefs in mehr<br />
als 40 Ländern nach den<br />
in einem bevorstehenden<br />
Jahr zu erwartenden<br />
IT-Trends stand für die<br />
Jahre 2006 bis 2009<br />
bei den Technologie-<br />
Prioritäten Business-<br />
Intelligence an erster<br />
Stelle. Diese Platzierung<br />
war deutlicher Ausdruck für die hervorragende<br />
Praxisbedeutung von BI. Im Vorjahr<br />
wurde Business Intelligence u. a. von Cloud<br />
c o m p u t e r n<br />
3/11<br />
i m H @ n d w e r k<br />
S p e c i a l<br />
Computing überholt und fand sich am<br />
Ende auf Platz 5. Auch 2011 hat Cloud<br />
Computing die Spitzenposition erobert.<br />
Heißt das, daß Business Intelligence in den<br />
Hintergrund verfügbarer oder anzustrebender<br />
IT-Lösungen gedrängt wird?<br />
Mit Sicherheit ist genau das<br />
Gegenteil der Fall. BI ist in den<br />
meisten Unternehmen in großer<br />
Breite eingeführt worden und<br />
gehört ganz selbstverständlich<br />
zum Business-Alltag. Deshalb<br />
kommt es heute darauf an, rechtzeitig zu<br />
wissen, in welchen Richtungen sich BI<br />
vervollkommnen wird. Hierbei zeichnen<br />
sich vier zukunftssichere<br />
Trends ab:<br />
z Analyse unstrukturierter<br />
Daten,<br />
z Stärkerer Fokus auf vorausschauende<br />
Analysen<br />
(Predictive Analytics),<br />
z BI als Anwendung für<br />
Cloud Computing,<br />
z Mobile Business Intelligence<br />
(Mobile Intelligence).<br />
Im Folgenden wird der<br />
Schwerpunkt auf Mobile<br />
Intelligence gelegt.<br />
Computer-<br />
Technologie-<br />
Zyklen<br />
Der mittlerweile 70-jährige<br />
Weg zu mobilen<br />
Computer-Applikationen<br />
ist zunächst durch die<br />
bekannten Computergenerationen<br />
gepflastert, die in Tabelle 1<br />
in Erinnerung gerufen werden sollen. Die<br />
bisherige Entwicklung wird von einigen<br />
Tabelle 1:<br />
Generation Zeitraum Bauelemente / Merkmale<br />
1 1945-1954 Röhrenrechner; ENIAC als erster Elektronenrechner<br />
(1946)<br />
2 1955-1964 Einsatz von Transistoren und Magnetbändern<br />
3 1965-1974 Einsatz von integrierten Schaltkreisen<br />
4 ab 1975 Einsatz von hochintegrierten Schaltkreisen<br />
Autoren bis zur 5. bzw. 6. Generation<br />
weitergeführt. Allgemein anerkannt ist die<br />
Wirkung des Mooreschen Gesetzes, nach<br />
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