Big Data. Kompendium. SharePoint als Big-Data-Plattform. Offlineverfügbarkeit. Mirko Schrempp (Hg.)

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1 Band 4 Kompendium l Management l Administration l Development Das Kompendium Das SharePoint Kompendium ist das neue Produkt von Software & Support Media und Windows Developer. Das SharePoint Kompendium ist ein Hybrid aus Magazin und Buch, aktuell, informativ, innovativ das Beste aus beiden Welten. Auf rund 150 Seiten finden Sie hier vier Mal pro Jahr umfassende Informationen zu SharePoint und korrespondierenden Enterprise-Lösungen. Kompendium Große Datenmengen sind für SharePoint nicht die eigentliche Angelegenheit, sondern der Umgang damit hier kann SharePoint seine Möglichkeiten ausspielen. Daten sind nicht nur eine Frage der Technik, sondern vor allem der Analyse und der daraus folgenden Aktivitäten. SharePoint als klassische Zusammenarbeitsplattform ist in der Lage, die Informationen, die durch Big Data vorliegen, weiter zu nutzen und als Grundlage für Entscheidungen und weitergehende Aktionen darzustellen. Wie kann also SharePoint als zentrale Plattform den BigData-Trend effektiv nutzen und unterstützen? Dazu finden Sie in dieser Ausgabe einige Vorschläge und Hintergrundinformationen in den Schwerpunktartikeln. Aber selbstverständlich werden auch weitere Möglichkeiten von SharePoint vorgestellt, die in der Fachabteilung, von den Entwicklern oder den Powerusern genutzt werden können. Mirko Schrempp (Hg.) In dieser Ausgabe Big Data Stable Build SharePoint als Big-Data-Plattform Always on Offlineverfügbarkeit Big Power Big Data im Energiemarkt SharePoint, Projektmanagement Deutschland 12,90 Österreich 13,40 SP4_13_U1_4_v3.indd 1-3 Mirko Schrempp (Hg.) :34

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3 Band 4 Big Data Stable Build SharePoint als Big-Data-Plattform Always on Offlineverfügbarkeit Big Power Big Data im Energiemarkt Mirko Schrempp (Hg.)

4 Inhalt TITELTHEMA Tiefenanalysiert 10 Markt- und Absatzplanung mit Big Data und SharePoint Rüdiger Gros Grenzenlose Zusammenarbeit 21 Social Collaboration in der Farben- und Lackbranche Stefanie Eckart TITELTHEMA Game Changer 32 Wie Data Science unsere Sicht auf die Welt verändert Dr. Matthias Nagel und Thomas Leitner Social Tools verleihen Flügel 42 Projektmanagement mit SharePoint, Yammer und Project Axel Oppermann Management TITELTHEMA Die Nadel im Heuhaufen 52 SharePoint 2013 ediscovery zur Datenbeschaffung Andreas Aschauer SharePoint für kleinere Projekte 66 Mit wenig Aufwand große Wirkung erzielen Christina Weise Dokumente offline 73 Verfügbare Lösungen und Szenarien im Überblick Sebastian Gerling und Hans Paulini Wir wollen Apps und jetzt? 81 Bei bestehenden Problemen besser und schneller agieren Marc Zacherl

5 Inhalt Development SharePoint überall 92 Clientprogrammierung mit JavaScript Jörg Krause Mein Freund der (HTML-)Editor 109 SharePoint-Branding leicht gemacht Frank Geisler und Karsten Himmel Administration TITELTHEMA SharePoint als Big-Data-Plattform 124 Welche Möglichkeiten bietet die SharePoint-2013-Plattform für Big Data? Bernd Pehlke TITELTHEMA Das Elemente-Problem 134 Umgang mit großen Mengen verteilter Daten in SharePoint Online Karsten Ulferts Breit oder tief? 140 Ein paar Anhaltspunkte für die SharePoint-Site-Struktur Thomas Tuttenuj istockphoto.com/inok SharePoint überall Clientprogrammierung mit JavaScript Jörg Krause Editor s Choice Development Administration Management

6 Hg. Mirko Schrempp SharePoint Kompendium Band 4: Big Data ISBN: Software & Support Media GmbH Eine Publikation des Windows Developer in Kooperation mit entwickler.press Bibliografische Information Der Deutschen Bibliothek Die Deutsche Bibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar. Ihr Kontakt zu Verlag und Redaktion: Software & Support Media GmbH Windows Developer Darmstädter Landstraße Frankfurt Tel: +49 (0) Fax: +49 (0) Redaktion: Mirko Schrempp, Judith Lungstraß Korrektorat/Schlussredaktion: Nicole Bechtel, Jennifer Diener, Frauke Pesch Satz: meat* concept and design Belichtung, Druck und Bindung: Media-Print, Paderborn Alle Rechte, auch für Übersetzungen, sind vorbehalten. Reproduktion jeglicher Art (Fotokopie, Nachdruck, Mikrofilm, Erfassung auf elektronischen Datenträgern oder andere Verfahren) nur mit schriftlicher Genehmigung des Verlags. Jegliche Haftung für die Richtigkeit des gesamten Werks, kann, trotz sorgfältiger Prüfung durch Autor und Verlag, nicht übernommen werden. Die im Kompendium genannten Produkte, Warenzeichen und Firmennamen sind in der Regel durch deren Inhaber geschützt.

7 Editorial Liebe Leserinnen und Leser, selbstverständlich ist SharePoint von Haus aus keine Big-Data-Lösung, dazu sind selbst in SharePoint 2013 die Limits noch zu eng. Für den Umgang mit großen Datenmengen gibt es spezialisierte Systeme wie Hadoop (on Azure), SQL Server usw. Diese sind in der Lage, Peta- und Zetabyte an Daten zu verwalten. Daher ist auch nicht die eigentliche Datenmenge für SharePoint die Angelegenheit, sondern der Umgang damit und hier kann SharePoint seine Möglichkeiten ausspielen. Daten sind eben nicht nur eine Frage der Technik, sondern vor allem der Analyse und der daraus folgenden Aktivitäten. SharePoint als klassische Zusammenarbeitsplattform ist in der Lage, die Informationen, die durch Big Data vorliegen, weiter zu nutzen. Denn diese müssen gefunden, analysiert, bewertet, dargestellt und aufbereitet werden, um als Grundlage für Entscheidungen und weitergehende Aktionen zu dienen. Wie kann also SharePoint als zentrale Plattform den Big-Data-Trend effektiv nutzen und unterstützen? Dazu finden Sie in dieser Ausgabe einige Vorschläge und Hintergrundinformationen, von der technischen Sicht in Bernd Pehlkes Artikel SharePoint als Big-Data-Plattform über den praktischen Einsatz in Tiefenanalysiert von Rüdiger Gros bis zur neuen Rolle des Data Scientist in Game Changer. In eigener Sache Sie können das SharePoint Kompendium jetzt auch als ipad- oder Android-Ausgabe lesen. Abonnenten des SharePoint Kompendiums können die Inhalte sofort über ihre Abonnentennummer freischalten und ohne Zusatzkosten nutzen. Aber auch der Kauf einzelner Ausgaben ist in den Apps möglich. Detaillierte Hinweise zu den neuen Apps erhalten Sie unter: Mirko Schrempp Redakteur SharePoint-Kompendium Kommentare zum neuen Format, Anregungen zu den Themen und Ideen sind uns immer willkommen unter: 7

8 Image licensed by Ingram Image

9 Tiefenanalysiert 10 Markt- und Absatzplanung mit Big Data und SharePoint Rüdiger Gros Grenzenlose Zusammenarbeit 21 Social Collaboration in der Farben- und Lackbranche Stefanie Eckart Game Changer 32 Wie Data Science unsere Sicht auf die Welt verändert Dr. Matthias Nagel und Thomas Leitner Social Tools verleihen Flügel 42 Projektmanagement mit SharePoint, Yammer und Project Axel Oppermann

10 Big Data istockphoto.com/adventtr Markt- und Absatzplanung mit Big Data und SharePoint Tiefenanalysiert Rüdiger Gros Markt- und Absatzplanung mit Big Data und SharePoint was sich eigentlich recht einfach anhört, ist in der Praxis eine wahre Herkules-Aufgabe. Um Planzahlen aussagekräftig und zuverlässig machen zu können, müssen in mehreren Schritten über Wochen hinweg von qualifizierten Teams vielfältige und auch umfangreiche Datenquellen analysiert, kombiniert und entweder angereichert oder sinnvoll reduziert werden. Da dieser Planungsprozess wiederkehrend ist, die Datenquellen aber jedes Jahr strukturellen Änderungen unterliegen, benötigt man ein sehr flexibles System. Es muss sowohl in der Lage sein, Daten aus diversen Quellen relativ einfach zu kombinieren als auch eine leicht bedienbare Oberfläche und ein sehr flexibles Berichtswesen zu unterstützen und es muss trotz jährlich abweichender Strukturen auch noch historische Ver- 10

11 Big Data gleiche erstellen können. Das hörte sich für uns sehr nach einer Share- Point-Herausforderung für Big Data an. Die Kundenherausforderung Der Zweck unserer Datenbank zur Markt- und Absatzplanung ist die Entwicklung einer Softwareunterstützung, die die effektive und effiziente Sammlung von Marktdaten in jedem Land und den dortigen Märkten ermöglicht. Die gesammelten Daten sollen im System durch weitere Daten aus der bestehenden Systemlandschaft (Siebel, SAP, Data Warehouse etc.) sowie aus externen Quellen (Analysten, Web, kommerzielle Reports etc.) angereichert und neu kombiniert werden, um bisher nicht mögliche Datenkonstellationen zur Gewinnung neuer Erkenntnisse zu ermöglichen. Der Datenerhebungsprozess in den Märkten soll durch eine zentral erstellte und webbasierte Umfrage erfolgen, die in regelmäßigen Intervallen wiederholt und deren Struktur vor allen Dingen kontinuierlich verbessert wird. Da sich der Datenerhebungsprozess in jeder Umfrage verändert, die weltweiten Benutzer aber nicht jedes Mal explizit geschult werden können, muss das Frontend trotz der komplexen Aufgabenstellung selbsterklärend und eingabesicher sein. Im Bereich der Analysen ist zu berücksichtigen, dass historische Auswertungen möglich bleiben müssen, auch wenn die Struktur der Datenabfragen pro Intervall Veränderungen unterliegt. Auswertungen müssen interaktiv und optisch attraktiv sein. Das Ergebnis einer Marktabfrage sind am Ende komplexe Analysereports für alle Märkte mit detaillierten Aussagen pro Region, Land, Produktbereich und mehr die optische Aufbereitung ist sehr anspruchsvoll. Der Kundennutzen Die automatische Erzeugung von Standardreports ist in jedem Fall ein Kernnutzen des schlanken Datensammlungsansatzes. Aber die eigentliche Power steckt in der Bereitstellung eines interaktiven Analyse-Frontends für Poweruser, das es ermöglicht, Datenquellen und Daten zu kombinieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Insbesondere die Unterstützung mehrerer Sprachen und Währungen sowie die Möglichkeit zur währungsbereinigten Darstellung von Reports und Analysen sind eine große Erleichterung im Vergleich zur bisherigen Arbeitsweise. Die Marktabfragewerkzeuge können durch Konfiguration kontinuierlich verbessert werden und tragen 11

12 Big Data so dazu bei, die Datenqualität und mögliche Betrachtungswinkel permanent zu erweitern und dabei Fakten, persönliche Einschätzungen und Trenddaten in Beziehung zu setzen. Ein letzter, aber nicht weniger wichtiger Aspekt sind die Flexibilität und die nahtlose Integration der gewählten Systemplattform in die gewohnte Landschaft der End User mit beispielsweise SharePoint 2010, PowerPivot und den Microsoft-Office-Tools. Durch die Verwendung von SharePoint als Business- und Daten-Hub steht auch der zukünftigen Integration weiterer Datenquellen und Prozesse oder auch kollaborativer Anwendungen nichts im Wege. Umfragenkonzept Grundsätzlich hat jedes Land einer Region eine eigene Website zur Erfassung und Kontrolle der Daten Ihres Markts. Die Daten werden jeweils in der Vorausschau für festgelegte Zeiträume erfasst, z. B. in Form eines Fünfjahres-Forecasts. Zur Sicherstellung der Erfassung plausibler Daten ohne vorherige Schulung erhalten die Erfasser in jedem Schritt sinnvolle Referenzinformationen und direkte Rechenergebnisse in der Anzeigemaske. Der Erfassungsprozess kann pausiert werden, und sofern Fragen nicht klar sein sollten, Antworten nicht eindeutig passen oder wenn technische Probleme den Erfassungsprozess behindern sollten, kann der User Hilfe beim Administratorenteam anfordern. In der administrativen Zentrale werden alle Länder und deren Datenhochlauf über zentrale Dashboards widergespiegelt, die es den zentralen Administratoren ermöglichen, den Fortschritt der Datenerfassung pro Land, Region, Produktbereich, Produkt usw. direkt zu erkennen. Da Umfragen immer rollierende Mehrjahresplanungen sind, starten Surveys stets bei umfassend vorbereiteten Vorjahresdaten sowie zentral befüllten Referenzprognosedaten. Umfrageprozesse sind deshalb keine einfachen Surveys, sondern komplexe Prozesse in fünf evolutionären Schritten, die ein vollständiges Projekt mit Projektmanagement nach sich zieht (Abb. 1). Die folgenden Abschnitte beschreiben den Ablauf mit dem Ziel, die Zusammenhänge zu erläutern, nicht um detailliert auf Umfragedaten oder fachliche Einzelheiten einzugehen. In den Screenshots wurden Daten mit Hinweis auf die Herkunft der Personen entfernt, Lücken sind also eine Folge der Bildbearbeitung. 12

13 Big Data Abb. 1: Prozessüberblick Schritt 1 Konzeptphase: In der Konzeptphase werden die zu erhebenden Fragen festgelegt, Daten aufbereitet, die Umfrageabwicklung festgelegt, die Laufzeiten abgestimmt, Ressourcenplanungen durchgeführt und vieles mehr. Das Ergebnis dieser Phase ist eine fertig vorbereitete Planungsdatenbank. In dieser Phase werden Daten aus verschiedenen Quellen angereichert, um die befragten Personen in jedem Umfrageschritt mit sinnvollen Kontextdaten zu versorgen. Ein administrativer Bildschirm sieht dann z. B. aus wie in Abbildung 2. Abb. 2: Als Admin hat man ein komplexes Menü 13

14 Big Data Schritt 2 Umfragestart: Über ein technisch recht komplexes Umfragemodul werden die Umfrageteilnehmer eingeladen und interaktiv durch das System geführt. In allen Erfassungsschritten validiert und errechnet die Umfrage für den jeweiligen Teilnehmer direkt die Plausibilisierung seiner Eingaben gegen die Planungsdatenbank. Dabei werden die Daten für jedes Land in seiner Währung und Sprache erfasst. Umfragebildschirme können durch reine Definition nahezu beliebig strukturiert werden, z. B. wie in Abbildung 3. Abb. 3: Beispielhafte Umfragestruktur mit Tooltips Oder in Abbildung 4. Abb. 4: Beispielhafte Umfragestruktur zur Erfassung von Mehrjahreswerten 14

15 Big Data Ein aktueller Screenshot sieht dann z. B. so aus wie in Abbildung 5. Abb. 5: Modernerer Beispielumfrage-Screen Schritt 3 Umfragenunterstützung: In der Datenzentrale werden die Daten permanent abgeglichen und zur Bereinigung bzw. Klärung an die Umfrageteilnehmer oder Systemeigner zurückgespielt. Da die Datenerfassung in mehreren Währungen und in verschiedenen Zeitzonen erfolgt, ist die zentrale Steuerung und Übersicht des Erfassungshochlaufs ebenso wichtig wie die Pflege von Stichtagswährungskursen zur Umrechnung (Abb. 6). Abb. 6: Beispielhaftes Dashboard mit Drilldown-Navigation und Ampeln (bei Bedarf) 15

16 Big Data Schritt 4 Umfragenabschluss: Der Umfrageprozess wird abgeschlossen, die Daten werden analysiert und zu Reporting-Zwecken mit ergänzenden Daten angereichert. Komplexes, statisches Reporting erfolgt weitgehend automatisiert über Word (OpenXML) und wird dort manuell optisch und inhaltlich feingeschliffen. Aus Datenschutzgründen können wir hier keine echten Report-Samples zeigen. Schritt 5 New Insights: Self Service BI Sheets werden mit PowerPivot zentral erstellt und zur Auswertung an die Regionen, Länder und internen Analysten übermittelt. In den grünen Zonen können End User dann einfach Slicer in die Daten ziehen und somit durch erweiterte Datenschnitte analysieren. Abbildung 7 zeigt den Entwurf eines PowerPivot Sheets. Dem End User präsentiert sich das Sheet ohne Modellierungsoptionen im Browser. Abb. 7: PowerPivot Sample 16

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