IBM Business Intelligence Lösungen für Data Warehouse (DWH) durch Information Integration

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1 IBM Software Group IBM Business Intelligence Lösungen für Data Warehouse (DWH) durch Information Integration Wien, März 2009 Gerald AUFMUTH Technical Presales / IT-Specialist für DB2 & Informix / BI-DWH / IP&S / MDM SW Group Austria / Information Management Alps EMEA NE 2008 IBM Corporation

2 Information Management Services Portfolio Finanzanalyse Budgetierung Planung & Kontrolle Konsolidierung Datenvisualisierung Data Warehousing Dashboard Informationscockpit Data Mining OLAP (Online Analytical Processing) Kennzahlenmanagement Analyse Auswertung Berichte Visualisierung von Daten Information Services Business Performance Management Master Data Management Business Intelligence Content Management Informationsdrehscheibe und Hub für Kunden-Stammdaten Produkt-Stammdaten Erkennen von Identitäten Analyse von Identitäten Idententitätsbeziehungen Dokumentenverwaltung Archivierung Textanalyse Textmining Intelligente Suche Kategorisiertes Finden Workflow Spoolfile Archivierung Datenbanken DB Zugriff DB Speicherung DB Definition DB Modellierung DB Generierung DB Re-engineering DB Optimierung DB Tools DB Monitoring Information Integration Data Management Erkennung Analyse Bereinigung Normierung Extraktion Transformation Föderation Replikation Laden von beliebigen Daten Seite 2 März 2009

3 Integrated Data Management Big Picture Four Major Themes: 1. Business Growth 2. Data Governance 3. Infrastructure Simplification 4. Business Resilience Three Key Audiences: 1. C-Level CIO, Chief Compliance Officer 2. LOB VP Finance, HR 3. IT Practitioner DBA, QA, Developer, Architect Seite 3 März 2009

4 Data Management Hier kann geholfen werden Seite 4 März 2009

5 In welche Bereichen eines Unternehmens wird BI-Software genutzt? Seite 5 März 2009

6 Für welche Aufgabengebiete wird BI-Software im Unternehmen genutzt? Seite 6 März 2009

7 Data Warehouse Definition (Wikipedia) A data warehouse is the main repository of an organization's historical data, its corporate memory. It contains the raw material for management's decision support system. The critical factor leading to the use of a data warehouse is that a data analyst can perform complex queries and analysis, such as data mining, on the information without slowing down the operational systems. Information Warehousing and Storage Access Models Turn Information Chaos Into Information OnDemand Eliminate Waste While Taking Back Control Simplify Complexity, Enable Confidence While Reducing Costs Enable Visibility While Reducing Risks 2U Seite 7 März 2009

8 Clients face many Information on demand challenges 60% + of CEOs: Need to do a better job capturing and understanding information rapidly in order to make swift business decisions Only 1/3 of CFOs believe that the information is easy to use, tailored, cost effective or integrated 79% of companies: have 2 + repositories 25%: have % of information is unstructured 17% of IT Budgets Spent on Storage HW, SW, People Products s Trx. Reports Customers Employees Orgs. Databases Documents Financials Media Partners Web Content 48 disparate financial sys. and 2.7 ERP sys. in the average $1B company 30-50% of design time is copy management 30% of people s time is spent searching for relevant information 37% CGR Disk Storage Growth Terabytes Disk Storage in 2005 Sources: IBM & Industry Studies, Customer Interviews 40% of IT budgets may be spent on integration 2U Seite 8 März 2009

9 2U IBM Software Group Datenwachstum Ein Terabyte Daten pro Kopf und Jahr Jeder Mensch produziert im Jahr eine Datenmenge von einem Terabyte, wenn er s schreibt, digital fotografiert, Filme aufzeichnet, das Finanzamt beschäftigt oder sich beim Arzt untersuchen lässt. Zu diesem Ergebnis kommt eine Untersuchung von IBM. Der Papierausdruck dieser "individuellen Informationsspur" würde demnach das Holz von Bäumen erfordern. Bis zum Jahr 2020 wird die Datenmenge pro Kopf der Bevölkerung auf das 16-Fache steigen und dann also eine Speicherkapazität von 16 Terabyte [ Gigabyte] erforderlich machen. Ablöse für klassische Speicherung Um diesen erwarteten Zuwachs zu bewältigen, stellte IBM jetzt nach dreijähriger Forschung mit mehr als Mitarbeitern und Kosten von zwei Milliarden Dollar "die bisher größte Markteinführung im Bereich Informationsinfrastruktur" vor. Rund 30 neue Produkte wurden im Rahmen der Initiative präsentiert. Dabei handelt es sich nicht mehr um die klassische Lagerung von Daten in einem Speichersystem und ihre Bereitstellung auf einem Server, sondern um die Organisation von "dynamischen Informationen, die Personen individuell in einer Cloud-Umgebung begleiten". Cloud-Computing Als "Cloud-Computing" wird die Nutzung von Anwendungen und Diensten im Internet bezeichnet, wobei der genaue Ort der Datendienste irrelevant wird. Das neue IBM-Konzept soll Unternehmen und Behörden mit neuen Techniken und Diensten helfen, den massiven Zuwachs von Daten und ihre steigende Mobilität ebenso zu bewältigen wie die damit verbundenen Energiekosten und Sicherheitsprobleme. Zu den einzelnen Bestandteilen gehören ein Plattenspeichersystem, das hoch skalierbar, also für wachsende Anforderungen erweiterbar ist, sowie Lösungen zur nahtlosen Integration dieses Systems in globale Netze. Seite 9 März 2009

10 IBM Software Group Simple Reliable Flexible InfoSphere Warehousing 9.5 2U 2008 IBM Corporation

11 IBM Lösung für Information-Warehouse Business View Ziel und Vorteile Richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stellen Mit der Information-Warehouse-Lösung von IBM können Sie riesige Datenmengen schnell, gründlich und mit analytischer Präzision durchsuchen. Warum IBM für ein Information-Warehouse? Eine Information-Warehouse-Lösung von IBM basiert auf den führenden IBM Technologien und dem umfassenden Know-how der IBM Experten. Was uns als Partner auszeichnet: IBM bietet führende Technologien und praktische Erfahrung sowie erstklassige Business- Intelligence-Technologieservices, die greifbare Ergebnisse liefern. Profitieren Sie von unseren branchenspezifischen Daten- und Informationsmodellen für eine schnellere Wertschöpfung und geringere Risiken. IBM verfügt über eine bewährte Business-Intelligence-Referenzarchitektur und Best Practices. Wir bieten ein umfassendes Portfolio an Hardware und Software auf Basis offener Standards. Die IBM Lösungen sind mit praktisch allen gängigen Hardwareplattformen und Betriebssystemen kompatibel. Unsere Technologie für die Datenbankautomatisierung beansprucht 25 Prozent weniger Personal als die Technologie anderer Datenbankanbieter. Nutzen Sie unsere Finanzierungsoptionen zur Verteilung der Anfangsprojektkosten, um somit die Ausgaben optimal auf den geschäftlichen Nutzen auszurichten. Seite 11 März 2009

12 Layered Data Architecture with multiple levels of granularity provides various users with appropriate level of detail Data is Transformed into Information ETL / EAI, EII Users are at specific floors Floors may be logical through Views Data Movement information creation Floor 0 Floor 1 Floor 2 Floor 3 Floor 4 Floor 5 Dashboard Static reports, Fixed Periods Dimensional, Data Mart, Cubes, Duration: Years Summarized Data Performance and rolled up Data Duration: Years Near 3 rd Normal Form, Subject Area, code and Reference tables. Duration: Years Staging, detail, denormalized, Raw Source Duration: 1, 7, 30, 60, 90, 120, 180, etc days Operational Systems Duration: 1, 7, 30, 60, 90, 120, 180, etc days Sample DB2 Features Cognos, MQTs, Portals Summarization Cube Views, MQTs, Star joins, DA MQTs, DA, SQL Function Mining, MPP, scale, growth, Merge MQ, MDC, LOAD, Insert ism Strategic Decision Making Tactical Decision Making Operational Decision Making 2U Seite 12 März 2009 EDW is a Household

13 Gründe für ein integriertes zentrales Data Warehouse von IBM Unabhängigkeit Integriertes OLAP & Mining Zentrales reusable Metadaten Management Von A Z alles von von einer Firma Ausfallsicherheit Performante wachstumsorientierte stabile Plattform Unstrukturiere Datenbindung von von Such-Ergebnissen Integration von von Daten aus aus Content Real Time Zugriff (Föderation) & Beladung (Replication, ETL) OLTP-Entlastung Einheitliche technische & fachliche Schnittstelle für für Anpassungen // Änderungen // Erweiterungen // Umstellungen // Modifikationen Einfache selbstwartende Automation Offene Plattform für für 3-Anbieterwerkzeuge 2U Seite 13 März 2009

14 Vom Data Warehouse zum Information Warehousing Das IBM Information Warehouse stellt alle benötigten Dienste für eine DWH-Infrastruktur einheitlich bereit. Planing Information Warehouse Reporting Master Data Management Meta Data Management Mining Modelling Integriertes Data Warehouse High Available Workload Managment OLAP SOA Information Integration Quality Managment Entity Analytics ETL Enterprise Data Warehouse In-Line Analytics Industry Models & Lösungen Seite 14 März 2009

15 Data Mining Motivation immer aktuell Ständig wachsende Datenmengen enthalten wertvolle, bisher ungenutzte Informationen! Data Mining ist der Prozess, der aus großen Datenbeständen vorher unbekannte, verständliche Informationen extrahiert und sie so aufbereitet, dass sie eine wertvolle Entscheidungshilfe darstellen. Data Mining ist ein Prozess zum automatisierten Extrahieren und Aufbereiten von bestimmten Informationen aus einer großen Datenmengen. [wikipedia] Data Mining ermöglicht komplexe und ungerichtete Analysen von Datenbeständen zur Entdeckung von Strukturen und Mustern durch Verfahren der Statistik, des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. [Bange, 2003] Seite 15 März 2009

16 Strategische Ausrichtung von BI-Aktivitäten DATENREPOSITORY & DATENMODELLE Seite 16 März 2009

17 Extending Beyond the Warehouse Dynamic Warehousing enables dynamic business insight Dynamic Deployment Dynamic Development Flexible and Scalable Dynamic Information Modular Enterprise Architecture Integrated Tools for Design, Aggregated Master Views Search, Analytics & Mining Integration Simplicity Available as a Service Data Architect Mgmt Master Data Data Models Balanced Configuration Structured & Unstructured Management Management Governance Real Time Analysis Search & Text Analytics Enterprise Content Mgmt Industry Data Models Seite 17 März 2009

18 IBM DB2 Warehouse software V9.5 (Viper II) A complete, integrated platform to support Embedded Analytics New Feature New Feature New Feature Seite 18 März 2009

19 InfoSphere Warehouse Cubing Services Geschäftszentrierte OLAP Abstraktion der DWH Informationen Reporting SQL Access InfoSphere Warehouse Office Cubing Services 3 rd Party Universal Cube Access (MDX, ODBO) Skalierbares low-latency OLAP Sehr große Dimensionen und große Datenmengen Integriertes Design und Verwaltung No Copy Analyse mit universellem BI Tool Zugriff Reichhaltiges Reporting und Entscheidungsunterstützung für eine große Anzahl von Anwendern und dadurch größeren Nutzen der Informationen Seite 19 März 2009

20 InfoSphere Warehouse V9.5.1 Supporting Advanced Analytics Universal Access Portals & Web Apps Reporting Solutions MS Office / Share-point Web Services SQL/MDX MDX Analytical Acceleration No Copy Analytics Advanced Design & Management Extreme Performance Advanced Capability Unstructured Text Analytics Data Mining Design Studio & Admin Console Embedded Data Movement & Transform Workload Management Data Compression On-line Analytical Processing (OLAP) Remote Data Access Data Retention MPP Data Server Platform C-Class D-Class E-Class Linux / Windows AIX / HP / SUN Seite 20 März 2009

21 Was ist zukünftig zu tun? Planning & Budgeting & Prognosen Ersetzt Arbeitsmappen basierte, manuelle Planungs- und Budgetierungsprozesse Reduziert die Anzahl von Planungsloops und eliminiert die Datenfehleranfälligkeit Verbindet die Finanz- mit allen anderen Abteilungen (Gruppierung und Sortierung) Ersetzt starre Budgetierung durch kontinuierliche Planung für bessere Flexibilität und Reaktionsvermögen Unterstützt Proofen Practices wie treiberbasierte Planung und Rolling Forecasts Warnmeldungen & proaktive Zustellung Unternehmensweite Verteilung (innerhalb und außerhalb) von Informationen für rasche Reaktion und Prozess-Maßnahmen Nachrichten-Übermittlung oder Abruf zeitoder ereignisgesteuert Seite 21 März 2009

22 Entity Analytics vielfältige Anwendungen Überwachung gesetzlicher Vorschriften Geldwäschegesetz Bereicherungsverbot Kreditsicherung Sarbanes Oxley Innere Sicherheit Terrorabwehr Strafverfolgung Behördenübergreifende Zusammenarbeit Präventive Maßnahmen Erkennung der Identität ein wichtiger erster Schritt Betrugserkennung Versicherung (Schaden) Kreditkarten Kreditwesen Steuer, Sozialleistungen Insidergeschäfte Spielcasinos, Wettbüros Gesundheitswesen Kundenbeziehung/CRM eindeutige Zuordnung Kundenbeziehungen erkennen Adressbereinigung Kontaktdaten Seite 22 März 2009

23 Information Management Sales Team Österreich DI Wolfgang Nimführ Gerald Aufmuth Seite 23 März 2009

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