Ist die Cloud der richtige Ort fu r Business Intelligence (BI)?

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1 Ist die Cloud der richtige Ort fu r Business Intelligence (BI)? von Dr. Thomas Heise Abstrakt... 2 Verschiedene Service-Modelle im Cloud Kontext... 3 Was spricht für den Einsatz?... 4 Kurzfristiges Aufsetzen einer Standard BI Umgebung... 4 Vereinfachter Zugriff von Informationen für Außendienstmitarbeiter oder Kunden... 4 Informations- und Daten- Serviceangebote als Geschäftsmodell... 4 Storage für Cold Data und historische Daten... 4 Sharing analytischer Werkzeuge und Infrastruktur... 5 Nutzung von spezialisierten Data Scientists als Service durch Business Analysten... 5 Reduktion der Fertigungstiefe bzgl. Infrastruktur, Software-Management oder Asset- Management... 6 Kosteneinsparungen bzw. Kostentransparenz durch Nutzung von Storage in der Cloud... 6 Kehrseite der Medaille... 7 Latenzzeiten, wenn Storage in der Cloud für Daten mit Near-Realtime-Bezug genutzt wird... 7 Sicherheitsausrüstung der Provider muss Schutzbedürfnis der Kunden erfüllen... 7 Notwendige Anwendungen, die für einen Remotezugriff nicht das Schutzbedürfnis der Kunden erfüllen... 7 Hohes (tägliches) Ladevolumen in den Storage bei begrenzter Netzwerk Infrastruktur... 7 Bestehende Infrastruktur zur Integration verteilter Daten... 8 Provider unterstützt nicht alle Applikationen der Kunden... 8 Verfügbarkeit von Services... 8 Fazit... 9 Heise Consulting Services GmbH 2014 Seite 1 von 9

2 Abstrakt Das Thema Big Data führt zum Nachdenken über bisherige und zukünftige Business Intelligence (BI) Strategien. Komplexe Fragenstellungen und Vorhersageerwartungen an eine BI Lösung machen den weiteren Ausbau einer DataWarehouse Infrastuktur erforderlich andererseits sind Kosten und enge IT Budgets zu managen. BI Anbieter überarbeiten ihre Angebote und es entstehen erste BI Cloud Infrastruktur Services. Auch Firmen wie Amazon, die früh analytische Infrastrukturen aufgebaut haben, bieten BI Cloud Infrastruktur Services an und liefern WAN Anbindungen gleich mit. Themen des Artikels - BI Cloud Anbieter - Nutzen von BI Cloud Services - Integration BI Cloud Services in eine bestehende BI Infrastruktur - Fertigungstiefe von BI Lösungen managen - Transformationen & Transitionen bei der Einführung von BI Cloud Services - Data Science als neues (Cloud) Servicemodell für analytische Fragestellungen - Schutzbedarf von Daten und Anwendungen prüfen Heise Consulting Services GmbH 2014 Seite 2 von 9

3 Verschiedene Service-Modelle im Cloud Kontext Es ist zwischen Private-Cloud-Angeboten, die nur einem bestimmten Nutzerkreis wie Angehörigen der gleichen Firma offensteht, und Public-Cloud-Lösungen, die alle Interessierten verwenden können, zu unterscheiden. Für Business Intelligence (BI) Lösungen werden primär Private-Cloud Angebote in Frage kommen, so dass ausgewählte Nutzer Zugriff auf Daten und Anwendungen erhalten. Dieser Ansatz sollte dem Schutzbedürfnis der Kunden am besten gerecht werden, auch wenn für den Provider Skalierungen gegenüber Public-Cloud-Lösungen erschwert werden. Es sind verschiedene Service-Modelle im Cloud Kontext im Einsatz: Infrastructure-as-a-Service (Iaas) stellt dem Anwender Infrastruktur wie virtuelle Maschinen oder Speicherplatz zur Verfügung. Platform-as-a-Service (PaaS) offeriert eine Ausführungs- und Entwicklungsumgebung. Bei Software-as-a-Service (SaaS) schließlich bietet der Cloud-Provider eine Software- Komplettlösung an, die der Anwender beispielsweise über den Webbrowser bedient. Gängigstes Beispiel für SaaS-Angebote sind Office-Suiten. Eine Business Intelligence (BI) Lösung besteht aus Architektur- und Prozesskomponenten. Diese Komponenten lassen sich zu Services zusammenfassen. Diese BI spezifischen Services (Data Warehouse-as-a-Service, Data Management-as-a-Service und Data Analytics-as-a-Service) lassen sich als Zusammenstellung von Cloud Service-Modellen verstehen: Business Intelligence (BI) Data Warehouseas-a-Service Data Management-as-a- Service Data Analytics asa-service Infrastructure-as-a- Service Platform-as-a- Service Software-as-a- Service (X) X X (X) X X (X) X X Reine Infrastruktur Services wird es im BI Kontext selten geben, da Softwarekomponenten und Hardwarekomponenten unter Performancegesichtspunkten häufig aufeinander abgestimmt werden. Die Nutzung der Dienste des Providers nimmt von IaaS bis zum SaaS zu. Der Kunde muss sich mit zunehmenden Diensten des Providers auf Sicherheitszusagen verlassen. Heise Consulting Services GmbH 2014 Seite 3 von 9

4 Was spricht für den Einsatz? Kurzfristiges Aufsetzen einer Standard BI Umgebung Junge Unternehmen oder Unternehmen, die bislang keine BI Engagements unternommen haben, erhalten die Möglichkeit, eine BI Lösung aufzubauen, ohne (lokal) zuvor eine Infrastruktur erstellen zu müssen, sondern die BI Plattform von einem BI Cloudanbieter zu beziehen. Offeriert der Cloudanbieter Standard-Branchen-Datenmodelle und Reportingfunktionen, so ist nach dem Aufbau der Datenversorgung ein initiales Berichts- und Analysewesen rasch aufgebaut und operativ. Durch die Reduktion der Fertigungstiefe kann das Unternehmen auf Aufbau und Vorhaltung eigener (technischer) BI Rollen verzichten. Der Übergang zum Outsourcing/Outtasking der BI Lösung ist damit geschaffen. Auch für Software- und/oder Provider-Evaluationen bietet die BI Cloud spannende Optionen der interessierte Kunde erhält vor der Transformation einer bestehenden BI Umgebung in eine neue Zielumgebung oder der Transition von Serviceinhalten die Möglichkeit zu prüfen und zu testen, ohne hierzu lokal eine neue BI Plattform aufbauen zu müssen. Vereinfachter Zugriff von Informationen für Außendienstmitarbeiter oder Kunden BI Cloudanbieter müssen die Netzwerk- und Sicherheitsinfrastruktur bereitstellen, damit Kunden auf Daten und Funktionen einer BI Lösung zugreifen können. Der Zugriff von ausgewählten Personen auf einzelne Funktionen und Daten ist daher nur ein Folgeschritt. Bereits seit Jahren gewähren Unternehmen ausgewählten Mitarbeitern Zugriff auf ausgewählte BI Reportingwerkzeuge. Mit diesen Maßnahmen sollten notwendige Aspekte einer Sicherheitsinfrastruktur bereits vorhanden sein, so dass der Zugriff auf Anwendungen und Daten für ausgewählte Anwender oder Geschäftspartner ebenfalls ein Folgeschritt ist. Informations- und Daten- Serviceangebote als Geschäftsmodell Eine zentrale Größe bei der finanziellen Kalkulation von BI Cloud Lösungen ist das Datenvolumen. Liegen Daten und Anwendungen in der Cloud, so kann die Sicherheitsinfrastruktur auf Anforderungen erweitert werden, um ausgewählte Daten und Anwendungen gezielt Personen und Gruppen verfügbar zu machen. Sollen spezielle Daten oder Auswertungen Geschäftspartner bzw. Kunden verfügbar gemacht werden, so sind die (laufenden) Kosten für ein neues Serviceangebot im Wesentlichen durch das zusätzliche Datenvolumen begründet (zzgl. der Einmalkosten für die Etablierung des Services). Ausgewählte Cloud Services werden auf Geschäftspartner bzw. Kunden ausgeweitet. Storage für Cold Data und historische Daten Die Begriffe Cold Data und Hot Data wurden vor Jahren in BI Architekturen eingeführt, um mit unterschiedlichen Speicherkonzepten Anforderungen zur Geschwindigkeit der Verfügbarkeit von Daten zu differenzieren. Near-Realtime Anforderungen oder im stetigen Zugriff stehende Daten sind Hot Data und werden weniger häufig genutzten oder im Rahmen von Batchauswertungen genutzten Cold Data gegenübergestellt. Erfahrungen zeigen, dass sich die Eigenschaft der Daten verändert: Üblicherweise werden im Rahmen der Historisierung der Daten Hot Data zu Cold Data. Ein Ansatz ist, diese Cold Data auf Bänder oder simplen Storage Lösungen auszulagern und im Extremfall nur bei Bedarf in das Data Warehouse einzulesen oder durch Aggreationen, Komprimierungen und Selektionen das historische Datenvolumen zu reduzieren. Probleme entstehen durch große Datenvolumen beim Einlesen von ausgelagerten Daten in das Data Warehouse, stetig weiterentwickelte Datenmodelle bei nicht aktualisierten Datenarchiven oder durch den Verlust von Detaildaten für analytische Zwecke bei Reduktionsansätzen. Ein Ausweg kann sein, Data Warehouse Cloud Storage in die BI Infrastruktur zu integrieren. Die lokale BI Infrastruktur wird für Hot Data genutzt und die BI Cloud für Cold Data, die transparent den Anwendungen verfügbar gemacht wird. Heise Consulting Services GmbH 2014 Seite 4 von 9

5 Sharing analytischer Werkzeuge und Infrastruktur Die Nutzung von Host Rechenzentrumskapazitäten ist nicht neu und wurde bereits vor der Existenz von Client-/Server Umgebungen in den 80er Jahren genutzt. Jeder Anwender erhielt Rechen- und Storagekapazität von einem Zentralen Hostsystem die Vertraulichkeit der Daten wurde bereits damals von Sicherheitsfunktionen unterstützt. Verbrauchte Hostkapazität wurde nach einem Schlüssel aus Rechenzeit, CPU Auslastung und Storage Verbrauch abgerechnet. BI Cloudanbieter können diese etablierten Modelle für Angebote von Storage and analytic computing capacity adaptieren. Die meisten heutigen Data Warehouse Umgebungen lassen sich für Mandatenlösungen konfigurieren, so dass die Vertraulichkeit von Daten unterstützt wird. Rechenleistungen von Datenbanken pro Nutzergruppe oder die Nutzung von virtuellen Rechnern, auf denen analytische Applikationen laufen, lassen sich bei vielen BI Softwarekomponenten auf der Ebene Anwender/Anwendergruppe konfigurieren (Kapazitätsmanagement). Der vor über 10 Jahren etablierte Data Mining Ansatz, analytische Modelle an ausgewählten Daten zu entwickeln und die fertigen Modelle auf den gesamten Datenbestand anzuwenden, wird heute ergänzt, indem Modelle bereits auf dem Gesamtbestand der Daten entwickelt werden. Die Notwendigkeit, Vorhersagemodelle kontinuierlich zu verifizieren, bleibt damit erhalten, jedoch wird die Stichprobenbildung vereinfacht oder entfällt. Die Analysen finden mit diesen Verfahren an mitunter weitaus größeren Datenbeständen statt als bisher. Sollen nicht-strukturierte oder semi-strukturierte Daten ausgewertet werden, bedarf es (in der Regel) einer Vorverarbeitung mit analytischen Verfahren, um strukturierte Daten zu erhalten. Die Anforderungen an Rechen- oder Speicherkapazität können lokale Kapazitäten der Unternehmen übersteigen, so dass BI Cloud Kapazitäten eine Alternative bei der rechenintensiven Analyse darstellen können die Unternehmen werden entlastet, eigene BI Plattformen aufzubauen oder auszubauen. Nutzung von spezialisierten Data Scientists als Service durch Business Analysten Das Phänomen Big Data beschreibt eine zunehmende Anzahl von Daten, Datenquellen sowie die Integration von unstrukturierten bis strukturierten Daten. Auswertungen und Analysen sollen einer zunehmenden Anzahl von Personen verfügbar gemacht werden und in immer kürzeren Zyklen Entscheidungen beeinflussen oder automatisieren. Die Rolle des Data Scientists beschreibt das Tätigkeitsfeld eines Statistikers mit einem breiten Erfahrungsspektrum von klassischen varianzanalytischen bis hin zu konnektionistischen Verfahren, der sowohl Datenmodelle versteht, Algorithmen mit Script- und Hochsprachen erstellen kann sowie eine Vielzahl heutiger analytischer Werkzeuge kennt und anwenden kann, mit dem Ziel, Vorhersagemodelle und Wirkzusammenhänge aus dem Phänomen Big Data zu entwerfen. Meistens sind Data Scientists auf ausgewählte Verfahren spezialisiert, so dass mitunter ein Team von Data Scientists für ausgefallene Fragestellungen ideal ist. BI Cloud Anbietern bietet sich die Möglichkeit, spezialisierte Data Scientists als Serviceleistung zum Erstellen von Vorhersagemodellen und Prognosen ihren Kunden anzubieten. Business Analysten und Branchenexperten der Kunden können Dienstleistungen der Data Scientists nutzen, um Analysen durchführen zu lassen, die diese vor dem jeweiligen Geschäftshintergrund bewerten und für den Einsatz im Unternehmen vorbereiten können. Kunden sind dann davon befreit, eigene Teams von Data Scientists vorzuhalten. Der Ansatz von statistischen Dienstleistungen ist nicht neu, so werden an Universitäten seit Jahren Abteilungen der Medizinischen Informatik unterhalten, in denen Mathematiker und Statistiker Analysen für klinische Fragestellungen erarbeiten. Auch Fachbereiche der Sozial- und Politikwissenschaften nutzen Experten der Statistik und Mathematik zur Erstellung empirischer Analysen. Die Gemeinsamkeit dieser interdisziplinären Arbeit ist, dass die Mathematiker/Statistiker die statistischen Methoden und Verfahren kennen und anwenden, die Heise Consulting Services GmbH 2014 Seite 5 von 9

6 Auftraggeber analytische Fragestellungen formulieren und die analytischen Ergebnisse nutzen. Die Verfahrenswahl findet häufig in Abstimmung zwischen Auftraggeber und Mathematiker/Statistiker statt. Reduktion der Fertigungstiefe bzgl. Infrastruktur, Software-Management oder Asset- Management Werden BI Cloud Lösungen der Provider genutzt, so entfällt für den Kunden die Notwendigkeit, die Infrastruktur für diese Komponenten selber vorzuhalten. Befindet sich die Infrastruktur beim Provider, so sind auch keine Räumlichkeiten vorzusehen. In der Regel erfolgen die Abrechnungen auf Basis des genutzten Storagevolumens, so dass ein Datenservice eingekauft wird, der als Kosten bilanziert werden kann; die genutzten Infrastrukturkomponenten sind keine Anlagegüter. Es entfällt das Assetmanagement für eigene BI Infrastrukturkomponenten. Der Betrieb einer BI Infrastruktur kann in die Verantwortung des Providers übertragen werden. Liegen Data Warehouse Quellsysteme nicht in der Verantwortung des BI Providers werden Aufgaben der Befüllung von Schnittstellen und Job-Steuerungen vom Kunden zu leisten sein. Er behält damit die Hoheit über die zugehörigen Quelldaten und kann erkannte Datenfehler kontinuierlich in den Quellsystemen korrigieren. Kosteneinsparungen bzw. Kostentransparenz durch Nutzung von Storage in der Cloud Ein wesentlicher Bestandteil einer BI Lösung ist das DataWarehouse mit seinen strukturierten Daten. Wird das Data Warehouse um unstrukturierte Daten ergänzt, so werden diese üblicherweise in shared nothing clustern gespeichert (> 50 GB), die das parallele Ausführen von Analysen über diese Cluster hinweg ermöglichen. Hadoop Cluster werden hierzu häufig verwendet, weil sie komplexe Analysen schnell ausführen lassen. Hadoop Cluster sind skalierbar: Wird mehr Speicherplatz für Daten oder Rechenleistung benötigt, können weitere Cluster-Knoten hinzugefügt werden. Der Parallelisierungsgrad der Auswertungen steigt. Auch kleinvolumige BI Installationen (Datenvolumen < 50 GB) benötigen ein Mindestmaß an Infrastruktur mit Software, um ein Data Warehouse und eine Storage Plattform für Analysen und unstrukturierte Daten 7x24 verfügbar zu machen. Hierzu gehören auch Maßnahmen zur Datensicherheit, zum Backup & Recovery sowie Monitoring. Ferner wird ein Betriebsteam für die Datenbank und das Cluster benötigt. Werden diese Fixkosten auf Kosten pro GB Storage umgerechnet, so können Angebote von BI Cloud Providern mitunter günstiger sein. Heise Consulting Services GmbH 2014 Seite 6 von 9

7 Kehrseite der Medaille Latenzzeiten, wenn Storage in der Cloud für Daten mit Near-Realtime-Bezug genutzt wird Handelsplattformen werden in der Nähe der Rechner von Börsen aufgebaut, um gerade Vorteile im Bereich von Milli- oder Microsekunden zu nutzen. Auswertungen, Kauf und Verkauf von Finanzprodukten müssen near-realtime durchgeführt werden ein Transfer der Daten und die nachfolgende Analyse in Cloud-Umgebungen enthält zu hohe Latenzzeiten. Dies gilt auch, wenn Langzeitmodelle in der Cloud erstellt werden können, um diese dann lokal auf den Handelsplattformen einzusetzen. Web-Analysen werden vermehrt dazu genutzt, Kunden auf ihrem Click Stream mit individuellen Web-Content zu antworten. So werden auf Shop Plattformen beispielsweise individuelle Angebote zum Cross- oder Upselling angeboten. Ein Transfer der Daten in die Cloud mit der Rücklieferung von individualisierten Web-Inhalten erhöht die Latenzzeiten, so dass der Kunde die betroffene Seite bereits verlassen haben kann. Sicherheitsausrüstung der Provider muss Schutzbedürfnis der Kunden erfüllen Sicherheit ist nicht nur die Verschlüsselung der Daten zwischen Provider und Kunden. Einzelne Branchen erheben Mindeststandards an Authentizität sowie die Vertraulichkeit der Daten. So stellt die Finanzdienstleistungsaufsicht (Bafin) Anforderungen an die Mindestanforderungen für das Risikomanagement (MaRisk) im Bankenumfeld. Deutsche Behörden verlangen bei vielen Projekten mit Dienstleistern aus der Privatwirtschaft die Umsetzung des IT-Grundschutzes und richten auch sich selbst danach aus. International ist dies der Standard ISO Aus diesem Standard leiten sich Anforderungen an die Infrastruktur, die Datenhaltung, Backup & Recovery, Monitoring, Intrusion Prevention und Detection etc. ab. Ein professioneller BI Cloud Provider wird diese Elemente etablieren können, die Kunden benötigen die Gewissheit und das Vertrauen, dass diese IT Sicherheitsstandards vom Provider erfüllt werden. Notwendige Anwendungen, die für einen Remotezugriff nicht das Schutzbedürfnis der Kunden erfüllen Kunden haben mitunter in Ihrer BI Infrastruktur Applikationen, z.b. betagte Client/Server Applikationen, individuell erstellte Anwendungen die keine ausreichende Autorisierung und Vertraulichkeitsschutz bieten. Verschlüsselte dedizierte Netzwerkverbindungen oder Tunnelmechanismen zwischen Provider und Kunden lösen mitunter nicht alle Sicherheitsrisiken. Die Transformation solcher schutzbedürftigen Anwendungen ist dann der Ausweg, wenn Daten aus der Cloud genutzt werden sollen oder die Anwendung selber als SaaS vom Kunden genutzt werden soll. Hohes (tägliches) Ladevolumen in den Storage bei begrenzter Netzwerk Infrastruktur Bei der Transformation & Transition eines Data Warehouse in die Cloud ist neben der täglichen Datenintegration der Initial Load der bestehen historischen Daten zu berücksichtigen. Die maximale Bandbreite mit Amazon AWS Direct Connect beträgt gegenwärtig 10 Gb/s und ist geeignet, rechnerisch 4,5 TB/h Daten zu transferieren. Cloud Lösungen außerhalb von Amazon werden wahrscheinlich andere WAN Stecken nutzen. Die Kunden müssen in ihren Rechenzentren diese dedizierte WAN Verbindung in ihr Netzwerk integrieren und ggf. eine Verbindung zwischen AWS Direct Connect-Standort und dem Kundenrechenzentrum bei Ihrem lokalen Netzwerkprovider beauftragen. Für den täglichen Load sollte diese Bandbreite reichen. Die Mehrzahl der derzeitigen Data Warehouses besitzen ein Datenvolumen von bis zu 100 TB. Nur wenige heutige Implementierungen haben einen Datenbestand im Petabereich. Der initiale Datenbestand kann daher bei den meisten Implementierungen über WAN Verbindungen übertragen werden und bei Bedarf über den Versand von Datenträgern. Einschränkungen Heise Consulting Services GmbH 2014 Seite 7 von 9

8 können an Standorten von Kundenrechenzentren entstehen, die nicht mit der notwendigen Bandbreite an AWS Direct-Connect-Standorte angebunden sind. Bestehende Infrastruktur zur Integration verteilter Daten Die meisten BI Lösungen sind über Jahre gewachsen. Das Data Warehouse erhält von zahlreichen Quellsystemen strukturierte Daten. Meistens sind dies kundeneigene Systeme wie ERP, Produktionssteuerung, Shop-Lösungen, Kampagnenmanagement, Call Records etc. Die Schnittstellen und das Datenmanagement sind in ausgeklügelte Job-Steuerungen eingebunden. Auch automatisierte Entscheidungen mit Hilfe analytischer Applikationen sind häufig in operative Anwendungen integriert. Eine Transition einer lokalen Data Warehouse Umgebung in die Cloud hat daher eine Transition innerhalb der Schnittstellen und Job Steuerung des Kunden zur Folge. Die Kosten und die Komplexität solcher Projekte für eine Transition & Transformation werden umso höher ausfallen, umso mehr datengetriebene Entscheidungen bereits beim Kunden etabliert sind. Provider unterstützt nicht alle Applikationen der Kunden Der Markt für BI Software hat sich seit den 90er Jahren dramatisch konsolidiert. So haben beispielsweise SAP oder IBM ihr Softwareportfolio durch den Zukauf etablierter BI Suiten oder analytischer Applikationen in den letzten Jahren erweitert. In den Unternehmen bestehen z.t. über Jahre gewachsene individuelle BI Anwendungen; auch wenn beispielsweise hierzu ein Framework wie von SAS für Dashboards oder das Datenmanagement verwendet wurde. Ferner sind ausgereifte Open Source BI Anwendungen entstanden, die Kunden in ihre BI Lösungen integriert haben. Die Cloud Anbieter können ihrerseits nicht alle BI Anwendungen unterstützen, so dass zu entscheiden ist, ob die Transformation einer Anwendung auf eine vom Cloudanbieter unterstützte Anwendung sinnvoll oder möglich ist. Befindet sich die Plattform des Cloudanbieters im Ausland, ist gem. der Bestimmungen im Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) eine Prüfung notwendig, ob schutzwürdige Daten, z.b. personenbezogene Daten, übermittelt werden dürfen. Der Cloudanbieter kann durch spezielle Registrierungen, z.b. beim US-Handelsministerium gem. Safe-Harbour-Abkommen, die Sicherheitslücke zum Übertragen personenbezogener Daten in die USA schließen. Soll die Datenübertragung in Drittländer erfolgen, kann dieser Datentransfer zu weitreichenden Änderungen auch in Vertragsklauseln mit (End-)Kunden und Geschäftspartnern münden. Einzelprüfungen können zur Folge haben, dass ausgewählte Anwendungen gar nicht in der Umgebung des Cloudanbieters ausgeführt werden können, wenn das Schutzbedürfnis nicht erfüllt werden kann. Verfügbarkeit von Services Die Verfügbarkeit eines technischen Systems ist die Wahrscheinlichkeit, dass das System bestimmte Anforderungen zu bzw. innerhalb eines vereinbarten Zeitrahmens erfüllt. Werden BI Services auf einen BI Provider ausgelagert, so erhöhen Remoteanbindungen zwischen Provider und Kunden die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls von Komponenten. Ein Data Warehouse wird zunehmend als geschäftskritische Anwendung betrachtet die Remoteanbindung sollte daher zumindest redundant erfolgen. Der BI Provider kann durch eine sehr hohe Verfügbarkeit innerhalb seiner Systeme zur Erhöhung der Gesamtverfügbarkeit beitragen. Immer mehr BI Lösungen werden mit einer 7 24 Verfügbarkeit vereinbart, dies bedeutet, dass es keine geplanten Downtimes gibt. Die BI Provider müssen daher Wartungen im laufenden Betrieb ermöglichen. Heise Consulting Services GmbH 2014 Seite 8 von 9

9 Fazit Für Unternehmen, die bislang kein BI Engagement mit Enterprise Data Warehouse Strategien umgesetzt haben und deren Datenvolumen des Data Warehouse mittelfristig unter 100GB liegen wird, bieten BI Cloud Lösungen eine gute Möglichkeit, rasch eine Standard BI Lösung zu etablieren. Da die BI Cloud Lösung in der Regel räumlich getrennt ist von operativen Anwendungen, wie beispielsweise Shop-Lösungen, sind near-realtime Automatisationen basierend auf datengetriebenen Analysen im Data Warehouse wegen Latenzzeiten zwischen der BI Plattform und der operativen Anwendung limitiert. Ein angenehmer Nebeneffekt ist, dass TCO (total cost of ownership) Berechnungen einfach sind gegenüber einer lokalen Lösung mit hoher Fertigungstiefe, da primär Fixkosten insbesondere für das genutzte Datenvolumen bei einer Cloud Lösung zu berücksichtigen sind. Für Unternehmen, die bereits ein BI Engagement mit einem Enterprise Warehouse umgesetzt haben, kann die Möglichkeit der Erweiterung des Data Warehouse um analytische Funktionen zur Auswertung unstrukturierter Daten ein spannender Ansatz sein. Auch die Auslagerung von cold data auf BI Provider kann eine Alternative sein, sofern dieser die Data Warehouse Plattform des Kunden unterstützt. Reichen Kapazitäten (Platzangebot, Netzwerk oder Zugangskontrollen) der lokalen Rechenzentren der Kunden aus, so können auch Ansätze betrachtet werden, bei denen der BI Provider mindestens die Plattform stellt und remote für den Kunden betreibt der Kunde erhält Funktionen des Data Warehouse, Datenmanagement und Analysen als Serviceleistung. Kunden können durch die BI Cloud Lösungen ihre (technische) Fertigungstiefe reduzieren. Gerade die Rolle eines data scientists, die derzeit für analytische Auswertungen von Kunden gesucht wird, bietet sich als Serviceleistung für BI Cloudanbieter an, deren Serviceangebot analytische Funktionen umfasst. Ein Business Analyst, der Fragestellungen aus Sicht der Kunden formuliert, kann als Bindeglied zwischen Kunde und data scientist auf Providerseite fungieren. Kunden sollten ihren Schutzbedarf prüfen und dem BI Provider diesen als Anforderung stellen. Der Provider muss Zusagen zum Schutzbedürfnis der Kunden erfüllen und die Einhaltung sicherstellen. Kunden sollten Serviceleistungen in Form von Service Level Agreements mit dem Provider fest vereinbaren und den Provider verpflichten, deren Einhaltung mit Monitoring- Werkzeugen zu überwachen und regelmäßig Performanceberichte über die Erfüllung der Service Level dem Kunden zur Verfügung zu stellen. Erwartete Serviceleistungen und nicht explizit formulierte Leistungen sind häufig ein Auslöser für Streitigkeiten, spätestens während der Nutzung, häufig bereits während der Transformation & Transition. Heise Consulting Services GmbH 2014 Seite 9 von 9

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