Analytische Datenbanken und Appliances als Engine für erfolgreiche Business Intelligence

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1 Analytische Datenbanken und Appliances als Engine für erfolgreiche Business Intelligence IBM Netezza Roadshow 30. November 2011 Carsten Bange Gründer & Geschäftsführer BARC

2 Die Krise hat die Anforderungen an BI verändert Kurzfristig verfügbare Transparenz und Frühindikatoren Analyse statt Reporting Planung und Simulation Risiko- und Strategiemanagement Flexibiltät für Anwender und Umsetzungsgeschwindigkeit für Änderungen

3 Entwicklungen im Datenmanagement

4 BARC Data Warehouse Survey 2011 Data Warehousing 2011 Status quo, Herausforderungen und Nutzen Umfrage in Deutschland zu den geschäftlichen Vorteilen von Data Warehouses Durchführung Anfang 2011 Teilnehmer 206 Teilnehmer Alle Branchen (21 Prozent Finanzdienstleistungen, 13 Prozent IT) Hintergrund der Teilnehmer: IT (56 Prozent) und Fachbereich (44 Prozent) 40 Prozent aus Unternehmen mit über Mitarbeitern Kostenlose Version verfügbar unter:

5 Vertrauen in die Daten ist eindeutig der wichtigste Grund für die Implementierung eines Data Warehouse Wie wichtig sind Ihnen die folgenden Ziele für die Einführung eines Data Warehouses/Data Marts? Anteil an äußerst wichtig Vertrauen in Daten 82% Höhere Kundenzufriedenheit Schnelles Berichtswesen Flexible Berichtserstellung für Fachanwender Übergreifende Prozesstransparenz Compliance des Reportingprozesses Fortgeschrittene Analysen Sonstige Steuerung operativer Prozesse Unterstützung des Planungsprozesses 26% 25% 24% 17% 17% 13% 13% 12% 11% % 20% 40% 60% 80% 100% Äußerst wichtig n = wechselnde Basis, n>163 n<184 Quelle: BARC Data Warehouse Survey 2011

6 Fast alle Ziele wurden von weniger als 50% der Befragten erreicht In welchem Umfang wurden die Ziele durch Ihr System erreicht? Vertrauen in Daten Unterstützung des Planungsprozesses Schnelles Berichtswesen Flexible Berichtserstellung für Fachanwender Höhere Kundenzufriedenheit Steuerung operativer Prozesse Übergreifende Prozesstransparenz Compliance des Reportingprozesses Übergreifende Prozesstransparenz Fortgeschrittene Analysen 14% 20% 29% 42% 40% 39% 36% 36% 36% 51% % 20% 40% 60% Ziel übertroffen / erreicht n = 174 Quelle: BARC Data Warehouse Survey 2011

7 Die IT sieht Datenqualität, Abfrage-Performance und Integration der verschiedenen Abteilungen als die größten Herausforderungen... Was sind aktuell die drei größten Herausforderungen für den Betrieb Ihres Data Warehouse? (nur IT) Datenqualität Umsetzungsgeschwindigkeit von Anforderungen 55% 54% Wichtige Fachbereiche nicht integriert 39% Weiterentwicklung ist aufwendig Wartbarkeit Lade-Performance 23% 22% 26% Kosten für Software Implementierungs- und Support-Kosten 14% 14% Sonstige 9% % 20% 40% 60% n = 145 Multiple-Choice, maximal 3 Antworten Quelle: BARC Data Warehouse Survey 2011

8 während die Anwender das größte Problem in der Umsetzungsgeschwindigkeit der neuen Anforderungen sehen Was sind aktuell die größten Herausforderungen für Anwender Ihres Data Warehouse? Business Sicht Umsetzungsgeschwindigkeit neuer Anforderungen 63% Datenqualität 51% Abfrage-Performance 42% Bereiche können nicht übergreifend ausgewertet werden 34% Datenaktualität 22% Kosten 14% Sonstige 9% % 20% 40% 60% 80% n = 188 Multiple-Choice, Maximal 3 Antworten Quelle: BARC Data Warehouse Survey 2011

9 Mehr als ein Drittel der Befragten erwarten für 2011 ein starkes Wachstum der Datenmengen (>25%) Wie stark wachsen die für Berichtswesen und Analyse bereitgestellten Daten im Unternehmen im Jahr? Stark wachsend (>25%) 26% 36% Leicht wachsend (1-25%) 60% 70% Kein Wachstum (0%) Abnahme (<0%) 4% 4% 0% 0% % 20% 40% 60% 80% n = 136 (2010) und n=135 (2011) Quelle: BARC Data Warehouse Survey 2011

10 Ausprägungen analytischer Datenbanken Speicherformen für analytische Datenbanken Relational, zeilenorientiert Relational, spaltenorientiert Multidimensional Sonstige (Objekt-relational, Assoziativ, Datei, Streaming) Speicherorte für analytische Datenbanken Festplatte Solid State Disks RAM Prozessor-Cache Lieferformen für analytische Datenbanken Software Appliance Data as a Service 10

11 Welche Datenbanktypen nutzen Sie? Klassische Datenbanken 92% Analyseoptimierte Datenbanken 50% Schnittmenge aus "klassisch" und "analyseoptimiert" 42% % 20% 40% 60% 80% 100% n = 143 Quelle: BARC Data Warehouse Survey 2011

12 Big Data 1. Höhere Komplexität Größere Datenmengen Höhere Anwenderzahlen Höhere Abfragekomplexität Schnellere Aktualisierung der Daten 2. Polystrukturierte Daten Strukturierte Daten Semistrukturierte Daten, z.b. XML, HTML, Sensor-Daten Unstrukturierte Daten, z.b. Dokumente, Blogs, Bilder Analytische Infrastrukturen werden momentan erweitert, z.b. um Analytische Datenbanken, Streaming-Daten, Event-Processing, Hadoop, NoSQL Datenbanken,

13 Analytische Infrastruktur im Big Data Zeitalter Traditionelle BI-Anwendungen Big Data Analyse Dashboards Standard- Reporting Ad hoc Reporting Analyse Data Mining Planung Text Analyse Netzwerk- Analyse Pfad- Analyse Mustererkennung Data Mart 1 Data Mart 2 Data Mart n Sandbox Core Data Warehouse NoSQL HDFS Staging Area Datenintegration - Batch, Real Time, Streams/Events, Hadoop-Map/Reduce SAP ERP CRM Legacy Sensor-Daten Web Logs Dokumente Social Media

14 Data Warehouse Appliances

15 Appliance? Haushalt Netzwerk Data Warehouse Eine Appliance ist ein konfigurierbares Gerät mit einsatzspezifisch beschränkter Funktionalität. Idee der Data-Warehouse-Appliance: Data Warehouse System aus der Box Fertig installierte und konfigurierte Systeme mit abgestimmten Hardwarekomponenten (Prozessor, Hauptspeicher, I/O, Storage), Betriebs- und Datenbanksystem. 15

16 Ziele und Nutzen von Data Warehouse Appliances 1. Schnellere Installation und Inbetriebnahme 2. Unabhängigkeit von Expertenwissen für Konfiguration und Administration High Capacity vs. High Performance Appliances 3. Kostenreduktion Reduktion von Lizenzkosten durch Einsatz von Open Source Datenbanken Reduktion manueller Arbeit in Installation und Betrieb durch Vorkonfiguration 4. Ein Ansprechpartner für das Gesamtsystem 5. Hohe Abfrage-Performance Hardwareseitige Optimierung (insb. I/O) Massiv parallele oder In-Memory Datenbankarchitektur 6. Höhere Flexibiltät für Analysen Late Binding : Views auf Daten ( Virtuelle Data Marts ) statt Vorstrukturierung von Daten 7. Gute und vorhersagbare Skalierbarkeit Abstimmung der Komponenten, Systemeinstellungen Vordefinierte Ausbaustufen der Hardware 16

17 Fazit Die größten Herausforderungen im Data Warehousing: Umsetzungsgeschwindigkeit neuer Anforderungen Datenqualität Abfrage-Performance Wachstum der Datenmengen Big Data Data Warehouses sind unabdingbar aber traditionelle Entwicklungs- und Betriebskonzepte, Architekturen und Technologien müssen überdacht werden. DWH-Appliances liefern analytische Datenbanken in vorkonfigurierten Systemen mit vielen interessanten Eigenschaften. 17

18 Vielen Dank Dr. Carsten Bange Gründer und Geschäftsführer BARC GmbH Steinbachtal 2b D Würzburg Tel. +49 (0)931/ Fax +49 (0)931/

19 Ressourcen bei BARC&CXP für Ihr Projekt Durchführung von internationalen Umfragen, basierend auf eigenem IT-Anwender-Panel The BI Survey 10 Datenqualitätsmanagement Planung und Budgetierung in Europa etc. Marktforschungsstudien Produktvergleichsstudien Business Intelligence Datenmanagement Enterprise Content Management IT Service Management Enterprise Ressource Planning Customer Relationship Management Human Ressource Management Veranstaltungen Tagungen - LIVE-Demos von Softwarelösungen Seminare und individuelle Workshops Webinare zu unterschiedlichen Themenschwerpunkten Online Demos auf Consulting Individuelle Unterstützung für Strategie, Architektur und Software-Auswahl Unabhängige Beratung in den Bereichen BI, Data Warehousing und Datenintegration, ECM, IT Service Management, ERP, CRM, HR

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