Trends in Business Intelligence

Transkript

1 Trends in Business Intelligence Dr. Carsten Bange Gründer und Geschäftsführer BARC Business Application Research Center BARC ist Marktanalyst und Berater spezialisiert auf Business Intelligence, Daten- und Dokumentenmanagement. Völlig neutrale Unterstützung von Softwareprojekten durch Vergleichsstudien >100 Softwarelösungen im Labor getestet Marktforschung Marktübersicht Tagungen Beratung Anwenderbefragungen BARC-Guide als Anbieterkatalog Direktvergleich von Anbietern und Lösungen IT-Strategie & Softwareauswahl, Coaching, Reviews 1

2 BARC liefert Methodenstärke für Software-Projekte Strategie Architektur Werkzeugauswahl Lebenzyklus-Modelle Bebauungspläne technisch/funktionale Bewertung Strategie-Frameworks Referenzarchitekturen Portfolioeinordnung Organisation BI CC CXO Divsion1 Division 2 Division 3 Organisatorische Verankerung strategischer IT-Initiativen Business Intelligence Competence Center Data Governance Step1 Step2 Step3 Facetten einer BI-Strategie Technische Facette Fachliche Facette Organisatorische Facette Business-Intelligence-Strategie 2

3 Agenda 1 Fachliche Anforderungen 2 Technische Herausforderungen 3 Organisatorische Trends Stabilität von Geschäftsprozessen Durchschnittliche Lebensdauer eines Prozesses Quellen: Schätzung von BARC 2008, MetaGroup Monate Stabilität nimmt schnell ab Wandel beschleunigt sich. Information ist ein wesentlicher Faktor, Wandel zu gestalten Entscheidungen fallen in kürzeren Zyklen 6 3

4 BARC-Studie Planung und Budgetierung in europäischen Unternehmen Europaweite Befragung von Unternehmen im April & Mai Teilnehmer (-> 450 nach Datenbereinigung) aus ganz Europa (größte Beteiligung: Deutschland, Österreich, Italien, Spanien und Ungarn) Breite Streuung der teilnehmenden Branchen Ergebnisband kostenlos verfügbar (bitte per anfordern: Wie häufig ändern Sie Ihren Planungsprozess? 36% 41% 15% 4% 3% alle 1 bis 6 Monate alle 7 bis 12 Monate alle 1 bis 2 Jahre alle 2 bis 3 Jahre höchstens alle 3 Jahre n =

5 The BI Survey Größte BI-Anwenderbefragung weltweit 3269 Teilnehmer >2000 qualitätsgesicherte Antworten zu >50 Fragen zur BI-Installation Antworten aus 60 Ländern 420 Seiten, 250 Tabellen und Charts Strikt Anbieterunabhängig Trendaussagen durch 8 Jahre konsistente Durchführung und Analyse Anteil der Mitarbeiter, die BI-Anwendungen nutzen 40% 35% 30% 25% 20% Nur in 23% aller Unternehmen nutzen mehr als 20% der Mitarbeiter BI-Anwendungen 15% 10% 5% 0% None 1 to 5% 5 to 10% 10 to 15% 15 to 20% 20 to 30% 30 to 40% 40 to 50% 50 to 75% > 75% n = 1965 Quelle: The BI Survey 8 5

6 Bereiche, in denen BI eingesetzt wird 80% Absolut 60% 40% 20% 0% 10% Veränderung zum Vorjahr 5% 0% -5% n = 1610 Quelle: The BI Survey 8 Top 3 Probleme von BI-Anwendern 40% 35% 30% Company Unternehmenspolitik politics Poor Schlechte quality Datenqualität data Slow Schlechte query performance Abfragegeschwindigkeit 25% 20% 15% 10% 5% 0% Quelle: The BI Survey 8 6

7 Corporate Performance Management als übergeordneter Rahmen aller BI-Initiativen Corporate Performance Management Analytische Prozesse Strategische Planung Planung Operative Planung Strategische BI Benchmarking Taktische BI Analyse Operative BI Business Activity Monitoring Scorecards Reporting Operatives Reporting Anwenderzahl Kennzahlenaggregation, Betrachtungszeitraum, Latenz Operative Prozesse Ziel Planzahlen Prozessablaufkennzahlen & Ereignisse Prozessablauf Business Process Management Ergebnis Prozessergebnis- Kennzahlen Zwischenfazit Dynamik des Wandels treibt Business Intelligence Die Verbreitung von Business Intelligence ist aktuell noch gering Abfrageperformance, Datenqualität und Unternehmenspolitik sind die größten Probleme für Anwender Die wesentlichen Probleme sind in den letzten Jahren nicht verbessert worden Das Performance Management Framework strukturiert BI-Initiativen Prozessorientierte BI als neue Entwicklung bringt BI näher an Prozesse und verbreitert die Anwenderbasis deutlich 14 7

8 Agenda 1 Fachliche Anforderungen 2 Technische Herausforderungen 3 Organisatorische Trends Datenmengen Data Warehouses wachsen in der Regel schneller als der technische Fortschritt. häufig 100% / Jahr auch etablierte Systeme mit 30-50% / Jahr 1000 Wal Mart s Data Warehouse Size Terabytes Kosten, Skalierbarkeit und Performance sind die größten Herausforderungen % aller Daten haben Qualitätsmängel. Immer. Mehr Daten -> mehr Probleme avg. growth/year 33% avg. growth/year 93% Quellen: Informationweek, NCR Teradata, HP 16 8

9 Data-Warehouse-Appliances setzen sich durch Haushalt Netzwerk Data Warehouse Eine Appliance ist ein konfigurierbares Gerät mit einsatzspezifisch beschränkter Funktionalität. Idee der Data-Warehouse-Appliance: Data Warehousing aus der Box Fertig installierte und konfigurierte Systeme mit abgestimmten Hardwarekomponenten (Prozessor, Hauptspeicher, I/O, Storage), Betriebs- und Datenbanksystem. 17 Ziele und Nutzen von Data Warehouse Appliances 1. Schnellere Installation und Inbetriebnahme 2. Geringere Kosten Reduktion von Lizenzkosten durch Einsatz von Open Source Datenbanken Reduktion manueller Arbeit in Aufbau und Betrieb durch Vorkonfiguration 3. Unabhängigkeit von Expertenwissen für Konfiguration und Administration 4. Ein Ansprechpartner für das Gesamtsystem 5. Hohe Abfrage-Performance Hardwareseitige Optimierung (insb. I/O) Massiv parallele und/oder In-Memory Datenbankarchitektur 6. Gute Skalierbarkeit Abstimmung der Komponenten, Systemeinstellungen Vordefinierte Ausbaustufen der Hardware 7. Vorhersagbare Performance & Skalierbarkeit 18 9

10 Top 3 Probleme von BI-Anwendern 40% 35% 30% Company Unternehmenspolitik politics Poor Schlechte quality Datenqualität data Slow Schlechte query performance Abfragegeschwindigkeit 25% 20% 15% 10% 5% 0% Quelle: The BI Survey 8 Googleisierung der Anwender 10

11 Eine einfachst denkbare Anwenderschnittstelle Dashboards/Cockpits/Scorecards 11

12 BI-Gadgets Mobile BI 12

13 Analytische Services in Mashups Umsatz Nov 07: Web 2.0: Wikipedia zum Wissensmanagement Beispiel Quelle Eine detaillierte Beschreibung der Kennzahlen sorgt für die Eindeutigkeit und einem einheitlichem Verständnis In der Hilfefunktion bekommt der Benutzer Hinweise wie dieser Report zu lesen ist, welche Kennzahlen, wie zusammenhängen und wie die Navigation funktioniert

14 Ganzheitliche Betrachtung von BI-Aufgaben als Basis der Bebauungsplanung Data Mining Freiheitsgrade für den Anwender Scorecarding/ Dashboard Standard Reporting Ad-hoc Reporting Komplexe Analyse (OLAP) Planung & Simulation Legale Konsolidierung Komplexität in der Anwendung Zwischenfazit Stark wachsende Datenmengen, verbunden mit Datenqualitätsmangement, ist eine wesentliche Herausforderung im Datenmanagement für BI, bei anhaltendem Kostendruck. Kosten, Skalierbarkeit und Performance werden durch das Appliance Modell für Data Warehousing adressiert. Anwenderfreundlichkeit als übergeordnetes Ziel der Anwendungsentwicklung Neue Darstellungsformen, Verteilung und Verknüpfung von Business Intelligence ermöglichen die Erreichung breiterer Anwenderschichten und diversifizierte Nutzungsmöglichkeit von BI Werkzeugauswahl und Bebauungsplanung sichern strukturiertes Management von Business-Intelligence-Landschaften 28 14

15 Agenda 1 Fachliche Anforderungen 2 Technische Herausforderungen 3 Organisatorische Trends Top 3 Probleme von BI-Anwendern 40% 35% 30% Company Unternehmenspolitik politics Poor Schlechte quality Datenqualität data Slow Schlechte query performance Abfragegeschwindigkeit 25% 20% 15% 10% 5% 0% Quelle: The BI Survey 8 15

16 5 Rollen-Modell des BI CC BI CC Team End-User Key User Process Owner BI Manager DWH&BI BI Application Entwickler Manager IT Basis Betrieb Applikationsdesign Anforderungsmanagement Betrieb 31 Aufgaben des BI CC 10% BI Management 30% Application Management BI CC 30% Datenmanagement 20% BI Betrieb 10% Schulung und Support BI Management Application Management BI Betrieb Datenmanagement Support und Schulung BI Governance Kommunikation mit Fachprozess IT Infrastruktur Datenintegration Werkzeug Know How Priorisierung der Anforderungen Konzeption Datenmodell DWH Basis Betrieb Metadatenmanagement Schulungskonzept BI Marketing Entwicklung & Implementierung Performance Management Security Newsletter & Communities Entwicklung von Standards (inkl. KPIs) Entwicklung von Standardberichten BI-Softwarewerkzeuge Stammdatenmanagement 2nd Level Support BI Architektur & Bebauung Datenanalysetechniken Datenqualität Quelle: in Anlehnung an Gartner 32 16

17 Beispiel HypoVereinsbank n Business n Information management (as integral part of the business unit) functional design object- & data modelling ETL & jobcontrol data-management (incl. data quality) development of business-logic web based BI front end n IT division technical environment and infrastructure deployment automation (development Ł test Ł production) security (e.g. LDAP-integration) operation and performance tuning technical complex challenges Fazit Dynamik des Wandels treibt auch Business Intelligence Das Performance Management Framework strukturiert BI-Initiativen Prozessorientierte BI als neue Entwicklung Datenmengen, Datenqualität sowie Performance und Skalierbarkeit bleiben die wesentlichen Herausforderungen Vereinfachung der Anwendungen und Nutzung neuer Web-Technologien ermöglichen die Verbreiterung der Nutzerbasis Ganzheitliche Werkzeugstrategie und Bebauungsplanung sichert zielgerichtetes Handeln und Reaktionsfähigkeit Business Intelligence Competence Center bündeln Know-How, Aufgaben und sorgen für einen Ausgleich aus fachlichen und IT-Anforderungen 34 17

18 Vielen Dank Dr. Carsten Bange Gründer und Geschäftsführer BARC GmbH Steinbachtal 2b D Würzburg Tel. +49 (0)931/ Fax +49 (0)931/ Ressourcen bei BARC für Business-Intelligence-Verantwortliche Anwenderbefragungen Produktvergleichsstudien BI im Mittelstand BI-Competence Center Planung und Budgetierung in Europa Business Intelligence Data Warehousing und Datenintegration Tagungen Business Intelligence -Software für Reporting, Analyse und OLAP im direkten Vergleich November in Würzburg Consulting Individuelle Unterstützung für Strategie, Architektur und SW-Auswahl Weitere Informationen -> oder 18