OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE

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1 OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE MÖGLICHKEITEN, CHANCEN UND RISIKEN QUELLOFFENER BI-LÖSUNGEN uwe Haneke stephan trahasch tobias hagen tobias LAUER (Hrsg.)

2 5 Inhalt Seite Vorwort Einführung Warum Open Source Business Intelligence? Business Intelligence Open Source Business Intelligence Zum Aufbau des Buches Ziele und Zielgruppen des Buches Business Intelligence: Überblick und aktuelle Trends Der technische BI-Begriff als Sammelbezeichnung für multidimensional speichernde Informationssysteme und deren Werkzeuge Werkzeuge der Datensammlung und verteilung Werkzeuge der Informationsaufbereitung und -bereitstellung Werkzeuge der Analyse und Präsentation der Informationen Metadatenmanagement Die Referenzarchitektur als Zusammenfassung technischer BI-Elemente Die betriebswirtschaftliche BI-Anwendung als kontinuierlicher Anreiz zur technischen Innovation BI-Architekturen und ihre technische Evolution BI-Industrialisierung durch allgemeinen IT-Fortschritt Open Source Historische Wurzeln Lizenzmodelle und ihre Grenzen Open Content Open-Source-Software als Innovationsmotor Sicherheit von Open-Source-Software Wirtschaftliche Bedeutung von Open Source Quellen für Open-Source-Software Open Source im kommerziellen Einsatz Architekturen und Kosten BI-Strategie Aspekte der BI-Strategie Open Source als Teil der IT- bzw. BI-Strategie BI-Architektur: Anforderungen und Ausprägungen BI Light : Berichte und Analysen ohne Data Warehouse Data Warehouse und Enterprise Data Warehouse Sonderfall Planungs- und Budgetierungsprozesse BI und Enterprise Content Management Serviceorientierte Architekturen (SOA) und BI Cloud Computing und OSBI Architektur als Erfolgsfaktor... 82

3 6 Inhalt Seite 2.3 Vorgehensmodelle Projektphasen Top-down- vs. Bottom-up-Vorgehen Vorgehensmodelle des Software Engineering Spezielle BI-Vorgehensmodelle Aktueller Trend: Agile BI Auswahl eines Vorgehensmodells TCO Kosten für Skalierbarkeit und Performance bei OSBI TCO-Berechnung in BI-Projekten und ihre Grenzen Kostenvergleichskalkulation OSBI-Stack vs. Closed-Source-Stack Checkliste: Wann lohnt sich der Umstieg? Zusammenfassende Empfehlungen OSBI-Lösungen in der Praxis Open-Source-BI-Tools ETL Extract, Transform, Load Relationale Open-Source-Datenbanksysteme Reporting On-Line Analytical Processing (OLAP) Data Mining All in One BI-Suiten OSBI-Angebote heute Talend Open Studio Über Talend Open Studio Installation und erster Start Der Anwendungsfall: Kaffeehaus Expresso Der Arbeitsbereich Der erste ETL-Job Typische Fehlerquellen und Fehlerbehandlung Kontexte für unterschiedliche Zielsysteme Export Dokumentation Modellierung von Business-Prozessen Talend on Demand Community und Hilfe im Internet Ausblick auf die kommerziellen Versionen und Services OSBI-Suiten im Vergleich eine strukturelle Analyse Installation Architektur der OSBI-Suiten Informationsangebote Kostenpflichtiger Support Feature-Vergleich Zusammenfassender Vergleich...159

4 Inhalt 7 Seite 3.4 Jaspersoft Schnittstellen und Aufteilung der Komponenten Beschreibung der Komponenten Datenaustausch zwischen Komponenten ETL-Prozess OLAP-Analyse und Reporting Multi-User und Benutzergruppen Entwicklerkomponenten, Open Source, Erweiterbarkeit Service, Support, Dokumentation Zusammenfassende Beurteilung Pentaho Das Unternehmen und seine Produkte Komponenten der Pentaho Community Edition Voraussetzungen und Installation BI Platform ETL mit Pentaho Data Integration Metadaten Analyse Berichtswesen Bewertung Palo Suite Komponenten: Beschreibung und Aufteilung Datenmodellierung Dateneingabe/-import OLAP-Analyse und Reporting Administration Service, Support, Dokumentation Zusammenfassende Beurteilung Data Mining mit dem RapidMiner Was ist Data Mining? Ziele Typische Anwendungsgebiete Wichtige Typen von Data-Mining-Aufgabenstellungen Data-Mining-Verfahren Fallstricke im Data Mining Betrieblicher Einstieg ins Data Mining Data Mining mit Werkzeugen von Rapid-I Zusammenfassende Empfehlungen Anwendungsszenarien Szenario 1: OLAP-Analyse bestehender Tabelle Szenario 2: Unternehmensplanung mit Palo Szenario 3: Auslesen von Daten aus SAP-Systemen Szenario 4: Ablösung einer programmierten Reporting-Lösung Szenario 5: Datenqualität Zusammenfassung

5 8 Inhalt Seite 4 Der Markt und seine Trends Marktphänomen Open-Source-BI ernstzunehmende Alternative zu traditionellen Angeboten? Hauptakteure des OSBI-Marktes Abdeckung von BI-Aufgaben durch OSBI-Produkte Vor- und Nachteile des Einsatzes von OSBI-Produkten Die aktuelle Marktsituation für OSBI Geschäftsmodelle von Open-Source-BI-Anbietern Struktur von Geschäftsmodellen Open-Source-Geschäftsmodelle Geschäftsmodelle der Anbieter von Open-Source-BI-Software Entwicklungen und Trends Einsatzszenarien für OSBI Community versus Enterprise oder Professional: Open Source oder Commercial Open Source? Das Dilemma der Anbieter: Ohne Lizenzen keine Kontrolle? Das Problem und das Potenzial der Download-Zahlen KMU als Zielgruppe für OSBI Mögliche Szenarien für den Einsatz von OSBI Resümee OSBI trifft Forschung: GPUs als parallele Coprozessoren für OLAP-Aggregationen Multidimensionale Aggregation GPGPU GPU-Computing im Palo OLAP Server Innovation und OSBI Anhang Die Autoren Danksagung Abkürzungsverzeichnis Literaturverzeichnis Register

6 12 Einführung 1.1 Warum Open Source Business Intelligence? Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Tobias Hagen, Tobias Lauer Im Herbst 2009 fand erstmals der Workshop Open Source Business Intelligence an der Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft statt, der auf eine außerordentlich hohe Reso nanz stieß. Im Rahmen der Veranstaltung wurde deutlich, dass es im Bereich Open Source Business Intelligence (OSBI) ein gewisses Informationsdefizit zu geben scheint. Viele Interessierte hatten zwar von OSBI gehört oder gelesen und auch das eine oder andere Produkt getestet und möglicherweise evaluiert, doch fehlte den meisten Teilnehmern eine neutrale Quelle, die sich mit den verschiedenen Aspekten des Themas befasst. Diese Lücke soll nun mit der vorliegenden Publikation, die sich erstmals umfassend mit OSBI auseinandersetzt, geschlossen werden Business Intelligence Das Marktsegment Business Intelligence hat sich in den vergangenen Jahren als sehr dynamisch und auch relativ krisenresistent im Vergleich zum übrigen IT-Markt erwiesen. Sei es nun der Verkauf von BI-Software, deren Implementierungen, entsprechende Schulungen oder Studien zu BI-Werkzeugen: Nach wie vor boomt das Geschäft mit und um Business Intelligence. Allein der BI-Software-Markt hat auch im Krisenjahr 2009 in Deutschland laut einer Analyse des Business Application Research Center (BARC) um 8 % auf ein Volumen von mittlerweile über 800 Millionen Euro zugenommen. 1 Vor allem in einem immer dynamischer werdenden Unternehmensumfeld, vor dem Hintergrund eines steigenden Kostendrucks und immer mehr Anforderungen an die Transparenz innerhalb eines Unternehmens nimmt auch die Nachfrage nach geeigneten Informationssystemen zu. Unter der Bezeichnung Management-Support-Systeme oder Management- Informations systeme wurden die ersten entscheidungsunterstützenden Systeme bereits in den 1960er-Jahren entwickelt. In den 1980er- und 1990er-Jahren entstanden zu diesem Zweck spezielle Konzepte, Technologien und Werkzeuge wie das Data-Warehouse-Konzept, die OLAP-Technologie zur Analyse multidimensionaler Daten oder mathematisch-statistische Verfahren zur Vorhersage von Trends und Zusammenhängen (Data Mining). In ihrem Standardwerk zu Data-Warehouse-Systemen schreiben Bauer und Günzel: Was sich im Laufe der MIS-Bemühungen als Utopie abzeichnete [ ] erhält durch den Fortschritt in der Informationstechnologie im Gewand des Data Warehousing eine Renaissance. 2 Schließlich hat H. Dresner von der Gartner Group für diese Kategorie von Konzepten und Technologien den Oberbegriff Business Intelligence (BI) populär gemacht, der sich seit den 1990er-Jahren weltweit durchgesetzt hat. Allerdings wird der Begriff Business Intelligence nicht einheitlich verwendet: Die Bandbreite geht von einer auf die Werkzeuge zur Analyse von Daten begrenzten Sicht bis hin zu umfassenden, IT-basierten Gesamtkonzepten zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung. Heute gehört BI zum Standardrepertoire eines jeden Großunternehmens, und auch ein großer Teil der mittelständischen Unternehmen setzt Business-Intelligence-Systeme zur Entscheidungsunterstützung ein. 1 Vgl. BARC Vgl. Bauer/Günzel 2009, S. 12.

7 Warum Open Source Business Intelligence? Open Source Business Intelligence Aufgrund verschiedener Faktoren, wie etwa der Kosten einer BI-Lösung, sind in den vergangenen Jahren zunehmend sogenannte Open-Source-Business-Intelligence-Lösungen in den Fokus geraten. Anbieter wie Jaspersoft, Pentaho oder auch das deutsche Unternehmen Jedox sehen sich immer mehr in der Lage, den klassischen BI-Anbietern, die mit proprietärer Software arbeiten, Paroli bieten zu können. Die Gartner Group hat erst im Oktober 2009 die Wachstumspotenziale von OSBI äußerst positiv eingeschätzt. So geht Gartner davon aus, dass sich die Zahl der OSBI-Installationen bis 2012 weltweit verfünffachen wird. 3 Immer mehr Unternehmen scheinen Interesse an OSBI-Werkzeugen zu haben, denn anders sind die hohen Download-Zahlen auf sourceforge.net, der weltweit größten Plattform für Open-Source- Software, für dort angebotene Business-Intelligence-Lösungen oder auch auf den Plattformen einzelner Anbieter (wie etwa jasperforge.org) kaum zu erklären. Allein Jaspersoft gab im Juni 2010 eine Gesamtzahl von über 10 Millionen Downloads seiner OSBI-Produkte an. Wenn man sich dem Thema OSBI nähert, um zu analysieren, was diese Produkte heute schon zu leisten in der Lage sind, muss man allerdings feststellen, dass bereits die Definition von OSBI nicht ganz einfach ist. Dies hat verschiedene Gründe. Zum einen stehen hinter den meisten Open-Source-Angeboten, die im Segment Business Intelligence zu finden sind, kommerzielle Anbieter, die profitorientiert arbeiten und von denen ihre Kapitalgeber eine entsprechende Rendite erwarten. Daher werden von diesen Anbietern neben den kostenfreien Werkzeugen in der Regel auch kommerzielle Produkte angeboten, deren Code dann teilweise nicht mehr frei verfügbar ist. Zum anderen sehen einige Analysten die Community- Versionen der OSBI-Anbieter lediglich als Marketinginstrument und weniger als produktiv nutzbare Software. Dies basiert vor allem auf der aktuellen Leistungsfähigkeit dieser Versionen. So stellt beispielsweise das BARC fest: Open Source ist somit nicht als Unterschied zu herkömmlichen BI-Anbietern zu sehen, sondern als andere Marktzugangsstrategie. 4 Zum anderen versteht man unter OSBI natürlich die Software-Angebote, die sich zum Themenkomplex Business Intelligence in der Open-Source-Community finden lassen. Erste Projekte gehen hier bereits auf die 1990er-Jahre zurück. Als Beispiele hierfür seien die Projekte Weka 5 oder Mondrian 6 genannt. Für die Beiträge dieses Buches wurde eine klare Definition des Begriffs Open Source Business Intelligence (OSBI) zugrunde gelegt. OSBI steht für Software-Lösungen für den Bereich Business Intelligence, die der Definition von Open-Source-Software gemäß den in Kapitel 1.3 dargestellten Lizenzmodellen genügen. Kommerzielle Erweiterungen, die auf diesen quelloffenen Lösungen aufsetzen oder diese ergänzen, selbst jedoch nicht quelloffen sind, müssen im Umfeld von OSBI unbedingt beachtet werden, sind aber nicht vorrangiges Thema dieses Buches. In den Beiträgen zu einzelnen OSBI-Lösungen in Kapitel 3 wird daher bei Bedarf auf diese kommerziellen Erweiterungen jeweils hingewiesen. 3 Vgl. Bitterer Vgl. Bange u. a. 2009, S Vgl. Hall u. a Vgl. Mondrian 2010.

8 14 Einführung Die Abgrenzung zwischen OSBI und dem, was Madsen als Commercial Open Source Software (COSS) 7 bezeichnet, ist in Abbildung 1 dargestellt. Grundsätzlich wird hier zwischen Open-Source-Software (OSS) und proprietärer Software unterschieden. Der Markt für Business-Intelligence-Anwendungen wird dabei traditionell in erster Linie durch proprietäre Software bedient. Das Angebot eines OSBI-Anbieters umfasst typischerweise einen signifikanten Anteil an OSS. Dieses Angebot wird jedoch durch ergänzende Werkzeuge erweitert, die weitere Funktionalitäten liefern, mehr Komfort bieten oder die Performance verbessern. Diese Zusätze fallen in den Bereich der proprietären Software und sind vom Anwender käuflich zu erwerben. Open-Source-Software Proprietäre/kommerzielle Software Open-Source- BI-Software OSBI-Lösung 2 Proprietäre BI-Software BI-Lösung 2 Typisches Portfolio einer Community-Version OSBI-Lösung 1 BI-Lösung 1 Typisches Portfolio eines OSBI-Anbieters Abb. 1: Positionierung von OSBI im IT-Markt Gemäß der oben genannten Abgrenzung umfasst OSBI damit streng genommen nur die Community-Versionen der verschiedenen Anbieter. Das typische Gesamtportfolio an Software-Lösungen eines OSBI-Anbieters überschreitet jedoch zum Teil die Grenze zwischen OSS und proprietärer Software. So kann der OSBI-Anbieter beispielsweise in seiner quelloffenen Community-Version das allgemeine ETL-Werkzeug seiner Suite bereitstellen, ergänzende Komponenten für die Anbindung eines SAP-Systems als Datenquelle aber nur gegen Zusatzzahlungen lizenzieren. Daneben gilt es noch die darüber hinausgehenden Dienstleistungsangebote der Anbieter zu berücksichtigen. Diese umfassen etwa ein Dual Licensing mit entsprechendem professionellem Support, Beratung bei der Einführung der BI-Lösung oder auch entsprechende Schulungen. Ziel dieses Buches ist es, den Themenkomplex OSBI ganzheitlich zu betrachten und neben einzelnen OSBI-Anwendungen auch grundlegende Konzepte zu vermitteln und des Weiteren zu diskutieren, welche Trends es im Bereich OSBI gibt, was an Marktentwicklungen zu erwarten ist und wo die Stärken und Schwächen von OSBI zu sehen sind. Neben der Vorstellung der Möglichkeiten, die sich durch OSBI-Lösungen ergeben, und der Chancen, die 7 Vgl. Madsen 2009.

9 Warum Open Source Business Intelligence? 15 damit für die weitere Verbreitung von BI vor allem in kleineren und mittleren Unternehmen verbunden sind, sollen aber auch die Risiken nicht unerwähnt bleiben, die solche quelloffenen BI-Lösungen mit sich bringen Zum Aufbau des Buches Der Aufbau des Buches orientiert sich an ebendiesen verschiedenen Aspekten des Themas. In Kapitel 1 werden zunächst die allgemeinen grundlegenden Konzepte zu OSBI vorgestellt: zum einen Business Intelligence mit seinen unterschiedlichen Ansätzen und Techniken, zum anderen der Open-Source-Gedanke, der bei OSBI natürlich eine zentrale Rolle spielt. Die Einführung soll auch denjenigen Lesern, die sich im Bereich Business Intelligence bisher noch nicht auskennen oder die sich bis dato noch nicht mit Open-Source-Produkten und ihrem Einsatz in Unternehmen auseinandergesetzt haben, die Möglichkeit bieten, diese zentralen Konzepte in komprimierter Form kennenzulernen. In Kapitel 2 wird erläutert, welche Besonderheiten OSBI in strategischer, technologischer, orga nisatorischer und betriebswirtschaftlicher Hinsicht aufweist. Dabei werden entsprechende Architekturen ebenso vorgestellt wie geeignete Vorgehensmodelle. Der Kostenaspekt ist nach wie vor eines der Hauptargumente für den Einsatz eines OSBI-Werkzeugs. Daher werden im Beitrag TCO Kosten für Skalierbarkeit und Performance bei OSBI die Total Cost of Ownership (TCO) analysiert. Hier wird untersucht, inwieweit bei einem vollständigen OSBI-Stack tatsächlich mit Kosteneinsparungen gegenüber klassischen BI-Anbietern wie Oracle, SAP oder Microsoft gerechnet werden kann. Unterschiedliche OSBI-Lösungen werden exemplarisch in Kapitel 3 vorgestellt. Um zu zeigen, wie Unternehmen diese OSBI-Lösungen nutzen, gibt es hier zudem einige Anwenderberichte. Dabei wurde darauf geachtet, dass die vorgestellten Beispiele möglichst die Community-Version des jeweiligen Tools nutzen. Aufgrund der Lizenzstruktur war dies jedoch nicht immer möglich. Nach einer Übersicht zu OSBI-Lösungen für die unterschiedlichen Schichten einer BI-Architektur wird mit dem Talend Open Studio zunächst ein Werkzeug für den ETL-Prozess vorgestellt, das sich derzeit großer Beliebtheit in der Community erfreut. Anschließend stehen OSBI-Suiten im Vordergrund, also solche Angebote, die in der Lage sind, den gesamten BI-Prozess abzudecken. Hier wurden aufgrund ihrer Verbreitung die Suiten der Firmen Jasper, Pentaho und Jedox herangezogen. Alle drei werden in Deutschland zunehmend von BI-Einsteigern verwendet. Nach einem strukturellen Vergleich, der neben den Einzelkomponenten der Suiten auch die Informationsangebote und die Support-Pakete der Anbieter vorstellt, rücken in den Folgekapiteln die funktionalen Aspekte in den Vordergrund. Anschließend wird mit dem RapidMiner ein sehr mächtiges Werkzeug im Bereich Data Mining untersucht. Abgeschlossen wird das Kapitel von einer Analyse, wie sich verschiedene Anwendungsszenarien aus der Praxis mit Hilfe von OSBI-Werkzeugen lösen lassen. Ausgehend von einer bereits bestehenden BI-Landschaft werden verschiedene prototypische Anwendungsfälle, wie etwa das Auslesen von Daten aus einem SAP-System, vorgestellt und gezeigt, wie über OSBI funktionale Defizite einer bestehenden Lösung abgebaut werden können oder auch bestehende Eigenentwicklungen abgelöst werden können. Bezüglich der Problematik, dass man bei der Untersuchung konkreter Software-Lösungen immer der Realität in Form von neuen Releases hinterherläuft, macht auch diese Publikation keine Ausnahme. So liegt Pentaho Data Integration mittlerweile bereits in der Version 4.0

10 16 Einführung vor und auch für die OSBI-Suite Palo wird für Herbst 2010 ein neues Release erwartet. Die grundsätzlichen OSBI betreffenden Aussagen dürften jedoch nach wie vor ihre Gültigkeit behalten, auch wenn einzelne Funktionalitäten mittlerweile hinzugekommen sind, das Handling an der einen oder anderen Stelle verbessert wurde oder einige der genannten Schwachstellen mittlerweile abgestellt wurden. Nachdem in Kapitel 3 OSBI-Lösungen und ihre Nutzung in den Unternehmen im Vordergrund standen, werden in Kapitel 4 Der Markt und seine Trends verschiedene weiterführende Aspekte des derzeitigen OSBI-Hypes betrachtet. Dabei stehen die Frage nach der Reife der Produkte ebenso zur Diskussion wie auch die unterschiedlichen Geschäftsmodelle der OSBI-Anbieter. Darüber hinaus wird versucht der Frage nachzugehen, wer heute eigentlich bereits OSBI produktiv einsetzt. Aufgrund der freien Verfügbarkeit der Produkte, zumindest der Community-Versionen, ist dies weniger leicht zu beantworten, als es zunächst den Anschein hat. Abschließend wird im Beitrag OSBI trifft Forschung: GPUs als parallele Coprozessoren für OLAP-Aggregationen gezeigt, dass OSBI-Anbieter nicht nur vorhandene Technologien kopieren und nutzen, sondern auch innovative neue Lösungen hervorbringen können. Die Nutzung leistungsfähiger Grafikkarten zur Lösung bestehender Performance- Probleme im Bereich BI ist hierfür ein prägnantes Beispiel Ziele und Zielgruppen des Buches Diese Publikation möchte sich mit ihrem Ansatz abgrenzen von reinen Produktstudien oder vergleichen. Daher sollen in diesem Buch auch nicht die Anbieter von OSBI zu Wort kommen, sondern vor allem Analysten und Wissenschaftler, die sich zumeist schon über Jahre hinweg mit OSBI beschäftigen. Das ist auch der Grund dafür, dass dieses Buch mit seinen 18 Einzelbeiträgen von insgesamt 20 Autorinnen und Autoren geschrieben und erarbeitet wurde. Die jeweils von den Autorinnen und Autoren vertretenen Positionen repräsentieren dabei nicht unbedingt die Meinung der Herausgeber oder der anderen am Buch beteiligten Mitarbeiter. Dies ist insofern wichtig, als das Thema von verschiedenen Seiten her analysiert und unterschiedlichen Aspekten, Meinungen und Einschätzungen Raum gegeben werden sollte. Damit erhalten wir einerseits ein facettenreiches Gesamtbild zum Themenkomplex OSBI. Jeder Beitrag kann dabei eigenständig gelesen werden, ohne dass der Leser gezwungenermaßen alle Beiträge davor kennen muss, auch wenn es innerhalb des Buches natürlich eine innere Logik, wie sie oben beschrieben wurde, gibt. Jemand, der sich vornehmlich für Open Source und Data Mining interessiert, kann also durchaus sofort in Kapitel 3.7 Data Mining mit dem RapidMiner einsteigen. Auf der anderen Seite wird es aufgrund der Eigenständigkeit der Beiträge immer wieder kleinere Redundanzen geben, wenn man das Buch sequenziell liest. Bei der gewählten Konzeption des Buches ließ sich dies nicht verhindern. Der Leser möge also darüber hinwegsehen, wenn er in mehreren Beiträgen etwa darauf hingewiesen wird, dass der Kostenaspekt für den Erfolg von OSBI enorm wichtig ist oder aber dass die OSBI-Anwendungen typischerweise als Community- und als Enterprise-Versionen angeboten werden. Das primäre Zielpublikum für dieses Buch sind Mitarbeiter in der zunehmenden Anzahl von Unternehmen, die derzeit planen, ein Business-Intelligence-System einzuführen, und die Möglichkeit prüfen, hierbei auf OSBI-Werkzeuge (vollständig oder teilweise) zurückzugrei-

11 Warum Open Source Business Intelligence? 17 fen. Angesprochen sind hier sowohl Mitarbeiter aus dem Controlling, die für das Berichtswesen fachlich verantwortlich zeichnen, als auch Mitarbeiter der IT-Fachabteilungen, die für die Informationsversorgung eines Unternehmens technisch verantwortlich sind. Die Unternehmensgröße kann dabei das gesamte Spektrum mittelständischer Unternehmen umfassen oder aber lediglich Teilbereiche von Konzernen. Darüber hinaus wird ebenso die wachsende Gruppe von Beratern, die auf diesem Gebiet aktiv sind, angesprochen, aber auch Lehrende, die OSBI an der Hochschule einsetzen möchten. Der oben angesprochene ganzheitliche Ansatz lässt es zu, diese große und sehr heterogene Zielgruppe zu erreichen. Nach wie vor gehen beim Thema Open Source Business Intelligence (OSBI) derzeit die Meinungen weit auseinander. Dieses Buch soll dazu beitragen, durch den gelieferten Gesamtüberblick die Informationslage zu OSBI zu verbessern und dabei sowohl die Unsicherheiten hinsichtlich der Open-Source-Angebote abzubauen als auch die zum Teil möglicherweise übertriebene Erwartungshaltung hinsichtlich OSBI-Lösungen zu bremsen. Michael Madsen bemerkte 2009 zum Thema OSBI: Open Source is maturing. 8 Dieses Buch soll zeigen, dass OSBI tatsächlich reifer wird, auch wenn der eine oder andere Schritt bis zum Erwachsensein möglicherweise noch fehlt. Ohne Zweifel aber ist mit OSBI auch in den kommenden Jahren zu rechnen und daher ist jeder, der sich für Business Intelligence interessiert, gut beraten, sich auch mit Open Source Business Intelligence auseinanderzusetzen. 8 Vgl. Madsen 2009.

12 114 OSBI-Lösungen in der Praxis 3.1 Open-Source-BI-Tools Peter Gluchowski, Melanie Herbig, Mario Ettelt Die verfügbaren Open-Source-Produkte für das Business Intelligence in Unternehmen sind längst den Kinderschuhen entwachsen. Zumeist von kommerziellen Software-Häusern federführend entwickelt und durch eine aktive Community unterstützt, weisen die verbreiteten Lösungen heute in allen Bereichen ein beachtliches Leistungsvermögen auf. Vor allem die Reaktionen etablierter BI-Software-Anbieter, die von erheblichen Preissenkungen bis zur kostenlosen Überlassung einzelner Lizenzen reichen, belegen eindrucksvoll, dass Open- Source-BI in jüngster Zeit nicht nur wahrgenommen, sondern als ernsthafte Konkurrenz eingestuft wird. 243 Endbenutzer-Werkzeuge Reporting Data Mining OLAP-Frontend Data Warehouse Data Mart Data Mart OLAP-Server Zentrale Datenbasis ETL-System Ext. Daten Operative Vorsysteme Abb. 33: Wesentliche Komponenten einer BI-Architektur 243 Vgl. Gluchowski/Schieder 2009.

13 Open-Source-BI-Tools 115 Die folgenden Ausführungen setzen sich das Ziel, einen Überblick über die derzeit am Markt relevanten Produkte und Anbieter im Open-Source-BI-Segment zu geben. Die Strukturierung des Gesamtbereichs soll dabei anhand einer idealtypischen BI-Architektur erfolgen und orientiert sich am logischen Datenfluss. Der erste Abschnitt widmet sich demgemäß den verfügbaren Open-Source-Produkten zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten (ETL-Tools). Daran anschließend müssen die zu verarbeitenden Inhalte vor der weiteren Nutzung strukturiert in einer zentralen Datenbasis abgelegt werden. Als Architekturkomponente lassen sich bei größeren Datenbeständen hierfür bevorzugt relationale Datenbanksysteme einsetzen, die auch als quelloffene Systeme erhältlich sind. Für die direkte Nutzung der Daten durch den Endanwender weisen drei Kategorien von Software-Werkzeugen eine besonders hohe Verbreitung auf, die hier entsprechend angeführt werden. Zunächst sind dies die Tools, mit denen ein formatiertes Berichtswesen (Reporting) aufgebaut werden kann. Die zweite Kategorie umfasst alle Systemlösungen, die eine multidimensionale Sichtweise auf die Daten mit freier Navigation im Datenraum unterstützen. Diese Produkte werden hier unter dem Terminus On-Line Analytical Processing (OLAP) diskutiert. Schließlich erweisen sich die Systeme zur Mustererkennung, auch als Data- Mining-Tools bezeichnet, als besonders an spruchsvoll und setzen beim Anwender umfangreiche Kenntnisse voraus. Einige Open-Source-Anbieter decken mit ihren Produkten das gesamte Spektrum der erforderlichen Funktionalität ab. Diese integrierten Werkzeugsammlungen werden hier unter dem Oberbegriff BI-Suiten kurz aufgegriffen und erörtert ETL Extract, Transform, Load Die steigende Anzahl von Daten sowie die Vielzahl verschiedener und verteilter Informationssysteme in Unternehmen bestimmen den Grad der Komplexität von Systemlandschaften in hohem Maße. Diese Komplexität und speziell die Tatsache der häufig dezentralen Daten haltung erschweren eine konsistente, zielorientierte und ganzheitliche Sicht auf die Daten. Um dennoch systemübergreifend korrekte Informationen generieren und speichern zu können, müssen die aus verschiedenen Quellsystemen stammenden Daten so umgewandelt werden, dass für das Data Warehouse stimmige Abfragen möglich sind. Dieser ETL- Prozess (Extraktion, Transformation und Laden der Daten) ist nicht nur sehr aufwendig, sondern bestimmt auch maßgeblich die Qualität des Data Warehouse. Ohne spezielle Software-Unterstützung erweist es sich bei großen Datenmengen als nahezu undurchführbar, die benötigten Daten anwendungs- und termingerecht zu extrahieren, die erforderlichen Bereinigungen vorzunehmen und die Daten anschließend in der entsprechenden Form zu speichern beziehungsweise zur Verfügung zu stellen. Hilfe bei diesen anspruchsvollen Aufgaben bieten moderne ETL-Werkzeuge. Aus dem Open-Source-Sektor stammen zahlreiche, teilweise sehr leistungsstarke ETL-Tools, die den Vergleich mit kommerziellen Produkten (wie z. B. Oracle Warehouse Builder, SAS Enterprise Data Integration Server, IBM Cognos DecisionStream oder MS SQL Server Integration Services) nicht scheuen müssen. Zu den wichtigsten zählen unter anderem Apartar (Apatar), KETL (Kinetic Networks), Jitterbit (Jitterbit), ETL-Server (Jedox), Enhydra Octopus (ObjectWeb), CloverETL (Open-

14 116 OSBI-Lösungen in der Praxis Sys), JasperETL (Jaspersoft), Data Integration (Pentaho) und Open Studio (Talend), wobei es vor allem in Hinblick auf Bedienung und Funktionsumfang zu erheblichen Unterschieden kommt. Während einige Tools gänzlich ohne GUI (Graphical User Interface) gesteuert werden die ETL-Prozessdefinition erfolgt beispielsweise als Java- oder XML-Code (z. B. KETL, ObjectWEB), bieten andere derartige Komponenten nur als kommerzielles Zusatzprodukt an (z. B. CloverETL). Zu den leistungsfähigsten, ausgereiftesten und bekanntesten GUIgesteuerten ETL-Werkzeugen gehören Pentaho Data Integration (ehemals Kettle) und Talend Open Studio (siehe Tabelle 2). Auf dem deutschen Markt sind Pentaho und Talend hinsichtlich der Downloads ihrer Produkte als Hauptakteure im Bereich Open-Source-ETL anzusehen. 244 Das ebenfalls funktionsstarke JasperETL aus dem Hause Jaspersoft soll an dieser Stelle nicht näher beleuchtet werden, da diese Komponente, als Teil der Jasper BI-Suite, auf der Technologie von Talend basiert. Entwickler / Anbieter Aktuelle Version Weitere Informationen Pentaho Corp. Talend Pentaho Data Integration (ehemals Kettle) Talend Open Studio (TOS) kettle.pentaho.org Tab. 2: Führende Open-Source-ETL-Tools Das Datenintegrations-Werkzeug Open Studio der Firma Talend, kurz TOS, ist ein grafisches Entwicklungs-Tool mit einem umfangreichen Spektrum an ETL-Funktionen. Mit der 2006 erschienenen ersten Version war Talend Vorreiter im Bereich Open-Source-Integrations-Software. 245 Als Erweiterung des TOS existiert eine als Subskription (kostenpflichtiges Abonnement-Modell) erhältliche Talend Integration Suite (TIS), die neben der Verankerung eines technischen Supports vor allem Funktionen für einen unternehmensweiten Einsatz (z. B. zentrales Repository, benutzer- und rollenbasierte Zugriffsverwaltung, Data Quality Option) bereitstellt. Unabhängig von diesen Zusatzkomponenten bietet Talend einen kostenpflichtigen, professionellen Support, verschiedene Trainings- und Schulungseinheiten sowie den Erfahrungs- und Know-how-Austausch als spezielles Expertise-Angebot. Die ausgeprägte Community ermöglicht aber auch ohne finanziellen Aufwand eine schnelle Einführung und eine gute Hilfestellung bei fachlichen oder technischen Problemen. Auf der Community- Plattform talendforge.org sind unter anderem Forum, Wiki, Tutorials und Beschreibungen zu einzelnen Funktionen zu finden. Kettle, entwickelt von Matt Casters, wird seit der Übernahme 2006 durch Pentaho offi ziell unter dem Namen Pentaho Data Integration (PDI) geführt. Kettle ist ein Akronym für Kettle Extraction, Transformation, Transportation and Loading Environment. Auch hierfür stehen neben Dokumentationen, Foren und Wikis verschiedene kostenpflichtige Support-Pakete 244 Vgl. AccelIT Vgl.

15 Open-Source-BI-Tools 117 zur Verfügung. Pentaho bietet neben der Open-Source-Variante seiner BI-Suite auch eine kommerzielle Alternative zu diesem Produkt, die Pentaho BI-Suite Enterprise Edition Relationale Open-Source-Datenbanksysteme Als Herzstück von Business-Intelligence- bzw. Data-Warehouse-Architekturen fungieren nach wie vor die zentralen Datenbanksysteme. Bei größeren, vielleicht unternehmensweiten Lösungen werden häufig relationale Datenbanksysteme genutzt, um das oftmals umfangreiche Datenvolumen in Tabellenform abzulegen und nutzen zu können. Heute sind diverse quelloffene Angebote verfügbar, die sich durch hohe Leistungsfähigkeit und Stabilität auszeichnen. Aus der Fülle der verfügbaren Produkte in diesem Umfeld sollen hier fünf Exemplare (Firebird, Ingres, MaxDB, MySQL und Postgres) detaillierter vorgestellt werden, die sich durch große Verbreitung und/oder Bekanntheit besonders auszeichnen (vgl. Tabelle 3). Daneben kann insbesondere noch auf die Lösungen SQLite 246, HyperSQL 247 und Derby 248 verwiesen werden, für deren Vorstellung hier leider kein Raum bleibt. 249 Entwickler/ Anbieter Aktuelle Version Weitere Informationen Firebird Foundation Firebird Ingres Corp. Ingres SAP AG MaxDB 7.6 (7.7) Oracle Corp. MySQL 5.1 (5.5) PostgreSQL Community maxdb.sap.com forge.mysql.com PostgreSQL Tab. 3: Führende relationale Open-Source-Datenbanksysteme Das Open-Source-Datenbanksystem Firebird ist unter der IDPL-Lizenz (abgeleitet aus der Mozilla Public License) frei nutzbar. Die historischen Wurzeln des Systems finden sich im kommerziellen Datenbanksystem InterBase (CodeGear, ehemals Borland), aus dem es im Jahre 2000 abgespalten wurde. Firebird unterstützt diverse Betriebssysteme, so verschiedene Unix-Derivate (unter anderem AIS, Solaris, HP-UX und Linux) sowie Windows. Kostenlos verfügbar sind zahlreiche Treiber und Bibliotheken (z. B. für Delphi, Free Pascal, Perl, Python, ODBC,.NET, PHP, C++ und Java), die eine Ansteuerung des Datenbank-Servers aus einem eigenen Anwendungsprogramm heraus ermöglichen. Firebird bietet alle grund- 246 Vgl Vgl Vgl Weitere quelloffene Datenbanksysteme werden in Höpfner/Levin 2007 und Roden/Lauer 2010 beschrieben.

16 118 OSBI-Lösungen in der Praxis legenden Funktionen, die für den Aufbau und die Nutzung einer relationalen Datenbank erforderlich sind. Dazu gehören sowohl unterschiedliche SQL-Dialekte, die pro angelegter Datenbank definiert werden können, als auch ein Transaktionsmanagement sowie Mechanismen zur Gewährleistung referenzieller Integrität. Darüber hinaus sind Trigger und Stored Procedures verfügbar. Zudem lassen sich User-Defined Functions hinterlegen. Das relationale Datenbankmanagementsystem MaxDB (bis 2004 mit der Bezeichnung SAP DB) gehört zum Produkt-Portfolio des Walldorfer Software-Anbieters SAP und eignet sich durchaus als Speicherkomponente für unternehmensweite Anwendungen mit hohem Datenvolumen (bis in den Terabyte-Bereich) und zahlreichen Anwendern. Bis einschließlich Version 7.6 ist MaxDB im Rahmen einer kostenlosen Community-Lizenz quelloffen nutzbar. Für den Betrieb nachfolgender Versionen in SAP-Anwendungsumgebungen sind die Lizenz- und Vertragsregularien der SAP AG zu beachten. MaxDB zeichnet sich ebenfalls durch die Unterstützung der verbreiteten Unix- und Windows-Betriebssysteme sowie durch diverse Schnittstellen wie beispielsweise ODBC und JDBC, aber auch zu Perl- und Python-Modulen aus. Die nunmehr seit über 30 Jahren andauernde historische Entwicklung des Datenbanksystems kann als sehr wechselhaft bezeichnet werden. Im Jahre 1977 zunächst als Forschungsprojekt an der TU Berlin unter Rudolf Munz begonnen (Projektbezeichnung: Distributed Databases on Mini-Computers ), übernahm Nixdorf Computer in den 1980er-Jahren die Weiterentwicklung und den Vertrieb. 250 Im Jahre 1992 erwarb die Software AG die Rechte am System und vermarktete es mit großem Bekanntheitsgrad als Adabas D, das auch für die Datenhaltung im SAP-Bereich (SAP R/3) eingesetzt werden konnte. Ab 1997 bot SAP eine eigene Entwicklungslinie einschließlich Support und Wartung unter der Bezeichnung SAP DB an. Neben den üblichen Datenbankfunktionalitäten, bei denen der unterbrechungsfreie Betrieb mit 24 Stunden mal 7 Tage Verfügbarkeit heraussticht, ist als Besonderheit hier ein SAP BW (Business Information Warehouse) Feature Pack besonders erwähnenswert, das verschiedene Optionen zur Beschleunigung von Datenbankabfragen bei multidimensionalen Datenstrukturen bietet, wie Table Clustering, Table Compression und Join Optimization. 251 Das quelloffene relationale Datenbanksystem Ingres (Interactive graphics retrieval system) wurde initial in den 1970er-Jahren von dem legendären amerikanischen Datenbankpionier Michael Stonebraker und seiner Forschergruppe an der University of Berkeley, Kalifornien, entwickelt. Nach diversen Besitzern (unter anderem Computer Associates, die bisweilen für den unzureichenden Markterfolg des Datenbankprodukts verantwortlich gemacht werden) wird Ingres seit 2006 von der Ingres Corporation als quelloffenes System angeboten. Derzeit zeichnet sich Ingres durch verstärkte Präsenz auf Tagungen und Kongressen auch auf dem deutschen Markt aus und versucht, verlorene Anteile am Geschäft mit Datenbanken zurückzugewinnen. In Kooperation mit Jaspersoft vermarktet Ingres eine kombinierte Outof-the-Box-Lösung aus unterschiedlichen Open-Source-Komponenten unter der Bezeichnung Ingres Icebreaker BI Appliance, mit der vor allem der Aufwand bei Installation und Update deutlich reduziert werden soll Vgl. Horstmann 2006, S Vgl. SAP Vgl. Bloemen/Grosser/Hauskrecht 2009, S. 25.

17 Open-Source-BI-Tools 119 Als bekanntestes und sicherlich am meisten verbreitetes der hier vorgestellten Open-Source- Datenbanksysteme gilt MySQL. Ursprünglich von dem schwedischen Software-Unternehmen MySQL AB in einer kommerziellen und einer freien Version federführend entwickelt, gingen die Eigentumsrechte mit dem Kauf von MySQL AB im Februar 2008 auf das Unternehmen Sun Microsystems über, bevor dieses wiederum im Januar 2010 vollständig von Oracle übernommen wurde. Derzeit ist MySQL weiterhin einerseits als kostenlose Open-Source-Version (GPL-Lizenz) und andererseits als kommerzielle Enterprise-Variante erhältlich. Verfügbar ist MySQL sowohl für unterschiedliche Unix-Varianten sowie Mac OS X als auch für Windows, OS/2 und i5/os (ehemals OS/400). Weite Verbreitung erfuhr MySQL vor allem durch den Einsatz als Datenbanksystem in Web-Umgebungen, in denen es dann oftmals in Verbindung mit dem Apache Webserver und PHP zur Anwendung gelangt. Als Besonderheit von MySQL kann die Unterstützung unterschiedlicher Speichersubsysteme (Engines) gewertet werden, wobei die einzelnen Engines jeweils spezifische Stärken aufweisen und daher in unterschiedlichen Anwendungsszenarien zum Einsatz gelangen. Die einzelnen Subsysteme leisten autonom eine Transaktions- und Indexverwaltung. Als am meisten verbreitete Speichersysteme in diesem Kontext gelten MyISAM (indexsequenzielle Speicherung ohne Transaktionsverwaltung) und InnoDB (transaktionssichere Schreib- und Lesezugriffe in Tabellen mit Unterstützung von Fremdschlüsselbeziehungen). Daneben existieren aber auch Angebote wie Memory (Speicherung der Daten zur Laufzeit im Arbeitsspeicher) oder CSV (kommaseparierte Ablage der Daten). Zur Nutzung von MySQL als Administrator oder Anwender existieren unterschiedliche Werkzeuge, die entweder als Kommandozeilen-Befehlssammlung oder anwenderfreundlicher mit grafischer Oberfläche (wie MySQL Administrator und MySQL Query Browser) zur Verfügung stehen. MySQL bietet zahlreiche Funktionalitäten, die auch bei der Erstellung von Data Warehouses von Interesse sind. Version 5 enthält Datensichten (Views), Trigger, Stored Procedures und User-Defined Functions. Vor allem die Option zur Partitionierung von Tabellen erweist sich in umfangreichen Datenbeständen als essenziell zur Gewährleistung eines guten Antwortzeitverhaltens. Daneben ist auch die Möglichkeit zum Betrieb von MySQL in einem Computercluster wünschenswert und teilweise sogar erforderlich. Zur Nutzung von MySQL in sehr großen Data-Warehouse-Umgebungen kann auf das Speichersubsystem aus dem Hause Infobright mit der Bezeichnung BrightHouse (ebenfalls als freie Community Edition und kostenpflichtige Enterprise Edition erhältlich) zurückgegriffen werden. BrightHouse zeichnet sich vor allem durch seine Fähigkeit zur Komprimierung von Rohdaten um den Faktor 10 aus, insbesondere durch eine spaltenbasierte Form der Datenablage auf den Speichermedien. 253 Darüber hinaus werden Datenbankstatistiken zur Verbesserung von Kompression und Performance analytisch ausgewertet. Das objektrelationale PostgreSQL-Datenbanksystem, das ursprünglich als Nachfolgeprojekt zu Ingres unter der Bezeichnung Postgres in den 1980er-Jahren ebenfalls von Michael Stonebraker an der University of Berkeley initiiert wurde, gilt heute als das vielleicht fortschrittlichste seiner Klasse. Seit 1997 wird die Software als Open-Source-System (BSD-Lizenz) weiterentwickelt. Postgres zeichnet sich durch besonders reichhaltige Funktionalitäten aus, die sich an allgemeinen Normen und Standards orientieren (z. B. ANSI-SQL). Hervorzuheben sind das ausgereifte Transaktionskonzept sowie die vorhandenen Mechanismen zur Gewähr- 253 Vgl. Bloemen/Grosser/Hauskrecht 2009, S. 28.

18 120 OSBI-Lösungen in der Praxis leistung referenzieller Integrität. Unterstützt werden darüber hinaus auch sehr komplexe Abfragen, die beispielsweise geschachtelte Unterabfragen (Subselects) enthalten können. Zum Standardumfang von Postgres gehören weiterhin Datensichten (Views), auf die auch schreibend zugegriffen werden kann (Updatable Views). Trigger und Stored Procedures sind ebenso enthalten wie Schnittstellen zu diversen Programmiersprachen (z. B. Perl, PHP, Python, C++ und Java) und Zugriffsmöglichkeiten via ODBC und.net. Betrieben werden kann Postgres unter verschiedenen Unix-Derivaten, aber auch unter Windows-Betriebssystemen. Eine große Anzahl optionaler Zusatzmodule lassen sich nutzen, um den Funktionsumfang für spezielle Anwendungsbereiche zu vergrößern. So stehen Erweiterungsmodule für die Verwaltung geografischer Informationen, für die Volltextsuche in Datenbankobjekten sowie für Clustering, Replikation und Parallelisierung zur Verfügung. Eine speziell auf die Belange von Data-Warehousing- und Business-Intelligence-Anforderungen ausgerichtete Variante von PostgreSQL findet sich mit Bizgres, die vom Unternehmen Greenplum federführend entwickelt und ebenfalls unter der BSD-Lizenz vertrieben wurde. 254 Bitmap-Indizierung sowie verbesserte Sortier- und Lade-Laufzeiten versprechen hier Performance-Gewinn im Betrieb. Allerdings scheint die Zukunft der Lösung ungewiss, da sich keine aktuellen Informationen zum Projekt mehr finden lassen und auch die zugehörige Website (www.bizgres.org/) nicht mehr betrieben wird Reporting Als fester Bestandteil der Zugriffsschicht eines BI-Systems erweist sich das Reporting. Es zielt darauf ab, die verschiedensten unternehmensinternen und -externen Interessensgruppen mit den benötigten Informationen zu versorgen. Dabei stehen die Aktualität sowie die geeignete Form der Berichtsinhalte im Vordergrund. Zusätzlich ist eine Zugriffssteuerung von hoher Bedeutung, da im Rahmen eines unternehmensweiten Berichtswesens sensible Daten und Zusammenhänge ausgewertet und in Form von Berichten verteilt werden. Moderne Reporting-Werkzeuge dienen somit der Definition, Gestaltung, Erzeugung und Verteilung formatierter Auswertungen. Eine zentrale Anforderung ist die Kompatibilität und Integrationsfähigkeit der Werkzeuge in bestehende IT-Landschaften. Somit erweist sich die Art und Anzahl der verfügbaren Schnittstellen zu Vorsystemen als essenziell. Für diese Komponente einer BI-Architektur existiert eine breite Palette an Open-Source-Produkten, die teilweise seit nunmehr zehn Jahren kontinuierlich weiterentwickelt wurden und damit den Vergleich zu kommerziellen Alternativen keinesfalls scheuen müssen. Pentaho Reporting sowie Jasper Reporting entstammen den wohl bekanntesten und am stärksten verbreiteten OSBI-Suiten Pentaho und Jasper. Neben diesen beiden Werkzeugen präsentiert sich Eclipse BIRT als ein Berichtsdesign-Tool, das auf dem bekannten Eclipse-Framework aufbaut und Teil einer kommerziell verfügbaren BI-Suite ist (vgl. Tabelle 4). Zu den weiteren Open-Source-Ver tretern zählen beispielsweise OpenReports, eine Web-Reporting-Lösung, die Funktionalitäten zur Webbrowser-basierten, parametergetriebenen und dynamischen Berichtserstellung aufweist, oder auch Produkte wie Data Vision, Agata Reports und JFree- Reports. 254 Vgl. Bloemen/Grosser/Hauskrecht 2009, S. 27, und Horstmann 2006, S. 190.

19 Open-Source-BI-Tools 121 Entwickler / Anbieter Aktuelle Version Weitere Informationen BIRT Project Management Committee / Actuate Jaspersoft Pentaho Corp. Eclipse BIRT ireport (Jasper Server) (JasperReports) Pentaho Report Designer (Pentaho Reporting / BI-Suite) (3.7.0) (3.7.1) jasperforge.org community.pentaho.com Tab. 4: Führende Open-Source-Reporting-Werkzeuge Pentaho Reporting ist Teil der frei verfügbaren BI-Suite von Pentaho, der Pentaho BI-Plattform, und umfasst den Berichtsdesigner, die zur Anzeige benötigten Ressourcen des BI-Server, eine eingebettete Reporting-Lösung im Server sowie diverse zusätzliche Tools zur Reporterzeugung und gestaltung wie beispielsweise das Eclipse-basierte Design Studio oder der Report Design Wizard. Bei Jasper Reporting, dem wohl stärksten Open-Source-Konkurrenten von Pentaho Reporting, handelt es sich ebenfalls um die Berichtskomponente einer BI-Suite. Sie besteht aus dem Berichtsdesigner ireport, einer Reporting-Bibliothek (JasperReports) sowie den JasperServer-Komponenten zur Erstellung, Verbreitung und Anzeige von Berichten. Im Gegensatz zu diesen Tools stellt Eclipse BIRT ein auf der bekannten Eclipse- Umgebung aufsetzendes Reporting-System dar, das in eigene Java- bzw. J2EE-Anwendungen integrierbar ist. Als federführendes Unternehmen bei der Entwicklung des Projekts nutzt Actuate die Komponente in eigenen kommerziellen BI-Tools (Actuate BIRT und Actuate iserver etc.). Um sich mit den einzelnen Komponenten und deren umfangreichen Möglichkeiten vertraut zu machen und effektiv arbeiten zu können, sind Dokumentationen und anderweitige Hilfestellungen von hoher Bedeutung. In diesem Zusammenhang spielen Support-Leistungen für technische und fachliche Probleme gerade im Hinblick auf den Einsatz in Unternehmen eine wichtige Rolle. Wie in Open-Source-Kreisen üblich, stehen professionelle Support- Leistungen meist nur für die kommerziellen Ableger zur Verfügung. Das Leistungsspektrum für die Pentaho Enterprise Edition umfasst beispielsweise die Unterstützung bei Report- Design und -Deployment, bei der Konfiguration des Werkzeugs sowie Updates und Ad-hoc- Support für geschäftskritische Probleme. Der Support für BIRT ist in Service Plans organisiert. Je nach Kategorie und Preisklasse stehen für den Anwender telefonischer Support in verschiedenen Sprachen oder auch der Zugang zu moderierten Foren und Software-Updates bereit. Diesem Vorgehen schließt sich auch Jaspersoft an. Der Support für die Professional- Version ist dem der beiden anderen Werkzeuge vergleichbar. Dennoch ist für die Hilfestellung für Open-Source-Anwender vorgesorgt. Für jedes der vorgestellten Werkzeuge existiert eine umfangreiche und sehr aktive Community, die sowohl an der Weiterentwicklung der

20 122 OSBI-Lösungen in der Praxis Tools arbeitet als auch weitreichende fachliche und technische Fragen diskutiert und beantwortet. Für BIRT gibt es hierzu das Community-Portal BIRT Exchange, das unter anderem diverse Foren, Wikis, Download-Bereiche sowie einige Demos und Dokumentationen vorhält. Ähnlich verhält es sich bei Pentaho. Hier liefern in erster Linie das Forum und das Wiki, jeweils aufgegliedert nach den einzelnen BI-Suite-Komponenten, den technischen und fachlichen Support. Die Community besteht sowohl aus Neulingen im BI-Umfeld als auch aus erfahrenen und technisch versierten Nutzern. Die Antwortzeiten sind relativ kurz und die Beiträge aktuell. Im Open-Source-Portal JasperForge finden sich ähnlich wie für Pentaho die Projekt-Websites der einzelnen Komponenten zu Jasper, die ebenfalls mit Foren und Wikis zu Support-Zwecken aufwarten. Zur Lösung mancher Probleme ist jedoch im Normalfall ein Blick in die Dokumentation ausreichend. Insbesondere zu Beginn der Arbeit im Rahmen der Installation oder bei der ersten Verwendung der Werkzeuge ist eine dokumentierte Anleitung sehr hilfreich. Sämtliche Dokumentationen für Pentaho liegen auf den Websites der Komponenten und damit auch für Pentaho Reporting zum kostenfreien Download bereit. Die Angebote reichen dabei von reinen Dokumentationen über Tutorials bis hin zu Demos. Im Download-Bereich sind zudem auch häufig PDF-Versionen der Handbücher enthalten. Die Tool-interne Hilfe bei BIRT bietet eine komplette Dokumentation des Tools sowie ein aus einer Reihe von Lektionen bestehendes Tutorial, das eine eingebettete Demo-Datenbank nutzt. Der Inhalt der Hilfe ist sogar in Buchform erhältlich. Unter dem Titel BIRT: A Field Guide To Reporting werden Fachanwender adressiert, um bei der Entwicklung der Berichte und der Nutzung verschiedener Präsentationsmöglichkeiten Unterstützung zu leisten. Weiterhin beschreibt das Buch Integrating And Extending BIRT die Architektur von BIRT und dem Reporting-Framework, um Entwicklern Hilfestellung bei der Integration und Verwendung von BIRT in eigenen Anwendungen zu geben. Analog zu BIRT und Pentaho bietet auch die Jasper-Community Demos, Getting- Started-Guides und ähnliche Hilfestellungen und Dokumentationen an. Das aktuelle Handbuch ( Ultimate Guide ) ist im Gegensatz zu älteren Versionen jedoch kostenpflichtig On-Line Analytical Processing (OLAP) Der umfassende Einsatz von Business Intelligence in Unternehmen führt zur Nutzung einer Vielzahl heterogener Anwendungssysteme bzw. Software-Werkzeuge aus verschiedenen Kategorien. Ein zentrales Segment bilden hierbei die Software-Tools des On-Line Analytical Processing (OLAP), das die Anordnung betriebswirtschaftlich relevanter Daten in multidimensionalen Strukturen in den Vordergrund rückt. So erlauben OLAP-Werkzeuge den Zugriff, die Analyse und die Darstellung der Daten aus verschiedenen Perspektiven und korres pondieren dabei mit der geschäftsorientierten Betrachtungsweise der Entscheidungsträger auf den Datenbestand. 255 Zu den Kernfunktionen von OLAP-Anwendungen zählen insbesondere die multidimensionale ( Slicing & Dicing ) und die (dis-)aggregierende Datenanalyse ( Drill-down & Roll-up ). 256 Als Hauptunterscheidungsmerkmal zwischen verschiedenen OLAP-Systemen erweisen sich die verwendeten Datenhaltungskonzepte. Das Relationale OLAP (ROLAP) nutzt zur Datenhaltung unter Zuhilfenahme spezieller Datenmodelle (Star- oder Galaxy-Schemata) 255 Vgl. Gluchowski/Chamoni Vgl. Gluchowski/Gabriel/Dittmar 2008, S. 171.

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