Entwicklung einer optimierten Datenaufbereitung

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1 Entwicklung einer optimierten Datenaufbereitung Eine Unternehmenslösung für die gesteuerte Verknüpfung und Bereitstellung verschiedener Datensets für die Analyse

2 Einführung In den letzten Jahren haben Datenmenge und Vielfalt enorm zugenommen, sodass es für Unternehmen schwierig war, Daten geschäftlich auszuschöpfen. Big Data gewinnbringend zu nutzen ist bereits eine erhebliche Herausforderung an sich, die noch zusätzlich durch neue Formen der gewünschten Datennutzung erschwert wird. Einfache Batch- Berichte reichen einfach nicht mehr aus Nutzer wollen Analysen, die sie auf Abruf in ihrem bevorzugten Format untersuchen können, und dies meist im Kontext anderer, täglich verwendeter Softwareanwendungen. IT-Abteilungen können da nur mit Mühe mithalten. Neue Tools zur Datenvisualisierung haben zwar bestimmte Abteilungen zur Selbsthilfe befähigt, erfüllen deren Anforderungen allerdings nur teilweise. Allenfalls haben Geschäftsanwender Zugriff auf Datenteilmengen, was sie vor ein Dilemma stellt: Sie vertrauen den Daten nicht, können aber auch nicht warten, bis diese Daten mit einem IT-Gütesiegel versehen worden sind. Im schlimmsten Fall können Anwender gar nicht erst auf die gewünschten Daten zum erforderlichen Zeitpunkt zugreifen besonders dann, wenn sie Big Data oder unstrukturierte Daten benötigen. In Anbetracht dieser Umstände können viele Unternehmen von einer Architektur zur optimierten Datenaufbereitung profitieren, da sie eine flexible, wirtschaftliche Möglichkeit darstellt, die Lieferung von Informationen an eine große Anzahl Anwender zwecks unterschiedlicher Analysezwecke zu verarbeiten und zu automatisieren. Eine optimierte Datenaufbereitung basiert auf einer On-Demand- Orchestrierung für die Verknüpfung von herkömmlichen Daten und Big Data und ist der erste Schritt in Richtung einer gesteuerten Datenbereitstellung (siehe unten). In diesem Artikel untersuchen wir die Anwendungsfälle, in denen eine optimierte Datenaufbereitung erheblichen Nutzen bringen kann, und gehen detailliert auf die einzelnen Komponenten der Lösungsarchitektur ein. Gesteuerte Datenbereitstellung wird als die Fähigkeit definiert, zuverlässig und zeitnah Daten zu verknüpfen und für die Analyse zur Verfügung zu stellen, ungeachtet von Datenquelle, Umgebung oder Anwenderrolle. Sie bildet die Grundlage für eine unternehmensweite nahtlose Untersuchung und Analyse validierter Datenverknüpfungen durch Endanwender. PENTAHO 1

3 Das Geschäftsproblem Anwendern müssen zunehmend größere Mengen unterschiedlicher Daten innerhalb immer engeren Zeitfenstern bereitgestellt werden. Angesichts dieser Notwendigkeit haben wir die folgenden Anwendungsfälle identifiziert, in denen es auf die zeitnahe Lieferung vollständig verwalteter und analysebereiter individueller Datenverknüpfungen ankommt. Folgend eine offene Liste von Beispielen. On-Demand-Daten für Wirtschaftsanalysten und Forscher In diesen Rollen fungierende Personen müssen oft auf fortschrittlichere Methoden als die herkömmlichen SQL-basierten zurückgreifen, um Daten aus einzelnen Datenbanken abzufragen. So benötigen Forscher vielfach umfassende Daten aus eher schlecht zugänglichen Quellen, wie Maschinen-/Sensordaten, Weblog-Daten und unstrukturierten Texten, die meist in Hadoop archiviert sind. Eine Lösung ist die einfache Bereitstellung individueller Datensätze auf Abruf, bei der Big-Data- Sätze an einer praktischen Stelle (z.b. auf dem FTP-Server oder einem Kollaborationsportal) und in einem verwendungsbereiten Format (z.b. Excel oder CSV) abgelegt werden. Zudem können Datensätze für eine Analyse-Datenbank wie HP Vertica bereitgestellt werden, was die Auslagerung komplexer Arbeitslasten aus Hadoop ermöglicht. Gesteuerte Bereitstellung von Datasets an Prüfer und Regulierungsstellen Unternehmen in stark regulierten Branchen wie im Finanzdienstleistungsbereich, Gesundheitswesen und Energiesektor stehen unter dem Druck, ihre Einhaltung von rechtlichen Bestimmungen nachweisen zu müssen. Aus diesem Grund müssen sie häufig Daten aus mehreren Quellen verknüpfen, Statistiken aufstellen und belegen, dass ihre Datenmanagementverfahren bestimmten Standards entsprechen. Beispielsweise verlangt der Dodd-Frank Act (US-amerikanisches Bundegesetz zur Finanzmarktstabilisierung) einen bestimmten Satz an Kapitalrücklagen für Bankholdinggesellschaften sowie Spar- und Darlehensunternehmen. Zur Beurteilung der Compliance sind für verschiedene Quellen von Bankbetriebsdaten Stresstests auszuführen, und die Ergebnisse dieser Tests müssen nachprüfbar sein. Forensische Analysen nach außergewöhnlichen Geschäftsereignissen Das Ausmaß von Big Data hindert Unternehmen oftmals daran, diese mithilfe herkömmlicher ETL-Prozesse im Voraus in ein Data Warehouse zu integrieren. Unternehmen verlassen sich zunehmen auf prognostische Analysen, um Unregelmäßigkeiten (wie Finanzbetrug oder Bedrohungen der Netzwerksicherheit) zu prüfen und Warnmeldungen zu generieren, mit denen eine detaillierte forensische Untersuchung durch Analysten veranlasst wird. Durch eine Automatisierung der Vorbereitung von Analyse-Datasets für Endanwender kann dieser Prozess optimiert und beschleunigt werden. PENTAHO 2

4 Data Blending as a Service für Kunden und Partner Datenlösungen stellen eine neue Einnahmequelle für SaaS-Anbieter da, und viele traditionelle Unternehmen integrieren Analysen in ihre Kundenund Partneranwendungen, um ihre Beziehungen zu Stakeholdern zu fördern. Neben der Bereitstellung von Rohdaten-Feeds an Dritte können Unternehmen Data Blending (das Verknüpfen verschiedener Datensets) als wertsteigernden Service anbieten. In diesem Szenario laden Anwender Daten auf eine Site hoch, wo sie mit den Daten der Host-Organisation kombiniert und dann als angereicherter Datensatz zurückgegeben werden. Unter diesen Anwendungsfällen kristallisieren sich drei allgemeine zentrale Anforderungen heraus, die neue Möglichkeiten bieten, die Steigerung von Produktivität und Geschäftswert für das jeweilige Unternehmen voranzutreiben. Sie lauten folgendermaßen: BEDARF FUNKTIONSBESCHREIBUNG VERBUNDENER WERT On-Demand- Orchestrierung Angemessene Datenverwaltung Verknüpfte Daten im gewünschten Format Anwender müssen in der Lage sein, komplexe Datensätze mühelos anzufordern, und die resultierenden Daten müssen zeitnah bereitgestellt werden. Die Verarbeitung, das Blending und die Modellierung von Daten auf On-Demand-Basis sind hierfür Voraussetzung. Um diese On-Demand- Orchestrierung zu ermöglichen, ist ein automatisierter Prozess zu implementieren. Um zuverlässige, kompatible, aktuelle und ordnungsgemäß verknüpfte Daten zu erhalten, müssen diese analysebereiten Daten alle relevanten Data- Governance-Regeln erfüllen. Nutzer von Analysen benötigen Daten, die aus mehreren Quellen verknüpft und angereichert sowie in einem verwertbaren Format bereitgestellt werden, ob in einem Tool zur Ad-hoc-Analyse oder in einem bestimmten Dateiformat und an einem bestimmten Speicherort. Dies sorgt für schnellere Ergebnisse bei Analyseprojekten und vereinfacht den Prozess für Endanwender, da die komplexen Details der zugrunde liegenden Systeme verborgen bleiben. Hierdurch kann das Unternehmen schnell auf geänderte Bedingungen reagieren. Zudem spart die IT-Abteilung an Zeit, da viele Anforderungen mit einem automatisierten Self-Service- Prozess für Endanwender verarbeitet werden können. Dies minimiert Risiken und gewährleistet, dass alle auf Unternehmensdaten basierenden Geschäftsentscheidungen mit Vertrauen getroffen werden können. Hierdurch können sie auf produktivere Weise Einblicke aus Rohdaten gewinnen. PENTAHO 3

5 Die Lösung für optimierte Datenaufbereitung Eine Architektur für optimierte Datenaufbereitung erfüllt alle zentralen Anforderungen der oben beschriebenen Anwendungsfälle und stellt einen anwendergesteuerten, zuverlässigen Prozess für die Datenlieferung bereit. Der Aufbau dieser Architektur umfasst im Wesentlichen einen On-Demand-Prozess für durch Anwender ausgelöste Datenanforderungen, die Verknüpfung und Aufbereitung beliebiger Daten, die automatische Generation von Analyseschemas sowie die Veröffentlichung von Analyse- Datensätzen in einem beliebigen Format. Er setzt sich aus mehreren wichtigen Komponenten zusammen. Skalierbarer Datenverarbeitungs-Hub Dieser Speicher (gewöhnlich Hadoop) dient zur Aufbewahrung und Verwaltung verschiedener strukturierter und unstrukturierter Daten aus dem gesamten Unternehmen. Im Diagramm fungiert Hadoop als Landezone für Daten aus dem Internet, sozialen Medien, Transaktionssystemen und von Maschinen/Sensoren. Leistungsstarke Datenbank Die gewählte Datenbank muss leistungsstarke Abfragen für die Analyse und Visualisierung unterstützen. Wenn Skalierbarkeit ein Faktor ist, dann stellt eine Analyse-Datenbank wie HP Vertica eine solide Wahl dar. Pentaho Data Integration Pentahos hoch skalierbare Datenintegrations-Engine, die über die intuitive Anwenderoberfläche verwaltet wird, bringt die unterschiedlichen Datenquellen und Datenspeicher in dieser Architektur zusammen. Der gesamte, hier umrissene Prozess kann auf On-Demand- Basis über PDI ausgelöst werden: Blending und Orchestrierung: In PDI werden Daten aus praktisch jeder Datenquelle eingespeist, darunter auch herkömmliche Systeme und Big- Data-Speicher. Anschließend werden die Daten verarbeitet, bereinigt und in den erforderlichen Verknüpfungen zu Analysezwecken verbunden. Automatische Modellierung und Veröffentlichung: Als Teil des Datenorchestrierungsprozesses erstellt PDI automatisch ein OLAP- Schema und veröffentlicht es auf dem Pentaho Business Analytics- Server, das Endanwender dann zur Untersuchung und Visualisierung heranziehen können. Data Governance: Aufgrund der robusten Funktionalität von PDI kann die IT-Abteilung schnell und einfach an der Quelle kombinierte Daten validieren. Dies sorgt für das angemessene Maß an Kontrolle, ohne dass jedoch der Zugriff durch Endanwender unnötig behindert wird. PENTAHO 4

6 Diagramm für optimierte Datenaufbereitung Web Ort, , sonstige Daten Self-Service- Datenanforderung, vorbereitete On- Demand-Daten Pentaho Analyzer Soziale Medien Pentaho Data Integration Pentaho Data Integration Transaktionen Batch & Echtzeit Hadoop- Cluster Analyse- Datenbank Pentaho Reports Sensordaten Interne Daten Intuitives Blending Datenentwickler nutzen Pentaho Data Integration zur Schaffung eines Data-Blending-Prozesses, den Anwender zur Laufzeit ausführen können. Diese Partnerschaft zwischen der IT-Abteilung und dem Unternehmen sorgt für verwaltetes On-Demand-Data-Blending mittels Self-Service- Datenanforderung. Self-Service-Datenanforderung Anwender können über eine webbasierte Schnittstelle, die mit dem CTools-Framework für eine zu 100 % individualisierte Analyse- Anwendernutzungserfahrung erstellt wurde, die On-Demand-Lieferung analysebereiter Daten anfordern. Über eine Onlineschnittstelle können Anwender schnell und einfach Parameter (d. h. Datenfelder, Quellsysteme, Zeiträume usw.) eingeben. Außerdem können sie wählen, ob Daten als verwaltete Datenquelle in Pentaho Business Analytics oder in einem anderen Format (Excel, CSV usw.) an einem anderen Zielort gespeichert werden. Pentaho Business Analytics Pentaho Business Analytics im Diagramm durch Pentaho Analyzer und Pentaho Reports dargestellt ist ein flexibles Toolset für die Untersuchung, Visualisierung und Nutzung von Daten. Anwender nutzen Pentaho hier, um Zugriff auf die automatisch generierten Datenmodelle für die interaktive Analyse zu erhalten. PENTAHO 5

7 Kundenbeispiel: Finanzregulierungsstelle Ziel Analysten sollen in der Lage sein, unter Milliarden von Markttransaktionen pro Tag verdächtige Muster zu identifizieren. Die Lösung von Pentaho Anwender untersuchen Übersichtsdaten und haben die Möglichkeit, unmittelbar detaillierte Datensätze anzufordern und über mehrdimensionale Modelle einen Drilldown durchzuführen. Architektur Nutzt Hadoop mit Amazon Elastic MapReduce und Hive sowie Amazon RedShift als leistungsstarke Analyse-Datenbank in der Cloud. Vorteile der optimierten Datenaufbereitung Neben der Bereitstellung von beispiellosem Zugriff auf verschiedene, gesteuerte Daten für On-Demand-Analysen bietet Pentahos Lösungsarchitektur für die optimierte Datenaufbereitung eine Reihe von weiteren Vorteilen. Datensätze werden virtualisiert und über logische Service- Endpunkte verwaltet Das bedeutet, dass Anwendern die Anwendungsimplementierung verborgen bleibt, sodass die IT-Abteilung die zugrunde liegende Dateninfrastruktur verbessern oder auf eine andere Plattform verlagern kann, ohne die Branchenanwender in ihrer Arbeit zu behindern. Zentrale Sicherheitssteuerung Alle Anforderungen werden über eine gemeinsame Anwendung (die Pentaho-Benutzerkonsole) vorgenommen. Durch die Deaktivierung eines Anwenderkontos oder den Widerruf einer Rollenmitgliedschaft lässt sich also der Zugriff eines Anwenders mühelos sperren. Ferner kann der gesteuerte Zugriff von Pentaho so konfiguriert werden, dass er den vorhandenen Sicherheitsschemas des Unternehmens entspricht. PENTAHO 6

8 Speicher, Datentransformation und Abfrageverarbeitung (SQL und OLAP) mithilfe von Produkten implementierbar, die der vorhandenen Kompetenz und Infrastruktur entsprechen PDI-Jobs und Transformationen sind flexibel, sodass IT-Entwickler Arbeitslasten in Hadoop (MapReduce oder YARN), in dedizierten PDI- Clustern oder auf einzelnen PDI-Servern ausführen können. Ebenso ist Pentahos OLAP-Engine (Mondrian) mit zahlreichen Analyse- Datenbanken kompatibel. Überdies lässt sich die Infrastruktur zur Nutzung neuer Speicher- und Verarbeitungsoptionen erweitern, ohne dass die Verfügbarkeit logischer Service-Endpunkte beeinträchtigt wird. Pentahos adaptive Big Data-Ebene erleichtert diese Zukunftssicherung. Rückstau für individuelle Datenfeed-Anforderungen wird reduziert Durch die Implementierung von parametrisierten Anforderungsformularen als Teil einer optimierten Datenaufbereitung können IT-Abteilungen die Auswahl und Filterung von Rohdaten an Analysten und Mitarbeiter, die Recherchen ausführen, auslagern. Dies entspricht direkt der interaktiven Self-Service-Berichterstellung, außer dass Daten mit einer beliebigen Anzahl an unternehmensüblichen Berichterstellungs-, Analyse- und Statistiktools verwendet werden können. Der anwendergesteuerte, verwaltete Prozess der optimierten Datenaufbereitung Von Anwendern ausgelöste Datenanforderung Verknüpfen und Aufbereiten beliebiger Daten Anfordern Aufbereiten Governance Veröffentlichen Analyse-Datensätze veröffentlichen Datenmodell automatisch generieren PENTAHO 7

9 Schlussfolgerung Im Rahmen dieser Diskussion haben wir drei zentrale Anforderungen hinsichtlich der Datenlieferung hervorgehoben, auf die derzeit auf dem Markt nur begrenzt eingegangen wird: > Orchestrierung von On-Demand-Verarbeitung, Verknüpfung und Modellierung von durch Anwender angeforderten Datensätzen zur Beschleunigung der Wertschöpfung bei komplexen Analyseinitiativen. > Sicherstellung von ordnungsgemäßer Data Governance während des Bereitstellungsprozesses, sodass Risiken minimiert und das Vertrauen bei datenbasierten Entscheidungen erhöht wird. > Bereitstellung von verknüpften und angereicherten Daten in einem vom Anwender gewählten Format, sodass Geschäftsanwender auf produktivere Weise Erkenntnisse aus unterschiedlichen Daten gewinnen können. In der Tat erstrecken sich diese Herausforderungen über diverse, branchenspezifische Anwendungsfälle, die hier erörtert wurden. Dazu zählen die gründliche Untersuchung durch Forscher, die forensische Analyse von unerwarteten Ereignissen, die Gewährleistung von Compliance in regulierten Branchen sowie die Bereitstellung von Daten als Service an Kunden und Partner. Die optimierte Datenaufbereitung bietet eine gut definierte Lösungsarchitektur, mit der auf diese Anforderungen eingegangen werden kann. Hierbei werden nicht nur die im Unternehmen vorhandenen Kompetenzen genutzt, sondern es wird auch sichergestellt, dass die On-Demand-Lieferprozesse schnell an Änderungen in der Datenumgebung angepasst werden können. PENTAHO 8

10 Erfahren Sie mehr über Pentaho Business Analytics Global Headquarters Citadel International - Suite Hazeltine National Dr. Orlando, FL 32822, USA tel fax pentaho.de/contact US & Worldwide Sales Office 353 Sacramento Street, Suite 1500 San Francisco, CA 94111, USA tel toll free United Kingdom, Rest of Europe, Middle East, Africa London, United Kingdom tel +44 (0) toll free (UK) FRANCE Offices - Paris, France tel toll free (France) GERMANY, AUSTRIA, SWITZERLAND Offices - Munich, Germany tel +49 (0) toll free (Germany) BELGIUM, NETHERLANDS, LUXEMBOURG Offices - Antwerp, Belgium tel toll free (Belgium) ITALY, SPAIN, PORTUGAL Offices - Valencia, Spain toll free (Italy) toll free (Spain) toll free (Portugal) PENTAHO 10

11 Copyright 2014 Pentaho Corporation. Weitergabe erlaubt. Alle Marken sind Eigentum der jeweiligen Inhaber. Aktuelle Informationen finden Sie auf unserer Website unter pentaho.de. PENTAHO 11

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