Geringere Komplexität zur schnelleren Big-Data- Auswertung

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1 Geringere Komplexität zur schnelleren Big-Data- Auswertung Copyright 2013 Pentaho Corporation. Weitergabe erlaubt. Alle Marken sind Eigentum der jeweiligen Inhaber. Aktuelle Informationen finden Sie auf unserer Website unter pentaho.com.

2 Inhalt Inhalt... 2 Einführung... 3 Laden und Aufnahme... 3 Verarbeitung und Umwandlung... 3 Zugriff... 4 Modell... 4 Visualisieren und auswerten... 4 Prognose... 4 Probleme beim Erhalt des Status Quo... 4 Pentaho als Technologiepartner PENTAHO 2

3 Einführung Die meisten Organisationen wissen bereits, dass Big-Data-Analysen für den geschäftlichen Erfolg sehr wichtig sind, aufgrund ihrer Betriebsverfahren und Workflow-Problemen werden diese jedoch verhindert oder verlangsamt. Viele Unternehmen stehen daher nun vor der Herausforderung, mit den schwierigen neuen und komplexen Technologien umzugehen. Häufig verfügen IT-Abteilungen nicht über ausreichend Personal mit dem nötigen Fachwissen, um Big Data in verwertbare Informationen umzuwandeln, die zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Der Bedarf an diesen zusätzlichen Ressourcen und Fachkenntnissen wird meist unterschätzt. Durch die Überprüfung eines typischen Prozess-Workflows einer Big-Data-Analyse können viele der potenziellen Problembereiche, erforderlichen Fachkenntnisse und möglichen Verzögerungen identifiziert werden. Allgemeine Schritte im Workflow einer Big-Data-Analyse sind unter anderem: LADEN UND AUFNAHME Daten müssen von einer Vielzahl von sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Datenquellen erfasst werden, einschließlich Dokumenten, Tabellen, s, Bildern, Textdateien und Social Media- Inhalten. Organisationen verwenden möglicherweise unterschiedliche Herangehensweisen, um diese Daten zu laden und aufzunehmen, meistens müssen für diesen Vorgang jedoch eigene Codes entwickelt, Skripts geschrieben oder spezialisierte ETL-Tools verwendet werden. Diese Aufgaben werden meistens von Entwicklern oder IT-Abteilungen durchgeführt. VERARBEITUNG UND UMWANDLUNG Sobald geeignete Daten für das vorliegende Problem erfasst wurden, müssen diese im richtigen Format vorbereitet werden, bevor Analysen ausgeführt werden können. Selbst wenn für diesen Schritt nur einfache Vorgänge wie die Umrechnung von Dollar in Euro, das Zusammenführen von Datensätzen oder das Umwandeln von Datenzeilen in Spalten erforderlich sind, müssen die Mitarbeiter, die dies ausführen, über die notwendigen Kenntnisse verfügen. Häufig werden diese Schritte manuell durchgeführt, dies kann jedoch sehr viel Zeit in Anspruch nehmen und schnell zu Fehlern führen. Zum Automatisieren dieser Vorgänge muss meist ein eigener Code geschrieben werden. Datenermittlung Datenintegration Prognostische Analyse 100 Prozent Java Offene, webbasierte APIs Mandantenfähig PENTAHO 3

4 ZUGRIFF Wenn sich die Daten für die Entscheidungsfindung im richtigen Format befinden, müssen sie an Big Data-Speicher übertragen werden, um den Zugriff mit Geschäftsanalyseanwendungen zu ermöglichen. Meist handelt es sich um Hadoop-, NoSQL- oder Analysedatenbanken, für die spezielle Fachkenntnisse erforderlich sind, über die viele Organisationen aktuell nicht verfügen. Möglicherweise muss in diesem Schritt des Workflows außerdem ein Segment eines größeren Datensatzes in einen bestimmten Datenspeicher verschoben werden. Auch hierfür werden spezielle Kenntnisse benötigt, um diesen Schritt mithilfe von Code oder spezialisierten ETL- Tools durchzuführen. VISUALISIEREN UND AUSWERTEN Der nächste Schritt im Workflow ist die Überprüfung der relevanten Daten, das Ausführen der eigentlichen Analyse und das Bereitstellen der Informationen in einem Format, mit dem ausführende Geschäftsabteilungsleiter und Manager schnelle und informierte Geschäftsentscheidungen treffen können. Normalerweise werden unterschiedliche Informationen benötigt, und noch während der Datenanalyse wird deutlich, dass zusätzliche Daten oder Datensegmente erforderlich sind. Herkömmlicherweise schreiben Entwickler und IT-Mitarbeiter Code oder verwenden ein BI-Tool, um basierend auf den Daten mehr oder weniger statische Ansichten, Informationstafeln oder Berichte zu erstellen. Aktuelle Herangehensweisen an Big-Data-Analysen bergen eine Vielzahl möglicher Probleme. PROGNOSE Nach der Visualisierung der Daten besteht der nächste logische Schritt im Big-Data-Workflow in der Durchführung prognostischer Analysen. Prognostische Analysen anhand großer Mengen an Verlaufsdaten unterstützen Unternehmen bei zukünftigen Planungs- und Optimierungsprozessen. MODELL Um aus Rohdaten verwertbare Informationen gewinnen zu können, werden Details über den Inhalt der Datenbank benötigt. Wenn es zum Beispiel um Bestandsaufnahmen und Verkäufe geht, ist es sehr wichtig, bestimmte Attribute der Datenbankeinträge wie Produkt-IDs, Produktnamen, Preise usw. sowie die Beziehungen zwischen den Entitäten zu kennen. Ein Metadatenmodell mit Beziehungen und Hierarchien muss erstellt werden, um einen Zusammenhang zwischen Daten und Geschäftsvorgängen herstellen zu können. Dieser Schritt kann mithilfe von eigenem Code oder einem Datenmodellierungstool ausgeführt werden, er erfordert jedoch in jedem Fall Fachkenntnisse. Probleme beim Erhalt des Status Quo Aktuelle Herangehensweisen an Big-Data-Analysen bergen eine Vielzahl möglicher Probleme. Sämtliche Schritte in einem gemeinsamen Workflow erfordern ein manuelles Eingreifen und bergen somit das Risiko, dass sich Fehler einschleichen und Ergebnisse verzögert werden. Erschwerend kommt hinzu, dass oftmals sowohl IT-Mitarbeiter als auch Entwickler erforderlich sind, die sehr viel Code manuell erstellen oder spezielle Tools verwenden müssen. Nachdem der Workflow abgeschlossen ist und die Geschäftsanwender die Analyse durchführen, fordern diese bei der IT oftmals noch Zugriff auf zusätzliche Datenquellen an. Damit beginnt der gesamte Prozess PENTAHO 4

5 Die Dynamik des gegenwärtigen Markts bedeutet, dass sich unternehmerische Anforderungen rasch ändern können. von vorne. Im gegenwärtigen budgetorientierten und schnellgängigen Geschäftsleben bedeutet der Einsatz dieser Ressourcen häufig, dass Mitarbeiter von anderen Projekten abgezogen werden müssen, die entscheidend für das Wachstum und den Erfolg des Unternehmens sind. Da Unternehmen stark anwachsende Datenmengen handhaben und gleichzeitig immer mehr Datentypen in die Entscheidungsprozesse einbeziehen müssen, vervielfachen sich die Probleme, Herausforderungen und der Druck auf die Ressourcen. Darüber hinaus wird es immer wichtiger, auf Grundlage dieser Daten unmittelbar Entscheidungen zu treffen. Neue Herangehensweisen sind daher unverzichtbar. Insbesondere benötigen Unternehmen eine Lösung, die den Workflow bei der Big-Data-Analyse optimiert und verkürzt. Die Lösung muss eine Reihe von Eigenschaften aufweisen, die die Komplexität reduzieren und den Einsatz vereinfachen, sowie sicherstellen, dass sich keine Fehler einschleichen und bewährte Methoden angewendet werden. Zusätzlich muss die Lösung für eine einfache Datenintegration sorgen, einschließlich der Unterstützung von strukturierten und unstrukturierten Daten. Es müssen Tools für die Visualisierung und Erkennung von Daten vorhanden sein, die von zahlreichen Benutzern verwendet werden können und unterschiedliche Datenquellen unterstützen, damit sowohl Geschäftsanwender als auch technisches Personal Daten erfassen und deren Relevanz und Bedeutung einschätzen können. Die Dynamik des gegenwärtigen Markts bedeutet, dass sich unternehmerische Anforderungen rasch ändern können. Möglicherweise ergibt sich eine neue Geschäftschance oder es gilt, eine neue Datenquelle (beispielsweise Social Media-Daten des Unternehmens) auszuwerten, die wichtige Einsichten in Kundenwünsche bietet. Der Schwerpunkt von Big-Data-Analysen muss mitunter rasch umgesetzt werden können, um mit den wechselnden Geschäftschancen Schritt zu halten. Eine Lösung, die eine benutzerfreundliche grafische Entwicklungsumgebung bietet und das Schreiben von neuem Code bei jeder Änderung überflüssig macht, hilft Unternehmen dabei, wettbewerbsfähig zu bleiben. Und während vorausgesetzt wird, dass eine Lösung für Big-Data-Analysen herkömmliche Datenspeicher unterstützt, müssen Lösungen ebenso mit neuen Big-Data-Speichern wie Hadoop und NoSQL- Datenbanken zusammenarbeiten. Pentaho als Technologiepartner Big-Data-Analysen erfordern Lösungen, mit denen sich Prozesse einfacher ausführen lassen, die keine neuen technischen Ressourcen erfordern und rascher Ergebnisse liefern. Hier kommt Pentaho ins Spiel. Pentaho bietet eine einheitliche Plattform für Geschäftsanalysen im gesamten Big-Data-Workflow. Insbesondere führt Pentaho Datenintegration und Geschäftsanalysen für IT- und Geschäftsanwender in einer Plattform zusammen. Dank Pentaho erhalten beide Gruppen problemlosen Zugriff auf alle für Unternehmen entscheidenden Daten und können diese integrieren, visualisieren und untersuchen. PENTAHO 5

6 Mit Pentaho Data Integration können Unternehmen Daten aus komplexen und unterschiedlichen Quellen zusammenführen und in einer grafischen Entwicklungsumgebung, für die weder IT-Spezialisten noch Entwickler benötigt werden, zur Analyse aufbereiten. Die Lösung stellt konsistente, hochwertige Daten zur Verfügung, die sich sofort analysieren lassen. Außerdem bietet Pentaho Business Analytics Geschäftsanwendern eine in hohem Maß interaktive und leicht bedienbare, webbasierte Oberfläche zum Zugriff auf und zur Visualisierung von Daten, zur Erstellung interaktiver Berichte und Dashboards sowie zur Datenanalyse über mehrere Dimensionen hinweg, ohne dabei auf IT oder Entwickler angewiesen zu sein. Neben der Datenermittlung ermöglicht die Plattform von Pentaho auch prognostische Analysen. Dank dieser Funktionen setzen unter anderem Unternehmen aus den Bereichen Einzelhandel, Gesundheit, Medien, Hotel- und Gastgewerbe auf Software von Pentaho. Zu unseren Kunden zählen Beachmint, Shareable Ink, Social Commerce, TravelTainment und Travian Games. (Sehen Sie sich die Fallstudien und Kundenberichte zu Big Data von Pentaho an.) Diese Unternehmen entscheiden sich vor allem aufgrund der grafischen Entwicklungsumgebung für Pentaho. Statt Code zu schreiben und Skripte zu entwickeln, können Unternehmen rasch logische Workflows zum Einlesen, Ändern, Integrieren und Modellieren von Daten einrichten. So erzielen Sie schneller Ergebnisse. Außerdem benötigen Sie weniger Mitarbeiter und aufgrund der geringeren Komplexität können wesentlich mehr Benutzer Geschäftsanalysen durchführen. Vollständige Big Data-Analyse und visuelle Datenverwaltung Import Bearbeitung Integration Unternehmensund Ad-hoc- Berichterstattung Datenermittlung Visualisierung Prognostische Analyse Pentaho Big-Data-Analysen Hadoop NoSQL Analytische Datenbanken Relationale Datenbanken PENTAHO 6

7 Die jüngste Ergänzung zur Plattform von Pentaho ist Instaview, die erste interaktive Sofortanwendung für Big Data jeglicher Art. Instaview sorgt für eine erhebliche Verringerung des Zeitaufwands und der Komplexität, die Datenanalysten beim Erkennen, Visualisieren und Überprüfen von großen Mengen unterschiedlicher Daten in Hadoop, Cassandra und HBase einplanen müssen. Instaview erweitert den Zugriff von Datenanalysten auf Big Data, macht separate Visualisierungstools für Big Data überflüssig und erleichtert der IT die Bereitstellung von Big Data sowie die Zugangssteuerung. ergeben können, benötigen Unternehmen benutzerfreundliche Lösungen, mit denen sie aktuelle Herausforderungen bewältigen können und die zugleich flexibel genug sind, sich auch an künftige Herausforderungen anpassen zu lassen. Dank der einheitlichen Plattform mit visuellen Tools, die die Entwicklung vereinfachen, verkürzt Pentaho nicht nur den Zeitaufwand bei Big-Data-Analysen, sondern ermöglicht zudem einer möglichst breit gefächerten Gruppe von Benutzern die Durchführung von Datenanalyseaufgaben, z. B. Datenaufbereitung, Datenermittlung und prognostische Analysen, die wiederholte Big-Data- Analysen unterstützen. Bezüglich der Ausführung ist Pentaho einzigartig, da es die Möglichkeit zur grafischen Entwicklung mit der zeitgleichen Ausführung von MapReduce in einem Hadoop-Cluster vereint. Dadurch erfolgt die Ausführung bis zu 15-mal schneller als mit handgeschriebenem Code. Aktuelle Herangehensweisen an Big-Data-Analysen bergen eine Vielzahl möglicher Probleme. Die Dynamik des gegenwärtigen Markts bedeutet, dass sich unternehmerische Anforderungen rasch ändern können. Vor dem Hintergrund der Probleme, die sich bei der Einbeziehung von Big Data in Entscheidungsprozesse PENTAHO 7

8 Global Headquarters Citadel International - Suite Hazeltine National Dr. Orlando, FL 32822, USA tel fax Vertrieb (USA und Weltweit) 353 Sacramento Street, Suite 1500 San Francisco, CA 94111, USA tel Gebührenfrei Erfahren Sie mehr über Pentaho Business Analytics pentaho.de/contact Vereinigtes Königreich, Übriges Europa, Naher Osten, Afrika London, Großbritannien tel Gebührenfrei (UK) FRANKREICH Niederlassung - Paris, Frankreich tel Gebührenfrei (Frankreich) DEUTSCHLAND, ÖSTERREICH, SCHWEIZ Niederlassung - Frankfurt, Deutschland tel +49(0)89 / Gebührenfrei (Deutschland) BELGIEN, NIEDERLANDE, LUXEMBURG Niederlassung - Antwerpen, Belgien tel Gebührenfrei (Belgien) Copyright 2013 Pentaho Corporation. Redistribution permitted. All trademarks are the property of their respective owners. For the latest information, please visit our web site at pentaho.com.

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