Herausragende Trends in Business Intelligence und Business Analytics

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1 Herausragende Trends in Business Intelligence und Business Analytics Sonja Öttl 1 Universität Konstanz, Lehrstühle Prof. Dr. Reiterer, Prof. Dr. Scholl, Seminar Business Intelligence, Wintersemester 2006/07 Zusammenfassung. Business Intelligence (BI) hat in den letzten 20 Jahren einen stetigen Wandel durchlaufen und wurde zunehmend populärer. Nach einer grundlegenden Definition von Business Intelligence und Business Analytics wird zunächst die allgemeine Situation beschrieben, woraufhin die wesentlichen Akteure am BI-Markt benannt werden. Im Anschluss werden schliesslich generelle Trends herausgearbeitet und in den BI-Prozess eingeordnet. 1 Definitionen BI ist ein weitverbreitetes Schlagwort, das 1989 von Howard Dresner, einem Analysten des Gartner Konzerns, geprägt wurde. Nach Moss [13] 1 versteht man darunter weder ein spezifisches Produkt noch ein geschlossenes System, sondern eine Architektur und Sammlung von integrierten, operativen sowie entscheidungsunterstützenden Applikationen und Datenbanken, mit deren Hilfe dem Nutzer der Zugriff auf geschäftsrelevante Daten erleichtert wird. Azvine [1] versteht unter BI all about how to capture, access, understand, analyse and turn one of the most valuable assets of an enterprise - raw data - into actionable information in order to improve business performance. Der Terminus BI beschreibt zusammenfassend auf Basis von Firmendaten begründete Wertschöpfungs- und Optimierungsprozesse. Business Analytics (BA) ist einerseits Teil des BI-Prozesses und geht andererseits darüber hinaus. So kann man BA als den analytischen Prozess der Hinterfragung, Vorhersage und des Bewertens von Geschäftshandlungen und - prozessen bezeichnen, der einerseits auf aus Geschäftsdaten extrahierten Mustern basiert und andererseits - im Gegensatz zu BI - auch Geschäftspläne als 1 BI is neither a product nor a system. It is an architecture and a collection of integrated operational as well as decision-support applications and databases that provide the business community easy access to business data. [13]

2 2 Bewertungsgrundlage miteinbezieht. Der Schwerpunkt liegt hierbei zwar stärker auf analytischen Verfahren als bei BI, aber eine Trennung der beiden Begriffe scheint im weiterfolgenden Kontext nicht sinnvoll, da beide Termini stark interdependent sind und ineinander übergreifen. 2 Wandel von BI und BA In den letzten 20 Jahren hat BI einen starken Wandel durchlaufen, nicht zuletzt aufgrund des rasanten Datenwachstums mit der zunehmenden Digitalisierung der Arbeitswelt. Einer Studie von Lyman und Varian [12] zufolge werden pro Jahr in etwa 5 Petabyte an Daten produziert, wobei das Datenwachstum in Firmen laut dem Speicherhersteller EMC [7] in etwa 30-70% pro Jahr entspricht. Ein durchschnittlicher Arbeitnehmer verbringt 15-35% seiner Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen [9], wobei lediglich 20% an Firmendaten wertschöpfend eingesetzt werden [6]. Um diese Missstände zu beheben, wurden die früher zweckgebundenen, stark an die spezifischen Bedürfnisse angepassten Spezialanwendungen, die oftmals nur von Data-Mining-Spezialisten bedient werden konnten, weiterentwickelt. Dem entsprechend entstanden und entstehen nach und nach vielseitig einsetzbare Produkte, die die Integration heterogener Datenquellen erlauben [10]. Der Wert dieser Applikationen wird heutzutage in terms of progress toward bridging the gap between the needs of the business user and the accessibility and usability of analytic tools [11] gemessen. 3 Akteure Um Trends sowie ihre Ursachen und Auswirkungen genauer fixieren zu können, muss zunächst ein Blick auf den BI-Markt und seine Akteure, also einerseits die Anwender, andererseits die Hersteller der Produkte, geworfen werden. 3.1 Anwender von BI-Produkten Anwender von BI-Systemen besitzen in der Regel Expertise in ihrem Fachgebiet, bringen jedoch nur wenig analytische und statistische Kenntnisse mit [11]. Wirft man einen Blick auf die Zusammensetzung des BI-Kundenfeldes (Abbildung 1), so kommt in etwa ein Drittel der BI-Anwender aus dem Finanzdienstleistungsbereich. Zusammen mit Kommunikations- und Produktionssektor sowie dem Gesundheitswesen, sind mehr als zwei Drittel des Marktes abgedeckt.

3 3 Abb. 1. Überblick über das Gesamtkonzept [10] 3.2 Hersteller von BI-Produkten Betrachtet man anhand von Gartners Magic Quadrants 2 den Markt der Hersteller von BI-Plattformen in den Jahren 2006 [14] und 2007 [15](Abbildung 2 3 ), so hat sich im letzten Jahr wenig geändert. Cognos 4, SAS Institute 5, Business Objects 6 und Information Builders 7 wurden - wie bereits in den Vorjahren - als Leaders eingestuft. Darunter werden marktführende Hersteller verstanden, die firmenweite, breit gefächerte BI- Lösungen zur Verfügung stellen können und einen global verteilten Kunden- 2 Eine detaillierte Erläuterung, wie Magic Quadrants interpretiert werden müssen, findet sich unter anderem in den jeweiligen Berichten, e.g. [15]. 3 abgedruckt mit der Erlaubnis des Gartner Konzerns, keine weitere Veröffentlichung erlaubt! 4 Allein seit der Einführung von Cognos 8, das erstmals ein zentrales Metadatenmodell beinhaltet, konnte Cognos im Jahr Firmenverträge im Wert von je über einer Million US-Dollar abschliessen und in etwa 2900 Einzelkunden gewinnen [15]. Homepage: Stand SAS Institute hebt sich insbesondere im Bereich der Advanced analytics von seinen Konkurrenten ab und 2006 lag der Kundenzuwachs in etwa bei 500 grösseren Unternehmen. Seit August 2006 versucht SAS Institute zudem, auch mittelständische Unternehmen als Kunden hinzuzugewinnen [15]. Homepage: Stand: Das Jahreseinkommen von Business Objects überschritt 2006 nach einer Erweiterung der Produktpalette um Budgetierungs, Planungs- und Konsolidationsanwenundgen sowie einer Verbesserung der Datenintegration erstmals die Millardengrenze [15]. Homepage: Stand: brachten Information Builders mit Power Painter das die erste Adhoc- Abfrage-Anwendung auf den Markt und konnten unter anderem dadurch ihre Position als marktführendes Unternehmen festigen[15]. Homepage: Stand:

4 4 Abb. 2. Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms 1Q07 [15] stamm besitzen. Seit 2007 sind Oracle 8 und Hyperion Solutions 9 ebenso zu den Marktführern zu zählen. Challengers - Marktherausforderer wie Microsoft10 und SAP 11 - dagegen sind auf spezifische Domänen oder Regionen beschränkt oder an technische Voraussetzungen gebunden, nehmen aber ebenso eine zentrale Rolle am Markt ein. Als Visionaries (Visionäre) werden Hersteller wie MicroStrategy 12 oder Qlik- Tech 13 angesehen, deren Produkte zwar tiefe Funktionalitäten hinsichtlich der 8 Unter anderem aufgrund der Übernahme von Siebel und der daraus hervorgegangenen Business Intelligence Suite Enterprise Edition konnte Oracle sich in das Feld der Markführer bewegen.[15] Homepage: Stand: Mit System 9 und weiteren Innovationen im Jahr 2006 konnte Hyperion Solutions frühere Schwachstellen im Bereich des Reporting und der Datenintegration beheben, weshalb Hyperion Solutions mittlerweile von einem Visionär zu einem Marktführer aufgestiegen ist.[15] Homepage: Stand: Homepage: Stand: Homepage: Stand: Homepage: Stand: Homepage: Stand:

5 5 spezifizierte Einsatzfelder aufweisen, die aber nur eingeschränkt am Markt präsent sind oder kein breites Spektrum an Lösungen anbieten können. Niche Players (Nischenspieler) haben sich auf einzelne BI-Teilbereiche wie Reporting spezialisiert oder bedienen nur ein kleines, oftmals lokal konzentriertes Kundenfeld. Besonders hervorzuheben ist an dieser Stelle Spotfire 14, welches aufgrund seiner innovativen Analysefunktionalitäten erstmalig im Magic Quadrant für Business Intelligence Plattformen Erwähnung findet, obwohl einige der grundlegenden Aufnahmevoraussetzungen nicht zwingend erfüllt sind. 4 Der BI- und BA-Prozess Zunächst gilt es, den BI- und BA-Prozess genauer zu definieren, um im Folgenden anhand der erstellten Pipeline allgemeine Trends aufzuzeigen. Um den BI- und BA- Prozess zusammenfassend darzustellen, muss die herkömmliche KDD 15 -Pipeline [8] zunächst um die Handlungen des Anwenders von BI-Systemen und den Einbezug von Geschäftszielen und -plänen erweitert werden (Abbildung 3). Abb. 3. Interpretation der KDD-Pipeline für BI und BA 14 Homepage: Stand: Knowledge Discovery in Databases

6 6 5 Allgemeine Trends in BI und BA Folgt man den Erläuterungen von Kohavi [11], so sind im Wesentlichen vier Trends zu erkennen: Reduktion der Lauf- und Analysezeit Optimierung der Datensammlung und Datentransformation sowie Erweiterung der Datenintegration, insbesondere aus externen Datenquellen wie dem Internet Forcierte Verbreitung der Analyseergebnisse und zunehmende Förderung der Fachexpertise Realistische Anpassung von Geschäftsplänen und Metriken Wirft man nun zudem einen Blick auf Gartners Hypecycle for Business Inteligence und Corporate Performance Management 2006 [2](Abbildung 4 16 ), so lassen sich die herausgearbeiteten Trends genauer spezifizieren. Abb. 4. Hypecycle for Business Intelligence und Corporate Performance Management abgedruckt mit der Erlaubnis des Gartner Konzerns, keine weitere Veröffentlichung erlaubt!

7 7 5.1 Reduktion der Lauf- und Analysezeit Abb. 5. Reduktion von Lauf- und Analysezeit Insbesondere in Anwendungsbereichen wie dem Finanzdienstleistungssektor, der rund ein Drittel der BI-Anwender stellt, oder auch in medizinischen Einrichtung nimmt der Zeitfaktor für die Entscheidungsfindung oftmals eine kritische Rolle ein. Im Produktionssektor erfordern Just-in-Time-Fertigungen e.g. ebenso schnelle Reaktionen auf eventuelle Verzögerungen. Daher müssen BI- Anwendungen heutzutage vor allem eine schnelle Auswertung der zur Verfügung stehenden Daten ermöglichen. Ziel ist es, die Laufzeit bis auf Echtzeit zu reduzieren (Realtime-BI), was den Übergang von ETL 17 -Ansätzen über OLAP 18 bis hin zu high performance analytics oder auch Kombinationen derer hervorgerufen hat. Ein wegweisender Ansatz für die Zukunft ist bis jetzt noch nicht ersichtlich. Als zentrale Anwendungen sind Realtime-Decisioning, In-Memory Analyctis (auf 64Bit-Hardware), Firmenweites Realtime-CPM 19, BAM 20 und Advanced Analytics zu sehen [3], [2]. All diese Anwendungsfelder haben den Markt ad hoc nur zu weniger als 5% durchdrungen und werden voraussichtlich in 2-5 Jahren das Plateau of Productivity erreicht haben [2]. 17 Extract, Transform, Load 18 Online Analytical Processing 19 Corporate Performance Management 20 Business Activity Monitoring

8 8 5.2 Optimierung der Datensammlung, -transformation und -integration Abb. 6. Datenkollektion und -transformation Die Integration und Auswertung heterogener Daten, insbesondere aus firmenexternen Datenquellen wie Internetseiten, stellt für zahlreiche Unternehmen einen signifikanten Marktvorteil dar. Um diese Daten systemintern verwalten zu können, bedarf es eindeutiger Identifikatoren und abgestimmter Metadatenmodelle. In diesem Rahmen gewinnen auch Standards und Techniken aus dem Bereich des Semantic Web wie beispielsweise XML 21, RDF 22 und OWL 23 immer mehr an Bedeutung, vor allem, wenn es um die Integration unstrukturierter Daten geht. Desweiteren spielt die Einbettung analytischer Kapazitäten in CRM-, SCM 24 - und ERP 25 -Systeme eine immer grössere Rolle. Als zentrale Anwendungen können nach Gartners Hypecycle an dieser Stelle Textmining, Embedded Analytics und insbesondere Data Quality Tools und Webanalytics angeführt werden [3], [2]. Während Textmining voraussichtlich erst in 5-10 Jahren profitable Ergebnisse liefern wird, werden Data Quality Tools und Applikationen zur Webanalyse bereits erfolgreich eingesetzt [2] und haben den Markt zu 20% respektive 50% durchdrungen. 21 Extensible Markup Language, Stand: Resource Description Framework, Stand: Web Ontology Language, Stand: Supply Chain Management 25 Enterprise Resource Planning

9 9 5.3 Verbreitung der Analyseergebnisse und Förderung der Fachexpertise Abb. 7. Distribution der extrahierten Datenmuster Unter dem Schlagwort BI for the masses [1], [4], [5] wurde von Microsoft 2002 ein Programm ins Leben gerufen, dass das Ziel verfolgt, möglichst jedem Arbeiter einer Firma BI-Werkzeuge zur Verfügung zu stellen. Um den Nutzern den Umgang mit den Anwendungen zu erleichtern und näher zu bringen, werden unterschiedliche Strategien verfolgt, wie die Verbesserung der Benutzeroberflächen, der Einsatz intuitiver Visualisierungen oder auch die Einbettung von BI in bereits genutzte und somit vertraute Anwendungen. Der Output der einzelnen Anwendungen sollte hierbei stets aufgabenrelevant sein. Mobile Solutions, B2B BI extranets, Collaborative BI, Visual BI Development Tools, Advanced Visualization, Enterprise Information Management, Web Analytics, Dashboards/ Scorecards und MS Excel als BI/ CPM-Frontend werden zurzeit eingesetzt, um dieses Ziel zu erreichen [3], [2]. 5.4 Anpassung von Geschäftszielen und Metriken Abb. 8. Ziele und Metriken Einer Studie von Swaak et. al. [16] gemäss schätzen Mitarbeiter von Firmen ihren Wissenzugriff innerhalb der Firma zwar als positiv ein, aber sobald

10 10 sie eine organisatorische Perspektive einnehmen, gehen sie davon aus, dass das vorhandene Wissen zu wenig genutzt wird. Zudem setzen Geschäftspläne und -ziele oftmals unrealistische Erwartungen an Data Mining oder sind den Arbeitern nicht bekannt. Dem entsprechend ist es umso schwerer, geeignete, angemessene Metriken zur Bewertung der aus dem BI-Prozess resultierenden Handlungen zu identifizieren, zumal die Metriken reziprok auf die Datensammlung und -transformation einwirken können. Als überaus erfolgreiches Beispiel lässt sich an dieser Stelle Planning, Budgeting and Forecasting hervorheben. CPM-Applikationen, die in diesen Bereich fallen, ersetzen nach und nach immer mehr meist Excel-basierte Kalkulationssysteme und haben ihre Zielgruppe bereits zu 20-50% erreicht [2]. 6 Fazit Fasst man die oben gewonnenen Ergebnisse zusammen, so stellt man fest, dass der Trend, Geschäftsziele realistischer zu gestalten und angemessene Planungen aufzustellen bereits weitreichend umgesetzt wurde. Anwendungen zur Optimierung von Datenintegration und Reporting sind kurz davor, den Markt ebenso signifikant zu durchdringen, wohingegen die meisten Ansätze im Bereich der Realtime-BI sich noch am Anfang ihrer Entwicklung befinden, was ihre Bedeutung und Tragweite jedoch nicht schmälert. Da die spezifzierten Trends iterdependent sind und ineinander übergehen, was anhand der oben skizzierten Pipeline veanschaulicht wurde, müssen sie letztendlich gleichermassen umgesetzt werden, um die Lücke zwischen dem Nutzer von BI-Systemen und den Anwendungen hinreichend zu schliessen. Literatur 1. B.Azvine, Z. Cui, D.D. Nauck, B. Majeed: Real Time Business Intelligence for the Adaptive Enterprise. In: E-Commerce Technology, The 8th IEEE International Conference on and Enterprise Computing, E-Commerce, and E-Services 2. Andreas Bitterer, Nigel Rayner, Bill Hostmann, Bill Gassman, Kurt Schlegel, Mark Beyer, Betsy Burton, Ted Friedman, Gareth Herschel, Debra Logan, David Newman, John Radcliffe: Hype Cycle for Business Intelligence and Corporate Performance Management, 2006, 2005, Gartner-ID:G Frank Buytendijk, Ted Friedman, Bill Hostmann, Howard Dresner, Bill Gassman, Kurt Schlegel, Andreas Bitterer, Donald Feinberg, Alexander Linden, Mark Beyer, Gareth Herschel: Hype Cycle for Business Intelligence and Data Warehousing, 2005, Gartner-ID:G Microsoft:Business intelligence for the masses. In: Computerweekly, November Stand: Bob Violino: BI for the masses. In: Computerworld, Juni ,10801,93895,00.html, Stand: Alice Dragoon: Business Intelligence Gets Smart(er) Sep. 15, 2003 Issue of CIO Magazine,

11 7. Emc: Information lifecycle management, U. Fayyad, G. P.-Shapiro, and P. Smyth. From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine, 17(3):37-54, S. Feldman: The high cost of not finding information. KMWorld Magazine, 13, S. Ortiz. Jr. Is business intelligence a smart move? Computer, 35(7):11-14, R. Kohavi, N. J. Rothleder, and E. Simoudis: Emerging trends in business analytics. Commun. ACM, 45(8):45-48, P. Lyman and H. R. Varian. How much information? Technical report, Berkeley, L. T. Moss and S. Atre: Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Applications. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., Boston, MA, USA, Kurt Schlegel, Bill Hostmann, Andreas Bitterer, Betsy Burton: Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms, 1Q06, 2005, Gartner-ID:G Kurt Schlegel Bill Hostmann Andreas Bitterer: Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms, 1Q07, 2006, Gartner-ID:G Swaak, J., Efimova, L., Kempen, M., Graner, M.: Finding in-house knowledge: Patterns and implications. In: Proceedings of I-Know04-4th International Conference on Knowledge Management, Graz, Austria,

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