tdwi E U R D P E OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE HANSER MÖGLICHKEITEN, CHANCEN UND RISIKEN QUELLOFFENER BI-LÖSUNGEN

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1 OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE MÖGLICHKEITEN, CHANCEN UND RISIKEN QUELLOFFENER BI-LÖSUNGEN uwehaneke Stephan TRAHASCH tobias HAGEN tobias LAUER (Hrsg.)' tdwi E U R D P E HANSER

2 Vorwort 9 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 Bl-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 57 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 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 Bl-Projekten und ihre Grenzen Kostenvergleichskalkulation OSBI-Stack vs. Closed-Source-Stack Checkliste: Wann lohnt sich der Umstieg? Zusammenfassende Empfehlungen 111 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 - Bl-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 155 ' Kostenpflichtiger Support Feature-Vergleich Zusammenfassender Vergleich 159

4 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 BIPlatform 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 246

5 8 Inhalt 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 295 Anhang Die Autoren 296 Danksagung 298 Abkürzungsverzeichnis 299 Literaturverzeichnis 300 Register 315