Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe?

Transkript

1 Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe? IBM IM Forum, Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Ressourcen bei BARC für Ihr Projekt Durchführung von internationalen Umfragen, basierend auf eigenem IT-Anwender-Panel: The BI Survey 12 Performance Management nach der Finanzkrise Planung und Budgetierung in Europa etc. Marktforschungsstudien Produktvergleichsstudien Business Intelligence Datenmanagement Planungswerkzeuge Konsolidierungswerkzeuge Enterprise Content Management Enterprise Resource Planning Customer Relationship Management Veranstaltungen Tagungen - LIVE-Demos von Software-Lösungen Seminare und individuelle Workshops Webinare zu unterschiedlichen Themenschwerpunkten Online Demos auf Consulting Individuelle Unterstützung für Strategie, Architektur und Software-Auswahl Unabhängige Beratung in den Bereichen BI, Data Warehousing und Datenintegration, ECM, IT Service Management, ERP, CRM, HR 2 1

2 Wie relevant sind folgende Themen für Ihr Unternehmen? Stammdatenmanagement (MDM) und Datenqualität 82% 10% 5% Self-Service BI 72% 17% 8% Echtzeit-Daten zur Analyse 66% 16% 17% Nutzung mobiler Endgeräte 64% 21% 13% Big Data 56% 20% 21% SaaS / Cloud-Angebote / gehostete Lösungen 40% 28% 29% 0% 20% 40% 60% 80% 100% (Sehr) wichtig Gleichgültig Kaum/(un-)wichtig N=274, Befragung im Rahmen des BARC Big Data Survey Europe 2012/ BARC Operative BI mit Big Data 2

3 Nicht nur Tools Big Data bezeichnet Methoden und Technologien für die hochskalierbare Erfassung, Speicherung und Analyse polystrukturierter Daten. Hohe Datenmengen Hohe Anwenderzahlen Komplexe Abfragen Schnelle Aktualisierung Strukturierte Daten Semi-strukturierte Daten Unstrukturierte Daten Alle Ebenen einer analytischen Infrastruktur. Evtl. nur kurzfristige Speicherung BARC Verwendete Daten Welche Daten nutzen Sie für die Analyse? Transaktionsdaten 70% 20% 10% Logs 55% 30% 15% Sensorik 44% 31% 24% Unstrukturierte Daten (Dokumente, Video, Bild) 40% 29% 32% Social-Media-Daten 14% 50% 36% Q: BARC Big Data Survey Europe, n = 174 0% 20% 40% 60% 80% 100% Im Einsatz Geplant Nicht geplant 3

4 Erwartete Vorteile durch Big Data Technologie Worin sehen Sie die wichtigsten Vorteile einer Nutzung von Big Data Technologien? Bessere strategische Entscheidungen 59% Bessere Steuerung operativer Prozesse Schnellere Analyse 51% 50% Detaillierte Analysen 43% Verbesserter Kundenservice Zielgerichtetere Marketingaktionen Besseres Verständnis des Marktes/Wettbewerbs Geringere Kosten Bessere Produkt-/Service-Qualität 32% 31% 28% 28% 25% Bessere Kundenbindung 16% 0% 20% 40% 60% 80% Q: BARC Big Data Survey Europe, n = BARC Mobile BI 4

5 Angebot Nachfrage Consumerization der IT Heutige Angebotsentwicklung Historische Angebotsentwicklung Private und betriebliche Nutzung von IT verschwimmt Anwendererwartungen wachsen rapide, z.b. Visualisierung Kollaboration Mobile Geräte Anwendermacht steigt ebenfalls Unternehmen Konsument Bild in Anlehnung an: BARC Mobile BI: Paradigmenwechsel in GUI, Visualisierung, operative Verknüpfung, Collaboration, Cloud, Self-Service, BARC

6 Real-Time BI Wachsende Bedeutung operativer BI Vision Strategy Corporate Management Strategy Performance Management Plan Objectives & Targets Analyze Business Intelligence Monitor Report Process Management Goals Results Operational Processes BARC

7 Self-Service BI und Data Governance Self-Service BI Anforderungen Self Service BI Modifikation von Berichten und Dashboards Erzeugung von Berichten und Dashboards ad-hoc Integration privater, lokaler Daten Modifikation und Erzeugung von Datenmodellen Data Stewardship (Verbesserung Datenqualität) Data Governance BARC

8 Balance der Gegengewichte finden GOVERNANCE FLEXIBILITÄT Repression Standards, Auflagen, Kontrolle, Stabilität Schnelligkeit, Freiheit, Kreativität, Veränderung Chaos Das eine tun, ohne das andere zu lassen durch Organisation Daten-Architektur Technologie BARC Data Governance als Grundlage erfolgreicher Self Service Business Intelligence Data Governance als Regelwerk zum Umgang, zur Administration und zur Nutzung von Daten und Informationen im Unternehmen Mangelnde Data Governance kann bspw. zu mehrfach unterschiedlich aufbereiteten Daten, Analysefehlern, sinkender Datenqualität oder zur Entstehung von Datensilos führen Ziel: Verbindung der Flexibilität und Unabhängigkeit für Fachanwender mit einer Datenarchitektur, die auch die Bereitstellung zentraler, qualitätsgesicherter Daten gewährleistet Data Governance muss organisatorisch gelöst und von allen Anwendern akzeptiert werden BARC

9 Welche Rolle können Mainframes bei den aktuellen BI Trends spielen? Wie relevant sind folgende Themen für Ihr Unternehmen? Stammdatenmanagement (MDM) und Datenqualität 82% 10% 5% Self-Service BI 72% 17% 8% Echtzeit-Daten zur Analyse 66% 16% 17% Nutzung mobiler Endgeräte 64% 21% 13% Big Data 56% 20% 21% SaaS / Cloud-Angebote / gehostete Lösungen 40% 28% 29% 0% 20% 40% 60% 80% 100% (Sehr) wichtig Gleichgültig Kaum/(un-)wichtig N=274, Befragung im Rahmen des BARC Big Data Survey Europe 2012/ BARC

10 Mainframes und New BI Big Data Auswertung von Transaktionsdaten (Rohdaten) Skalierbarkeit als wesentlicher Faktor Real-Time Analyse BI rückt näher an die operativen Systeme: Umsetzung operativer BI direkt auf Transaktionssystemen statt Datenreplikation wird zur validen Option Workload Management und Virtualisierung sind wichtige Enabler Self-Service BI und Mobile BI Data Governance, unterstützt durch zentrale Plattformen z.b. für das Stammdatenmanagement, ist entscheidend für den Erfolg Mobile Applikationen integrieren häufig analytische und operative Aufgaben Trotz Consumerization of IT bleibt die Bedeutung skalierbarer Back-End Systeme und zentraler Plattformen erhalten 19 Voraussetzungen für BI auf dem Mainframe Flexibilität Abgeschottete Systeme behindern Flexibilität und schnelle Umsetzungsgeschwindigkeit von Änderungen Überdenken typischer Mainframe IT-Prozesse und Ansätze scheint notwendig Kosten Ein logisches Data Warehouse kann physisch verschiedene Speicherund Rechenorte umfassen. Auslagerung rechenintensiver Workloads wie analytische Abfragen in Data Warehouses auf separate aber eng integrierte Plattformen reduziert Mainframe-Kosten Passende Prozesse sowie eine passende IT-Architektur sind notwendige Voraussetzungen für BI auf dem Mainframe 20 10

11 Vielen Dank! Dr. Carsten Bange Gründer und Geschäftsführer BARC GmbH Steinbachtal 2b D Würzburg Tel. +49 (0)931/ Fax +49 (0)931/ BARC