Business Intelligence hat sich modernisiert – nun ist Schluss mit unhandlicher Monolithenstruktur. Jetzt wird Nutzerfreundlichkeit immer wichtiger. Doch bei der Implementierung solcher Lösungen kann viel falsch gemacht werden. Lesen Sie hier über drei häufige Fehler, und wie Sie sie vermeiden können:
Drei Fehler, die man bei der Modernisierung von Business-Intelligence-Lösungen vermeiden sollte
Business Intelligence hat sich von großen Software-Monolithen, welche in der Vergangenheit ausschließlich von der IT kontrolliert wurden, zu einem agileren Tool-Set gewandelt. Eine große Rolle spielt dabei auch Nutzerfreundlichkeit durch ansprechende Visualisierung. Nicht umsonst sind Angebote wie Tableau, Qlik und andere am Markt sehr erfolgreich. Sollen solche Werkzeuge nachhaltig im Unternehmen etabliert werden, müssen Verantwortliche einiges beachten. Otto Neuer, Regional VP Sales bei Denodo, zeigt drei häufige Fehler und wie sich diese vermeiden lassen.
1. Fehlende Strategie für eine vollständige Integration heterogener Datenquellen
Unternehmen schöpfen ihre Daten heutzutage aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen, um Informationen über neue Märkte, Kundenpräferenzen und vieles mehr zu sammeln. Moderne BI-Lösungen (Business Intelligence) kommen dabei mit unterschiedlichen Datenquellen zurecht, von traditionellen Datenbanken bis zu unstrukturierten Quellen.
Herkömmliche ETL-Prozesse stoßen dagegen bei der Menge und der Komplexität heutiger Daten schnell an ihre Grenzen. Das gleiche gilt auch für klassische Data Warehouses. Die Abhängigkeit von 20 Jahre alten, auf ETL-Prozessen basierenden Architekturen als Standarddatenintegration kann so die Möglichkeiten moderner BI-Lösungen einschränken. Solche veralteten Prozesse sind zeit- sowie ressourcenintensiv und beschränken Datenanbindung, -Verarbeitung und Bereitstellung. Heutige Anwendungsfälle wie Live Dashboards oder Mobile Apps lassen sich damit schwer umsetzen.
Die Nutzung von Data-Adaptern oder Connectors hat ebenfalls Schwächen. Die Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, die bei dieser Methode zwischen einer Quelle und einem oder mehreren Zielen hergestellt wird, sind nur sehr aufwändig zu verwalten. Die dadurch entstehende gesteigerte Komplexität sorgt für eine höhere Fehleranfälligkeit. Beispielsweise kann es vorkommen, dass nicht jedes Reporting Tool Zugriff auf alle notwendigen Ressourcen hat. Das bedeutet, dass Anwender mehrere Tools nutzen müssen, die oft untereinander inkonsistente Ergebnisse liefern. Stattdessen sollten Unternehmen einen proaktiven automatisierten Ansatz verfolgen, um Integritätsprobleme schnell aufzudecken.
Um eine moderne BI-Plattform zu unterstützen, benötigen Unternehmen eine zeitgemäße Datenarchitektur, welche die Konnektivität mit einer Vielzahl von Datenquellen – strukturiert und unstrukturiert, relational und nicht-relational, On-Premise und in der Cloud – ermöglicht. Moderne Datenintegrationsansätze wie Datenvirtualisierung schaffen als Middleware eine Abstraktionsschicht, die den Zugriff auf alle Datenbestände unabhängig von Standort und Format erleichtert.
