Mit Analyse-Tools relevanten Daten auf der Spur

Vielzahl von Lösungsansätzen

von - 08.02.2018
Wer eine cloudgestützte BI- oder Analytics-Plattform nutzen möchte, steht zunächst vor folgendem Problem: Er muss aus der Fülle von Analyse- und Business-Intelligence-Produkten das passende Angebot herausfiltern. Erschwert wird dies dadurch, dass die Grenzen zwischen BI und reinen Analyse-Lösungen verschwimmen. Wurde BI bislang vor allem mit Reports und der Analyse von historischen Daten assoziiert, so hat sich das mittlerweile geändert. BI-Schwergewichte wie IBM, Microsoft, Oracle, SAS, Salesforce und SAP haben ihre BI-Angebote um Funktionen wie Predictive und Advanced Analytics erweitert.
Gleichzeitig sind auf dem Markt kleine, agile Anbieter aktiv. Zu ihnen gehören beispielsweise Clear Story Data, Domo und Birst. Ein Teil von ihnen konzentriert sich auf spezielle Bereiche wie das semantische Datenmanagement, Social Analytics – die Analyse von Social-Media-Daten –, die Aufbereitung und Integration von Daten oder maschinelles Lernen.
Speziell in Deutschland haben zudem zahlreiche Systemhäuser, Systemintegratoren und Beratungsunternehmen den Cloud-BI- und -Analytics-Markt für sich entdeckt. Die Studie „ISG Provider Lens Germany 2018 – Data Analytics Services & Solutions“ von ISG Research Deutschland listet beispielsweise in diesem Sektor Unternehmen wie Axians, Allgeier, Capgemini und Deloitte auf.
Hinzu kommen Analyse-Tools, die sich in vorhandene Business-Intelligence-Pakete einbinden lassen. Zu diesen zählt beispielsweise BI Office des niederländischen Unternehmens Pyramid Analytics. Die Software setzt auf Microsofts Business-Intelligence-Plattform Power BI auf. Die Fixierung auf Microsoft war allerdings auch einer der Hauptkritikpunkte an dem Analyse-Paket. Mittlerweile hat Pyramid mit Pyramid 2018 eine erweiterte Analytics-Software vorgestellt, die das Unternehmen als Analytics OS vermarktet. Sie basiert auf Java und arbeitet unabhängig von bestimmten Systemen und BI-Plattformen.
Business Intelligence versus Business Analytics
Häufig werden zwei Begriffe synonym gebraucht, wenn es um die Analyse von Daten und daraus resultierende Entscheidungen geht: Business Intelligence und Analytics. Auch unter Fachleuten ist umstritten, wo die Grenzlinie verläuft. Dies umso mehr, als die Anbieter von BI-Lösungen in ihre Produkte verstärkt Analyse-Funktion integrieren.
Allgemein formuliert umfasst Business Intelligence Technolo­gien, die Managern und Analysten dabei helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. BI-Systeme stellen zu diesem Zweck Dashboards, Berichte und Pivot-Tabellen zur Verfügung. Ein Trend sind Selbstbedienungsservices. Mit ihnen können Nutzer Analysen und die entsprechenden Berichte nach eigenen Vorstellungen zusammenstellen.
Verfechter des Analytics-Ansatzes führen an, dass BI primär ein Blick in den Rückspiegel ist, also bestenfalls eine Analyse des Istzustandes ermöglicht. Zudem würden primär unternehmensinterne Informationen verarbeitet. Analytics umfasse dagegen auch Datenbestände, die außerhalb des Unternehmens generiert werden. Dazu zählen beispielsweise Reaktionen von Kunden auf Social-Media-Plattformen oder Daten von Maschinen, die bei einem Kunden im Einsatz sind. Ein weiteres Merkmal sei die Echtzeit-Auswertung von Informationen. In Kombination mit Techniken wie maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz könnten moderne Analytics-Lösungen zudem valide Prognosen über künftige Entwicklungen abgeben.
Timo Elliott, Innovation Evangelist bei SAP, hält diese Debatte dagegen für akademisch. SAP verwendet deshalb den Begriff Business Analytics. Er umfasst sowohl BI- als auch Analyse-Lösungen, Data Warehouses und Bereiche wie Risikomanagement und Compliance. Auch Dipak Bhudia, Gründer des Cloud-Dienstleisters Clear Analytics, bevorzugt den Begriff Business Analytics. Bemerkenswert: Clear Analytics stellt seine Services allein via Cloud bereit, nicht mittels einer IT-Infrastruktur im eigenen Data-Center. Und sie konzen­trieren sich darauf, Informationen aus unterschiedlichen Quellen zu finden und in leicht verständliche „Insights“, also verwertbare Informationen, zu übersetzen.
Francois Ajenstat, Chief Product Officer bei Tableau, wiede­rum bemängelt, dass sich die herkömmliche BI auf komplexe Reports fokussiert, die nur für wenige Nutzer relevant sind. Er sieht in Selfservice Analytics eine Alternative. Sie erlaube es jedem Mitarbeiter, eine Analyse-Lösung mit eigenen Fragestellungen zu füttern und entsprechende Antworten zu erhalten.
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