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Insights into Innovations on the Business
Intelligence Market
10/2012
Gastvortrag an der Universität
Duisburg-Essen
Ralf Heim
CORPORATE DEVELOPMENT MANAGER
2. Der Markt für Business Intelligence
Ein Überblick über den Markt – heute!
Business Intelligence - ein etabliertes Beratungsfeld
1,5 mrd. € Marktvolumen für BI-Consulting in Austria, Switzerland
and Germany
Rasantes Marktwachstum
10-14% wächst der Markt für Business Intelligence Software &
Consulting pro Jahr (Stand: 2012)
Am Puls der Innovationen
Jedes 3. BI Projekt nutzt Technologien, die weniger als 2 Jahre jung
sind. Zahlreiche Hype-Themen dominieren den Markt
Vom Standard Reporting zum Wettbewerbsvorteil
BI wird zum IQ des Unternehmens und nimmt Einfluss auf das
Marktverständnis und die Wandlungsfähigkeit
Lasst uns sehen, welche Trends & Themen Markt
verändern
© cundus AG
The digital Tomorrow - Innovations in BI
04.02.2014
2
3. cundus trends and topics portfolio
Role of Mobility
User
Board
Contr.
IT
Acc.
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
In-Memory
Big Data
Data based
…
Relation to Mobility
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The digital Tomorrow - Innovations in BI
04.02.2014
3
4. Mobile Business Intelligence
8 Beobachtungen zu Mobile Business Intelligence
1.
… umfasst junge, attraktives Interfaces (Smart Phones/Tablets) für Reporting-, Dashboard-,
Analyse- und Workflow-Lösungen und erfordert angepasste Anwendungslösungen
2.
… grenzt sich von bestehenden Interfaces durch Navigationsmethoden, Visualisierung von Daten,
reduziertem Funktionsumfang und Content sowie Sicherheits- und Device-Spezifika ab.
3.
… ist ein Hype-Thema, das sich in CIO-Budgets etabliert und über Einfachheit und „spielerische
Leichtigkeit“ neue Top-Management-Anwendergruppen erschließt
4.
… stellt Konsequent den Ease-of-Use von BI in den Vordergrund, der verschiedene Managertypen
bis heute von Business Intelligence ferngehalten hat
5.
… ermöglicht IT-Support in Prozessen, die besonders zeitkritisch sind oder Anwendertypen
umfassen, die auch in „kurzen Pausen“ zeitnahe Informationen benötigen
6.
… bringt strategische Fragestellungen, wie eine Device-Strategie (One-Device vs. BYOD) mit sich,
die sich im analytischen und operativen Bereich stark unterscheiden
7.
... führt nur zu wenigen komplett neuen Herausforderungen, sondern eher zu bekannten
Herausforderungen mit neuen Facetten
8.
… ist nur ein erster Schritt für Next-Generation-Interfaces und verändert die Interaktion von Mensch
und Interface nachhaltig
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The digital Tomorrow - Innovations in BI
04.02.2014
4
5. Mobile Business Intelligence
Management Summary
•
Relevanz: Mobile BI ist in Unternehmen hoch priorisiert wird in den kommenden 48 Monaten in ca.
40-50% der Unternehmen stark ausgeweitet. Trends wie zunehmende Software-Angebote,
günstigere Endgeräte und steigendes Anwenderverständnis unterstützten dies
•
Anforderungen: Die Anwendungen erweitern sich rasant. Der Reifegrad in den Unternehmen und
somit auch Kundenanforderungen pausieren jedoch noch auf aktueller Entwicklungsstufe
•
Funktionen: Dashboarding & Charts liegen gemeinsam mit Push-Information (z. B. Exception
Reporting) vorne in der Wunschliste. Collaboration/Distribution und erweiterte Analysen sind bei den
Kunden noch lediglich zweite Priorität
•
Trigger: Der Attraktivitätsgrad der Mobile BI Software ist kaufentscheidend. Die visionäre
Überzeugung des Executives steht klar vor einem gerechneten Business Case. Lediglich in
manchen Fällen unterbricht die IT mit Showstopper-Argumenten (z. B. Datensicherheit)
•
Anbieter: Den USA-Markt dominieren ca. 25 Anbieter. In GER kommen verschiedene kleine hinzu.
Zu den stärksten Tools zählen neben MicroStrategy und SAP auch IB
•
Plattformen: Apple kommt zuerst, dann noch Android. Tablets nur geringfügig bedeutsamer als
Smart Phones. RIM und Symbian verlieren Boden. Windows 8 kommt neu in die
Anwendungslandschaft und hat die Chance „ITs Liebling“ zu werden
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04.02.2014
5
6. Mobile Business Intelligence
Bedarf nach Funktionen und Features
PushInforma
-tionen
Analysefunktion /
Navigation
Dashboarding
View
Reports/
Charts
Collaboration
/ Distribution
Reaktion/
Workflow
•
Reicht von einfacher Mail-Information bis hin zu Exception Reporting
•
Push-Funktionalitäten werden von Anwendern hoch priorisiert
•
Komplizierte Analysemöglichkeiten (Navigation in den Daten) haben zweite Priorität
•
Der Bedarf für gestikengesteuerte Navigation (Drill-Down, Slicing/Dicing, Pivoting) muss
noch geweckt werden
•
Mit Push-Information kommt der Abbildung von Dashboards die höchste Priorität zu
•
Diese Einschätzung deckt sich mit vielen aktuell präsentierten Cases auf Events
•
Die Darstellung von Berichten wird zweitrangig priorisiert.
•
Grund ist voraussichtlich der geringere Integrationsgrad und die geringere Datenaktualität im
Vergleich zu Dashboards
•
Collaboration in der Erzeugung und Auswertung von Daten wird aktuell niedrig priorisiert
•
Dies stützt Analysen, die Collaborative BI nicht die verdiente Praxisaufmerksamkeit
zuschreiben
•
Workflows im BI-Kontext werden noch sehr verhalten eingesetzt
•
Dies könnte einen Grund für die geringe Priorisierung von Workflows sein
Oberste Zeile = hohe Prio, Unterste Zeile = Niedrige Prio
Opitz (2011) – Mobile BI-Studie (n=100) sowie mit ähnlichen
Ergebnissen Dresner (2011): Mobile BI Market Study (n=200)
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The digital Tomorrow - Innovations in BI
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6
7. Mobile Business Intelligence
German CIOs‘ Most Important Business Strategies (Gartner)
2012
2011
Mobile Technologies
1
3
Analytics and Business Intelligence
2
4
Cloud Computing
3
1
Customer Relationship Managagement
4
16
Legacy Modernisation
5
11
Virtualisation
6
2
Collaboration Technologies
7
5
ERP Applications
8
8
IT Management
9
9
Networking (Voice/Data)
10
14
Security
11
24
Social Media / Web 2.0
12
6
Gartner behauptet, dass bis Ende 2013 33% der BI-Abfragen mobil sein werden
Forrester vermutet, dass in 3-5 Jahren mobile Frontends häufiger sind als Laptops und Desktops
Nach BARC planen 38% der Unternehmen einen Einsatz von mobile BI in den nächsten
12 Monaten
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8. Mobile Business Intelligence
… als ein Schritt in der Next Generation Interface Evolution
•
•
Smartphones und Tables
sind nur ein Zwischenschritt in der InterfaceEvolution
•
Design-mobile-first wird
zunehmender
Entwicklungsstandard
•
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Jede IT-Anwendung wird
sich in Zukunft mit
modernen Interfaces
auseinander setzen
müssen. Dies gilt auch für
Business Intelligence
Die Frage ist nur:
Wie, Wann und mit welcher
Intensität?
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8
9. Mobile Business Intelligence
Mobile Device-Nutzer
Topmanagement
Mobile Device-Nutzer
ITAbteilung
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Informationsverantwortliche
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9
10. Mobile Business Intelligence
Zielgruppe
„
„
Technik muss komfortabel und selbsterklärend sein.
IT ist nicht mein Hobby!
Selber ins BI System? Recherchearbeiten delegiere ich
meist an meine Assistenten.
Grundsätzliche Anspruchshaltung und
Arbeitsweise der Zielgruppe
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10
11. Mobile BI-Strategie
Benötigte Informationen
Periodisch
Berichtspakete
Real time
Interaktive
online
Analyse
Interaktive
online
Analyse
Forderungen
Vormonat TEUR
Kunde
Top
Management
80%
15%
5%
ABC
15.380
4.718
WAB
15%
5.465
DEF
5%
8.211
XYZ
Operatives
Management
VWZ
4.671
JBE
80%
4.671
AZV
4.154
EBD
4.058
80% der Informationsbedürfnisse der Topmanager werden durch
in sich geschlossene, häufig manuell angepasste Berichtspakete
abgedeckt.
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12. cundus trends and topics portfolio
Role of Dashboarding & Reporting
User
Board
Contr.
Acc.
IT
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
…
In-Memory
CRM MRP
Big Data
…
Other IS
Relation to Dashboarding und Reporting
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12
13. Dashboarding & Reporting
6 Beobachtungen zu Dashboarding & Reporting
1.
Durch die Mobile-Bewegung existieren neue Plattformen für Reports und Dashboards in Form von
Tablets und Pads. Frontends müssen sich in Umfang, Funktionalität, Navigation, Auflösung uvm.
Anpassen. Teilweise werden dadurch schon totgesagte Trends wie Collaboration wieder reaktiviert
2.
Self Service BI: Vereinfachte Entwicklungsumgebungen enablen individualisierte Dashboards (Self
Service BI wie z. B. SAP Zen, aber auch Excel) und ermöglichen den Fachbereichen die
zunehmend geforderte Liberalisierung von der IT
3.
Information Design: Professionalisierung (z. B. Hichert-Standards, Sparklines) und Erweiterung der
Visualisierungs-techniken (z. B. Advanced Data Visualization / Graphical Data Discovery) schreiten
voran
4.
Collaboration in Dashboards und Reports werden durch die zunehmende Gewöhnung an Social
Media wichtiger. SAP Steamwork, Yammer Akquise durch MS, Lync, Skype etc. decken hier einen
großen Markt auf. Nach Gartner werden 2014 15% aller Dashboards „Soziale Funktionen“
beinhalten1
5.
Die Integration BI-externer WebServices á la Google, Wolfram Alpha, Windows Azure Data Store
uvm. Gewinnt an Bedeutung um unternehmensinterne mit Marktdaten anzureichern.
6.
BI as a Product: Integration of customer or supplier roles into a dashboard to grant analytical
functionalities as an additional service
1Gartner
(2011) – Readjustments, Re-Evaluation, Re-Organization
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14. cundus trends and topics portfolio
Role of external & regulatory reporting
User
Board
Contr.
Acc.
IT
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
…
In-Memory
CRM MRP
Big Data
…
Other IS
Relation to External & Regulatory Reporting
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15. External & Regulatory Reporting
Regulationskomplexität am Beispiel US
Mandatory Reports
for Companies
• Annual Reports to
SEC (10-Q, 10-K) /
Sedar
Voluntary Reports
for Companies
Industrial Sector
specific
• Sustainability Reports
/CSR-Reporting
• Insurance: Solvency
Modernization
Initiative/ORSA
• Foreign Filers (all
Europe)
• Internal Reports /
Management
Accounting
• Conversion (GAAP
IFRS etc.)
• Reporting of standard
?
Compliance
• Stock-Exchange
Reporting
(RNS=>LSE, NYSE?)
• Banks: Basel II,
Dodd-Frank-Act,
FFIEC
• Rating Agencies:
ROCR
• Mutual Funds:
Prospectuses
• Energy: FERC / etarrifs
• Others
Public Sector
Reporting
• CAFR Reports for,
municipal, state or
other governmental
entities (A-136)
• Budget Books (A-11)
• Performance &
Accountability
Reports (PARs,
APRs, etc)
• Internal agency
management reports
• Compliance & Audit
Reports/Evaluations
Significance for BI-related Data at the example of US
In Europa ist die Regulation ähnlich komplex mit Basel III, Solvency II, EMIR, Remit und vielen
mehr
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16. cundus trends and topics portfolio
Role of Advanced Analytics
User
Board
Contr.
Acc.
IT
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
…
In-Memory
CRM MRP
Big Data
…
Other IS
Relation to Advanced Analytics
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17. Advanced Analytics
5 Beobachtungen zu Advanced Analytics
1.
Advanced Analytics ist ein Sammelbegriff für Predictive Analytics, Simulations sowie Optimization
und Visual Exploring Methoden, die über die heutigen Standard-Verfahren zur Analyse
hinausgehen
2.
Die Methoden basieren zu großem Teil auf Basis von Algorithmen aus der Statistik und
Optimierung.
3.
Die Integration dieser Techniken geschieht bei den führenden BI-Technologieanbietern auf
verschiedene Weise.
•
IBM hat SPSS gekauft und integriert zudem ILOG und CPLEX stärker in ihr BI-Portfolio
•
SAP lässt mit der IMSL sowie eingeschränkt „R“ auf HANA viel Potential für Advanced Analytics
•
Microsoft bietet mit Excel sowie spezifischen Add-Ins viel Anwenderfreiheit für individuelle Advanced Analytic
Applikationen
•
Als weiterer Spezialist für Advanced Analytics neben IBM gilt SAS
4.
Advanced Analytics hat eine große Schnittmenge mit anderen Trendthemen wie 1) Big Data, da
große Datenmengen häufig komplexer aufbereitet werden müssen und 2) InMemory, da erwartet
wird, dass bis 2014 werden 30% der dem Advanced Analytics Bereich zugeordneten Applikationen
auf InMemory Funktionen zurückgreifen1
5.
Die Anwendungsfälle sind je nach Schwerpunkt (Analyse, Voraussage, Optimierung) weit gestreut
und finden sich neben dem Controlling und Risikomanagement intensiv in den OMCP
1 Gartner
(2011) – Readjustent, Re-Evaluation, Re-Organization
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18. Advanced Analytics
Aktuelle und geplante Anwendungsfälle
Financial Analysis
Business Activity…
Zunehmende Aufmerksamkeit
gewinnen OMCP und
Sales/Marketing-Analysen
ebenso wie Wettbewerbsanalysen und Risk Management
Analysen richten sich somit
zunehmend an die Unternehmensumwelt, was zu großen
Schnittmengen mit Big Data führt
•
Weitere Anwendungsfälle: Churn,
Fraud, Segmentierung, Employer
Branding, Customer Branding,
Social Network Analysis
21%
59%
Sales Tracking
Financial Analysis ist und bleibt
der zentrale Analyse-Faktor –
allerdings mit geringeren
Wachstumsraten
•
19%
68%
Forecasting
•
•
74%
32%
55%
19%
CRM-Analytics
45%
36%
Operational Optimiz.
43%
40%
Competitive Analysis
38%
29%
Corporate Governance
37%
31%
Product Marketing
35%
Risk Management
30%
Product Development
28%
27%
Fraud Prevention
24%
34%
30%
Planned Use
26%
0%
Current Use
50%
100%
InformationWeek Reports (2012) – BI-Trends 2012, 414 Antworten
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19. Advanced Analytics
Anspruchsvolle mathematische Methoden & Techniken
Verständnis
•
Data/Text/Web Mining
Planung (Predictive)
Steuerung/Optimierung
•
Fortschreibungs- und
Zeitreihenverfahren
•
Lineare Optimierung (z. B.
Simplex u. ä.)
•
Lineare ganzzahlige
Optimierung
•
Nicht-Lineare Optimierung
(z. B. Dynamische
Programmierung)
•
Lokale/globale Optimierung
•
Stochastische Modelle
•
Genetische Optimierungsmodelle
•
Heuristiken und Business
Rules
•
Neuronal/Probabilistic Nets
•
Clustering & Classifikation
•
Diffusionsanalysen
•
Decision Tree
•
•
Linear/Logistic Regression
Strategic Games (Game
Theory)
•
Associatons- and
Sequence-Analysis (z. B.
Warenkorb-Analysen)
•
Systemdynamische
Simulationen
•
Zeitreihenanalyse/Diskrimin
anzanalyse
•
Agentenbasierte
Simulationen / Intelligente
Agentensysteme
•
Pattern Recognition
•
Quantification (e.g. Fuzzy)
•
Monte-Carlo-Simulationen
•
AI/ Evolutionary Algorithms
(e. g. Ant-Colony-Alg.)
•
Neuronal Nets
•
Component-Analysis and
Fourier-Transformation
•
Bayesian Analytics
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20. cundus trends and topics portfolio
Role of Advanced Planning and Simulation Techniques
User
Board
Contr.
Acc.
IT
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
…
In-Memory
CRM MRP
Big Data
…
Other IS
Relation to Advanced Planning and Simulation Techniques
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20
21. Advanced Planning and Simulation Techniques
4 Beobachtungen zu Planung & Simulation
1. Intelligentere Planung/Budgeting/Forecasting ist eines der Wachstumsthemen im BI-Bereich
ist auf den CFO/CIO-Agenden hoch priorisiert und bieten höhere Wachstumsraten als
klassische BI
2. Die Vision hinter Predictive Analysis wird in der Theorie gelebt. In Unternehmen beschränkt
sich der Einzug jedoch oftmals auf einzelne innovative Abteilungen z.B. im Marketing
3. Der Gap zwischen den Reifegraden in der Planung reicht weit auseinander. Während viele
Unternehmen/Abteilungen noch keine integrierte Planungslogik haben, beschäftigen sich
andere Unternehmen/Abteilungen bereits mit Trends wie Predictive Analytics und modernen
Simulationen
4. Die Hersteller-Strategien in Bezug auf moderne Planungsanwendungen sind verschieden:
•
IBM Cognos bietet mit TM 1 ein sehr starkes Planungstool und hat mit SPSS ein starkes Statistik-Tool ins
Portfolio integriert
•
Bei SAP gibt es Unklarheiten in der Strategie bzgl. SAP BPC und SAP IP. SAP Predictive Analysis steht in den
Kinderschuhen
•
Microsoft kündigte vor einigen Jahren Performance Point Server ab. Planung kann über gut in die MS-Umgebung
integrierte Tools wie z. B. Evidanza, Board, Tagetik, etc. erfolgen
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21
22. Advanced Planning and Simulation Techniques
Planungsintegration und Simulationsanwendung
Strategische
Planung
Unternehmensplanung
Geschäftsfeldplanung
Absatzplan
Produktionsplan
Zunehmende
Unsicherheit
…
Standortplanung
Materialplan
Beschaffungsplan
Personalplan
Bilanzplan
Leistungsplan
Taktische
Planung
Erfolgsplan
Kostenplan
Einzahlungen
Auszahlungen
Liquiditätsplan
Operative
Planung
near
Real Time
Planung
© cundus AG
Investitionsplan
Kreditplan
kurzfristig
Stochastische
Planungsszenarien
Langfristiger
Finanzplan
langfristig
Vertriebsplanung
Marketingplanung
Personalbestandsplanung
Produktionsplanung
Kostenstellenplanung
…
Einlastungsplanung
Beladungsplanung
Personaleinsatzplanung
Dispositionsplanung
Routen- und
Tourenplanung
…
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Abnehmende
Unsicherheit
(fast)-deterministische
Simulationsmodelle
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22
23. Advanced Planning and Simulation Techniques
Exkurs: cundus werttreiberbasierte Bandbreitenplanung
EBIT
Value
Driver
Monte-Carlo-Simulation
Margin
Sales
Volume
Operational
costs
Investments
Monte-Carlo-Simulation
Single
Risks
© cundus AG
Interest Rate
Fluctuation
Level
Fraud
Insolvency of
client
Exchange
rates
Illness ratio
days
Machinary
defects
Insolvency of
Supplier
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24. cundus trends and topics portfolio
Role of Operational Business Intelligence
User
Board
Contr.
Acc.
IT
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
…
In-Memory
CRM MRP
Big Data
…
Other IS
Relation to Operational Business Intelligence
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24
25. Operational Business Intelligence
7 Beobachtungen zu Operational Business Intelligence
1. Die Vision des „Real Time Enterprises“ wird zunehmend greifbar. Business Intelligence
Werkzeuge finden hier Einsatz
2. Operational BI bringt den größten Mehrwert in Operational Mission Critical Processes
(OMCP) sowie zeitkritischen Prozessen in Sales, Produktion & SCM. OMCP sind Kernprozesse, die erfolgskritisch für ein Unternehmen sind (z. B. Yield Management in Aviation).
3. Operational BI grenzt sich von herkömmlicher BI durch eine höhere Anzahl von
Entscheidungen (1) mit geringem totalem Wertumfang (2) in schnellerer Frequenz ab (3).
4. Die Zielgruppe von Operational BI sind operative Entscheider. Ebenso unterscheiden sich
Quellsysteme und Datenbeschaffenheit stark vom klassischen BI
5. BI for all: Aktuell treffen wir häufig auf Diskussionen, an welchen Stellen zur Abdeckung von
Kernprozessteuerungsbedarfen BI-Werkzeuge in welcher Form eingesetzt werden
6. Oftmals finden sich in den operativen Prozessen (insb. Produktion) intelligente Algorithmen
(Ingenieurswerkzeuge) und leistungsfähige Software (SAP APO)
7. Viele Trendthemen wie InMemory Databases, Big Data, Mobility und Advanced Analytics
haben zumindest höheren Impact im Operational BI in Vgl. zu dem klassischen
Controlling/BI
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26. cundus trends and topics portfolio
Role of Dashboarding & Reporting
User
Board
Contr.
Acc.
IT
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
…
In-Memory
CRM MRP
Big Data
…
Other IS
Relation to DWH
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26
27. Data Warehousing
Management Summary
•
12-30% Datenwachstum strapazieren Data Warehouses und machen die Nacht zu kurz. Ca. 50%
der DWH bereits ein Volumen von > 1 Terabyte1
•
•
InMemory DB for everything: Hinzu kommt die durch HANA angeregte Diskussion, ob Data
Warehouses in Zukunft noch in ihrer aktuellen Ausgestaltung notwendig sind
•
Real Time Data Warehousing: Zunehmend werden DWHs auch für operative Anwendungsfälle mit
Echtzeit-Informationsbedarfen eingesetzt (Operational BI). InMemory DB auf BW sind hier ein
Szenario. 69% der Daten in Unternehmen sollen bereits auf Tagesniveau angekommen sein.
•
Open Source Data Warehouse gewinnen kontinuierlich an Marktanteil – zunächst aber eher bei
kleineren Unternehmen.
•
Die Top 4 Anforderungen der DWH-Manager sind Datenqualität (1), Geschwindigkeit in der
Anforderungsumsetzung (2), Integration von Fachbereichen (3) und Abfrageperformance (4)
•
Zudem gibt es Trends wie Data Vault Modeling: Dieses ist eine Best of Breed zwischen 3. NF und
Star Schema, die darauf angelegt ist Daten historisiert abzulegen.
•
1
Abkehr vom Single Point of Truth?: Ist es wirtschaftlich alle Daten in ein einziges zentrales Data
Warehouse zu laden? Die einzige Quelle der Wahrheit wird zu einer Utopie
Die vertikale Integration spielt weiterhin eine große Rolle in DWHs Metadaten und einheitliche
Datendefinition gewinnen an Bedeutung
Barc (2011) – Studie Data Warehousing
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28. cundus trends and topics portfolio
Role of Dashboarding & Reporting
User
Board
Contr.
Acc.
IT
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
…
In-Memory
CRM MRP
Big Data
…
Other IS
Relation to InMemory
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29. cundus trends and topics portfolio
Role of BI in the Cloud
User
Board
Contr.
Acc.
IT
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
…
In-Memory
CRM MRP
Big Data
…
Other IS
Relation to BI in the cloud
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30. Business Intelligence in the Cloud
7 Beobachtungen zu Business Intelligence in the Cloud
1.
Es existieren 3 Cloud-Anbietermodelle, die von der reinen Bereitstellung von Infrastruktur (IaaS) bis
zur Abrechnung einzelner Services reicht (SaaS).
2.
Aktuell ist der BI in the Cloud Markt übersichtlich. Der mit dem BI verwandte analytische CRM
Markt ist hier schon weiter. Der Cloud-Anbieter Salesforce.com ist die weltweite Nummer 2 im
CRM-Bereich.
3.
Im Business Intelligence Markt fehlt es weiter an der Killer App die die Bereitschaft für die
Ausgliederung hochsensitiver Daten rechtfertigt
4.
Die Nutzen für Unternehmen liegen in der Variabilisierung des Cash Flows (1), der
Skalierbarkeit/Flexibilität der Architektur (2) und der Geschwindigkeit im Roll Out (3)
5.
Potentielle Showstopper von BI in the Cloud ist die fehlende Infrastruktur für analytische
Auswertungen großer Datenmengen (1), Datenschutz und Datensicherheit (2), die Gefahr eines
Vendor-Lock-Ins (3) und fehlende Möglichkeiten zum Customizing (4)
6.
Widersprüchliche Signale der Analysten: Während Gartner Cloud nur 3% des BI Umsatzes in 2013
zutraut, sagt IDC das SaaS BI den klassischen Lizenzmarkt um den Faktor 3 (22%) outperformed.
Der Erfolg von BI in the Cloud scheint von den verfügbaren Anwendungen abhängen
7.
Die großen Softwarehersteller bieten Cloud-Modelle an (IBM Cognos 10, SAP BO BI on.demand,
MS SQL Server 2012. SAP möchte alle Softwareprodukte aus dem Bereich Application Cloudbasiert anbieten. Kleinen Anbieter (z. B. 1010 Data, Cloud9, Birst) fehlen signifikanten Marktanteile
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31. BI in the Cloud
Bedarfstreiber und Motive für BI in the Cloud
Reducing total costs
Reducing IT-Support-Staff
36%
Low initial costs
24%
Rapid Deployment
21%
Easy support multiple locations
12%
Better than other software
IT-Strategy prefers SaaS
Others
55%
31%
10%
46%
39%
36%
27%
19%
2012
7%
5%
2011
3%
2%
Not interested in Cloud BI
16%
36%
InformationWeek Reports (2012) – BI-Trends 2012, 414 Antworten
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32. BI in the Cloud
Potentielle Showstopper und aktuelle Bedenken
63%
65%
Data Security/Privacy Concerns
47%
43%
Data Integration Challenges
Cost concerns (total expenses)
31%
35%
38%
Vendor-Lock-in
32%
32%
Inability to customize
23%
22%
Lack of required features
Others
No concerns
43%
4%
4%
2012
2011
10%
13%
InformationWeek Reports (2012) – BI-Trends 2012, 414 Antworten
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33. cundus trends and topics portfolio
Role of Big Data (Analytics)
User
Board
Contr.
Acc.
IT
Market.
Sales
Oper.
Proc.
HR
Interface
Mobile
Dashb.&Rep.
Ext. Report
Analytics
KPI-Systems
Planning
Consolid.
Operational
Application
Data
Preparation
DWH
Data Models
Backend
FI
Data/Service
Integration
Cloud
CO
ERP
DWH
…
In-Memory
CRM MRP
Big Data
…
Other IS
Relation to Big Data (Analytics)
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33
34. Big Data (Analytics)
6 Beobachtungen zu Big Data (Analytics)
1. Neue Daten: Je nach Studie wurden mehr als 50% der Daten, die heute verfügbar sind, erst
in den vergangenen Jahren erzeugt
2. Bedarfstreiber des Themas durch steigende Datenverfügbarkeit (Moore‘s Law),
zunehmende Rechenleistung und abnehmende Preise von Storage und CPU sowie
zunehmende Verfügbarkeit und Funktionalitäten analytischer Software auf Basis von
3. Big Data ist mehr als nur Datenvolumen (Volume) – auch die Vielzahl verschiedener
Datenquellen und -formaten (Variety) und die Geschwindigkeit des Datenladens (Velocity)
spielen eine Rolle
4. Neu entwickelte Lösungen wie Hadoop verschmelzen dabei mit bestehenden Datenbanken,
Analyseumgebungen und Erfassungstechnologien (z. B. Streaming) zu zum Teil sehr
hybriden Architekturen
5. Big Data und BI gehören zusammen, weil sie den selben Verantwortlichen ähnliche
Fragestellungen mit anderen Daten lösen
6. In der Praxis werden alle Projekte mit 2 der 3 V‘s getrost als Big Data Projekt verstanden
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35. Big Data (Analytics)
Bei Big Data geht es um mehr als Datenvolumen
Der Begriff Big Data wird grundsätzlich durch die drei Vs – Volume, Variety und Velocity
definiert: Eine Vielzahl verschiedener Datenquellen (Variety), riesige Daten-Volumen und
die Geschwindigkeit des Datenladens (Velocity)
Volumen
•
•
•
•
•
•
Velocity
Tera- und
Petabytes
Transaktionen
Tabellen, Dateien
Big
Data
Batch
(Near-)Real-Time
Speed of Generating
and Distributing Data
•
•
•
Strukturiert
Semistrukturiert
Unstrukturiert
Variety
TDWI (2011) – Best Practice Report
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36. Big Data (Analytics)
Business Benefits of Big Data
Sowie weitere Cases
•
KuMarketing-Aktionscontrolling
•
nden-/Kreditorenrating
•
Kundengewohnheitenanalyse
•
IT-Systemmonitoring
•
Konjunktur- und Umweltanalyse
•
Movement-/Lokationsbasierte
Analyse
•
Standortplanung
•
Supply-Chain-Analyse (RFID, GPS)
•
Maschinen-Monitoring (BDE-Daten)
•
Wettereinfluss auf Sales uvm.
TDWI Report (2012) – Big Data Analytics
325 Teilnehmer mit jeweils 5 Antworten
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37. Big Data (Analytics)
Bewertung der Big Data Themen
•
Die Analyse bezieht sich ausschließlich auf BigData-Potentiale ist keine allgemeine BITrendanalyse
•
Commitment bezeichnet die aktuelle Zustimmung
der Unternehmen, die Technologie/Methode in
den kommenden bis zu 3 Jahren einzusetzen
•
Potential Growth quantifiziert die
Wachstumsraten, die der Methode/Tech-nologie
von Analysten zugeschrieben wird
•
Gruppe 1: Hype-Themen, die bei Kunden erkannt
worden sind. Themen, die allgemein als Trend
bekannt sind
•
Gruppe 2: Wachstumsthemen mit moderatem
Commitment von Kundenseite. Hier finden sich
viele Analysetechiken
•
Gruppe 3: Wachstumsthemen, die noch nicht
beim Kunden angekommen sind. Darunter viele
technologischen Themen
•
Gruppe 4: Vom Kunden bereits adoptierte
Themen mit geringem Wachstumspotential
TDWI Report (2012) – Big Data Analytics
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38. Big Data (Analytics)
Technologien in der Big-Data-Architektur
•
Hive: Umgebung für die Abfragesprache HiveQL
(ähnlich SQL). Eingangstor für viele BI-Anwendungen
auf Hadoop
•
Pig ist eine Skript Sprache, die MapReduce Prozesse
zur Ausführung auf dem Hadoop Cluster erzeugt. Diese
ist für alle Prozesse von ETL bis Analytik einsetzbar
•
R Statistiksprache für mögliche Data Mining und
Statistik-Auswertungen. Bietet eigene Bibliothek
•
MapReduce ist ein Programmier-Framework, mit
dessen Hilfe Aufgaben in kleine Teile zerlegt werden
können, die auf Clustern parallel ausgeführt werden
•
Hadoop ist ein Open Source Java Framework und Top
Level Apache Project, das massive parallel processing
ermöglicht und die automatische Verteilung übernimmt
•
NoSQL: Sammelbegriff für nicht-relationale DB-Typen
•
Sqoop: Import-Werkzeug für Tabellen und
Datenbanken für Hadoop und Hive
•
Fazit: Manche „Big Data“ durchläuft einen ETL-Prozess
(Nuggets=wertvolle Daten) – andere laufen durch die
Big Data Architektur mit geringerer Transformation
BARC (2012) – TDWI: Trends in Data Warehousing
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39. Innovations in Business Intelligence
On the road to reinvent decisions
„
More than into the past,
I am interested in looking into
the future – since this is where I
want to spent the rest of my life
„
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- Albert Einstein
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