Exklusiv-Interview: Kostendruck forciert Standards im Data Warehousing

Ausgabe 7+8/2011

Exklusiv-Interview: Kostendruck forciert Standards im Data Warehousing

Beim Data Warehousing dominiert die Standardisierung, berichtet Felix Wortmann, Arbeitsbereichsleiter an der Universität St. Gallen. Mehr Heterogenität leisten sich die Unternehmen bei BI-Frontends.

Wo sehen Sie derzeit die Haupttrends beim Thema Business Intelligence?

Auf der strategischen Ebene versuchen Unternehmen, den Nutzen ihrer vorhandenen BI-Systeme zu maximieren. Hinzu kommt das Thema Organisation. Hier geht es darum, dass Fachabteilung und IT oftmals noch nicht an einem Strang ziehen. Klare Verantwortlichkeiten und Prozesse durch BI Governance und BI Competence Center sind die entsprechenden Stichworte. Auf der Technologie-Ebene beobachten wir die Trends Big Data, also die Analyse von Massendaten, In-Memory-Systeme sowie BI-Anwendungen auf mobilen Endgeräten.

Anbieter wie die damalige IDS Scheer fordern die Zusammenarbeit der IT-Abteilung mit dem Business ja schon lange. Ist das in der Business Intelligence noch nicht angekommen?

Doch, aber damit beschäftigen sich eher Unternehmen mit einer längeren BI-Erfahrung. In unreifen Unternehmen ist die IT häufig lediglich Systembetreiber oder einfacher Umsetzer von Anforderungen. In den Fachbereichen existieren dann Insellösungen. Eine homogene Informationsbasis, die bereichsübergreifend die eine Wahrheit für Entscheidungen bildet, fehlt dann.

Tritt unter dem Governance-Aspekt die IT in den Hintergrund oder ist sie gleichberechtigt neben Organisation und Strategie?

Die aktuellen Diskussionen um In-Memory-Computing zeigen, dass die Technik keinesfalls in den Hintergrund tritt. Nötig ist allerdings ein Gleichklang: Auf der einen Seite organisatorische Aspekte, dann Inhalte des Fachbereichs, wie etwa die korrekte Definition und Anwendung von Key Performance Indicators, und schließlich die technologische Weiterentwicklung und vor allem Integration der bestehenden BI-Systeme.

In welchen Branchen beobachten Sie die größte Nachfrage nach BI-Lösungen?

Klassischerweise in Branchen, wo ein extremer Wettbewerbsdruck herrscht und die Margen sehr niedrig sind. Handel und Telekommunikation etwa. Dort ist Transparenz sehr wichtig, und die bekommen Unternehmen nur über BI-Systeme. Neu hinzu gekommen ist die Energiebranche, denn hier lösen sich die Gebietsmonopole auf und es zieht Wettbewerb ein. Die Versorger haben einen Nachholbedarf und entwickeln starke BI-Aktivitäten, um sich dem Wettbewerb zu stellen.

Die zu analysierenden Daten liegen meist in unternehmensweiter Standardsoftware, etwa von SAP. Viele ERP-Hersteller haben BI-Spezialisten übernommen. Erwarten Sie, dass Unternehmen wegen vermuteter Integrationsvorteile künftig viel aus einer Hand kaufen?

Die Konsolidierung im Markt läuft ja schon länger. Anbieter wie SAP und Oracle stellen den Suite-Gedanken und die Integration in den Vordergrund. Auf der anderen Seite stehen unabhängige Spezialhersteller wie Teradata, SAS Institute oder auch QlikTech, die sehr fokussiert an den Markt gehen und sich gut behaupten. Bei großen Unternehmen stellen wir vor allem im Backend eine starke Tendenz zur Standardisierung fest. Man versucht beispielsweise, sich im Data Warehousing auf SAP und Oracle zu konzentrieren. Bei den Frontends hingegen lassen die Unternehmen punktuell Best of Breed zu. Hintergrund der Standardisierung sind die Kosten. Die IT-Budgets wachsen nur noch gering oder gar nicht mehr. Da bleibt wenig Platz für Heterogenität und Vielfalt.

Bringen Open-Source-Lösungen hier Vorteile?

Die Vor- und Nachteile von Open Source sind in der Business Intelligence ähnlich wie bei anderen Standardsoftware-Systemen: Die Anbieter werben mit dem Wegfall der Lizenzkosten. Im Produktlebenszyklus sind die Lizenzkosten zwar ein wichtiger Teil, aber es kommen die Wartungskosten hinzu. Das relativiert den Preisvorteil von Open-Source-Systemen. Ihr Hauptnachteil ist die manchmal unstete Entwicklung, die sich aktuell beispielsweise bei MySQL beobachten lässt. Hier haben Unternehmen Angst um die Investitionssicherheit, da sie nicht sehen, wohin sich das Produkt langfristig entwickelt. Andererseits gibt es viele erfolgreiche Open-Source-Projekte und auch Anbieter wie Red Hat, die über Jahre sehr stabil agieren.

In Memory haben Sie gerade als Stichwort genannt. Wie schätzen Sie die Relevanz dieses Themas ein?

Performance ist eines der Hauptprobleme von BI-Systemen, wie Studien seit Jahren zeigen. In-Memory-Technologie adressiert dieses Problem, weil sich Daten im Hauptspeicher schneller analysieren lassen. Die In-Memory-Technologie hilft zwar nicht dabei, unterschiedliche Systeme zu integrieren, aber sie kann Daten so bereitstellen, dass sie sich sehr performant und interaktiv analysieren lassen. Es müssen darüber hinaus keine Voraggregate mehr gebildet und physisch abgelegt werden, weil das System alle Schritte on-the-fly berechnet. Durch den Wegfall der Voraggregate sinkt die Datenredundanz und es entfällt die Überwachung der ETL-Strecken.

Ein großes Problem vieler BI-Initiativen stellt die Datenqualität dar. Wie können Unternehmen diese sicherstellen?

Sie sollten zunächst eine Qualitätsstrategie entwerfen. Wichtige Daten wie etwa Kundeninformationen erfordern ein proaktives Management und klare Datenverantwortlichkeiten. Dort müssen Unternehmen die Datenqualität regelmäßig mit einem entsprechenden Kennzahlsystem messen. Bei weniger wichtigen Daten können sie die Pflegeaktivitäten dagegen eine Stufe zurückfahren. Generell zielt Datenqualitätsmanagement auf mehrere Ebenen: Einerseits Technologie, also Werkzeuge, um die Stammdaten im Unternehmen zu verteilen und zu harmonisieren. Andererseits organisatorische Aspekte wie Data Ownership. Alle Daten und Defintionen brauchen einen Business Owner, in dessen Zielsystem die Pflege verankert ist. Nur dann hat er eine Motivation, sich um die Qualität zu kümmern.

Welche Rolle spielen Outsourcing und Software as a Service?

Die Anbieter sind beim Thema BI in der Cloud noch am Anfang. SAP investiert mit BI On Demand stark im Frontend-Umfeld. Man stellt Reports in die Cloud, damit beispielsweise mobile Vertriebsmitarbeiter von überall aus darauf zugreifen und Informationen teilen können. Microsoft hat Reporting Services in seine Azure-Plattform integriert. Erste Backend-Cloud-Anwendungen finden sich im Marketing, wo man etwa ein Click-Stream-Data- Mart, das eine extern betriebene Unternehmenswebseite analysiert, on demand bezieht. Ein Enterprise Data Warehouse, das Anwendungen aus dem gesamten Unternehmen integriert, ist hingegen bislang kein Kandidat für die Cloud.

Können Sie Unternehmen allgemeine Tipps geben, wie sie am geschicktesten in das Thema BI einsteigen?

Beim Einstieg helfen Reifegrad-Modelle, die aufzeigen, welche Aspekte beim Thema Business Intelligence eine Rolle spielen. Es geht ja nicht nur um Technologie, sondern auch um Inhalte und Organisation. Diese Frameworks beschreiben verschiedene Reifegrade, und Unternehmen können sich dort positionieren. Wo steht man heute, wo möchte man sich in den nächsten zwei Jahren hin entwickeln und welche Schritte sind dazu nötig? Der zweite Tipp ist, dass BI-Initiativen unmittelbar geschäftlichen Nutzen erzeugen sollten. Idealerweise starten Unternehmen daher Projekte nicht unter einer rein technologischen Sichtweise, sondern fangen bei den Geschäftsproblemen an. jf

Der Experte: Felix Wortmann, Arbeitsbereichsleiter Informationslogistik am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen