Lars Björk (links) ist seit 2007 CEO des Business-Intelligence-Anbieters QlikTech.
Benutzerfreundlichkeit betrachtet QlikTech-CEO Lars Björk als Schlüssel, den Kreis der Anwender zu erhöhen. QlikView sei keine Konkurrenz zu anderen In-Memory-Produkten wie SAP HANA, sondern ergänze diese.
Das damalige Quickview war 1993 Ihre erste In-Memory-Analyselösung. Heute nutzt nicht nur SAP In Memory, sondern auch Oracle IBM und Microsoft. Fürchten Sie, dass Großanbieter in Ihren Markt eindringen?
Nein. In-Memory-Technologie ist nicht das zentrale Unterscheidungsmerkmal von QlikView. Die Technologie ermöglicht schnellere Analysesysteme. Wir konzentrieren uns aber nicht nur auf Geschwindigkeit, sondern auf eine möglichst einfache Bedienung der Applikation. Und da hilft es wenig, traditionelle Systeme auf In Memory zu migrieren. Die Bedienung wird nicht einfacher, die Systeme laufen lediglich schneller.
In welchem Verhältnis stehen QlikView und SAP HANA?
Wir sind nicht im gleichen Marktsegment unterwegs, sondern die beiden Produkte ergänzen sich. So kann QlikView ein Self Service Frontend für SAP HANA darstellen. QlikView zielt auf den Massenmarkt und glänzt mit einer einfachen Bedienung. SAP HANA hingegen ist eher Datenbanktechnologie. Ein Werkzeug für Spezialisten, das zugegebenermaßen sehr performant ist.
Im September haben Sie die nächste Generation Ihrer Business Discovery Plattform namens QlikView Next vorgestellt. Wie lautet das Konzept dahinter? Was sind die neuen Funktionen?
Die neue Plattform basiert auf dem Natural-Analytics-Ansatz. Dahinter steht der Versuch, über die größtmögliche Vereinfachung der Bedienung den Kreis der Anwender im Unternehmen zu vergrößern. Wir wollen den Nutzen für die Anwender erhöhen, ohne dabei die Lösung mit Funktionalitäten zu überfrachten. Weitere Kernpunkte sind das möglichst einfache Anpassen der Applikationen durch den Endanwender sowie die Unabhängigkeit von der verwendeten IT-Plattform. Letzteres erreichen wir dadurch, dass unsere Applikation in jedem Browser läuft, der den Seitenbeschreibungsstandard HTML5 versteht. Das funktioniert nicht nur auf dem Desktop-Rechner oder dem Laptop, sondern auch auf Tablet-Computern und Smartphones.
Das Rollout von QlikView Next soll in mehreren Phasen stattfinden. Wie weit sind die aktuell?
Im Dezember starten wir einen Testballon mit einigen wenigen Kunden. Mit deren Feedback verfeinern wir die Lösung. Im kommenden Jahr werden wir die Zahl der Pilotkunden vergrößern. Allgemein verfügbar wird das Produkt im Lauf des Jahres 2014. Wann genau, steht noch nicht fest. Die bisherige Plattform werden wir noch über die kommenden drei Jahre unterstützen. So sind unsere Kunden flexibel bei der Migration. Welche Hersteller betrachten Sie als Ihre größten Konkurrenten? Da sehe ich zwei Gruppen: zum einen große Anbieter wie IBM, Oracle, SAP und Microstrategy. Die zweite Gruppe sind Anbieter, die sich auf Self Service BI fokussieren, wie beispielsweise Tableau und Tibco Spotfire. QlikTech war der erste Anbieter für Self Service BI, die anderen sind auf den Zug aufgesprungen, und sie haben damit teilweise große Erfolge. Ihre Herangehensweise unterscheidet sich von der unseren. Ein Konkurrenzproblem haben wir nicht, denn der Markt für Self Service BI bietet sehr viel Platz. Wer sind ihre typischen Kunden? Sind das eher Großkonzerne oder kleine und mittlere Unternehmen? Wir bedienen beide Kundengruppen, sprechen sie aber unterschiedlich an. Großkonzerne haben eine IT-Abteilung und meist eine klare IT-Strategie. Wir sprechen dort zunächst die Fachabteilung an und holen dann die IT-Manager ins Boot. Um Unternehmen im Midmarket-Segment kümmern sich vornehmlich unsere Partner. Kleinbetriebe, die oft gar keine IT-Abteilung haben, erreichen wir typischerweise über Telefonakquise. In welchen Branchen sind sie aktiv? QlikView ist ein generisches Produkt. An den Markt gehen wir aber mit Best Practices, Templates und Branchenkenntnissen. Unsere Verkaufsteams und die Partnerlandschaft gliedern wir anhand von Industriebranchen. Wir haben keine Branche, auf die wir uns besonders spezialisieren. Typischerweise bevorzugen wir Unternehmen mit großen Datenmengen und einem hohen Bedarf an Analyse. jf
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