Tools für den Leistungscheck von BI-Systemen

BI soll Daten aus IT-Systemen auswerten. Doch die Perfomance der Business Intelligence-Anwendung wird selten gemessen. Forrester nennt passende Tools. [...]

Unter Business Intelligence (BI) verstehen wir üblicherweise Prozesse und Technologien, mit denen sich die Geschäftstätigkeit des eigenen Unternehmens messen und abbilden lässt. Ziel ist es, Entscheidungen auf der Grundlage einer möglichst breiten und validen Datenbasis zu treffen.

Die Leistungsfähigkeit der Business Intelligence-Anwendung selbst wird allerdings in der Regel nicht gemessen. Wollen Unternehmen die Frage beantworten, wie gut ihre BI ist, dann verlassen sie sich in der Regel auf eine Mischung aus dem Bauchgefühl des Chefs und dem Urteil leitender Mitarbeiter.

Wirklich zuverlässig ist diese Methode nicht. Forrester Research hat sich deshalb für seinen Report „BI On BI“ (etwa: BI für die Business Intelligence) erstens einige Tools angesehen, mit denen Verantwortliche in Unternehmen die Leistung ihrer BI-Systeme messen und damit optimieren können und zweitens bei einer Reihe von großen Anbietern Best Practices abgefragt und daraus Empfehlungen entwickelt.

WAS SOLL MEIN SYSTEM ÜBERHAUPT MESSEN?
Zu diesen Anbietern gehören Actuate, Apos Systems, Appfluent Technology, Birst, Cognizant, Computer Sciences Corporation, GoodData, HP, IBM, Microsoft, Pentaho, QlikTech International, SAP, SAS, Tableau Software, Teleran Technologies, Tibco Software, und Wipro.

Die erste Version dieses Reports wurde im Mai 2013 vorgestellt und seitdem kontinuierlich aktualisiert. Der hier präsentierte Stand der Dinge stammt vom Dezember 2014.

Als ersten Schritt zur Analyse der Leistungsfähigkeit einer BI-Lösung empfiehlt Forrester den Verantwortlichen, sich eine schlichte Frage zu stellen. Sie lautet: Was genau soll mein BI-System eigentlich messen?

AUF 10 BIS 15 KENNZAHLEN KONZENTRIEREN
Schließlich sind Kennzahlen niemals Selbstzweck, sondern nützlich nur im Kontext der Unternehmensziele. Es gilt also, die Erwartungen an BI mit dem abzugleichen, was das genutzte System aktuell tatsächlich leistet.

Forrester empfiehlt dabei, die Anforderungen an BI on BI ebenso wenig zu überfrachten wie die Systeme selbst. Sinnvoll sei die Konzentration auf 10-15 Kennzahlen.

Wichtig ist zum Beispiel der Blick auf Konsolidierung, Migration und Upgrades von Anwendungen und Datenbanken. Dabei fällt auf, welche Teile der Anwendungslandschaft tatsächlich genutzt werden und welche nicht.

EXCEL-TABELLEN ALS BI-ERSATZ
Wichtig auch: Die Suche und das Einbinden von „Schatten-BI“. Konkret handelt es sich dabei – natürlich – meist um mehr oder minder intelligent aufgebaute Excel-Tabellen.

Um solchen Wildwuchs BI-mäßig einzubinden empfiehlt Forrester Tools von Cimcon Software, ClusterSeven, Finsbury Solutions, oder Lyquidity. Auch Microsoft biete Tools an, um Excel-Landschaften unter Kontrolle zu bringen.

Auch diesseits von Excel-Tabellen sind viele BI-Landschaften sehr komplex, bestehen aus unterschiedlichen Plattformen und nutzen Hunderte von Datenquellen.

Entsprechend aufwändig ist dann BI on BI. Wenn die systemimmanenten Monitoring-Funktionen hier nicht ausreichen, steht eine ganze Reihe von Tools von Drittanbietern zur Verfügung.

KEIN ANBIETER ERFÜLLT ALLE WÜNSCHE
Für Leistungsfähig – bezogen auf unterschiedliche Funktionen – halten die Autoren der Studie die Lösungen von Apos Systems, EV Technologies (beides SAP-Partner).


Mehr Artikel

Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, über die Digitalisierung im Mittelstand und die Chancen durch Künstliche Intelligenz. (c) timeline/Rudi Handl
Interview

„Die Zukunft ist modular, flexibel und KI-gestützt“

Im Gespräch mit der ITWELT.at verdeutlicht Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, wie sehr sich die Anforderungen an ERP-Systeme und die digitale Transformation in den letzten Jahren verändert haben und verweist dabei auf den Trend zu modularen Lösungen, die Bedeutung der Cloud und die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Unternehmenspraxis. […]

News

Richtlinien für sichere KI-Entwicklung

Die „Guidelines for Secure Development and Deployment of AI Systems“ von Kaspersky behandeln zentrale Aspekte der Entwicklung, Bereitstellung und des Betriebs von KI-Systemen, einschließlich Design, bewährter Sicherheitspraktiken und Integration, ohne sich auf die Entwicklung grundlegender Modelle zu fokussieren. […]

News

Datensilos blockieren Abwehrkräfte von generativer KI

Damit KI eine Rolle in der Cyberabwehr spielen kann, ist sie auf leicht zugängliche Echtzeitdaten angewiesen. Das heißt, die zunehmende Leistungsfähigkeit von GenAI kann nur dann wirksam werden, wenn die KI Zugriff auf einwandfreie, validierte, standardisierte und vor allem hochverfügbare Daten in allen Anwendungen und Systemen sowie für alle Nutzer hat. Dies setzt allerdings voraus, dass Unternehmen in der Lage sind, ihre Datensilos aufzulösen. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*