OpenText Analytics Suite 16 unterstützt Predictive Analytics

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Im zweiten Quartal 2016 wird OpenText, der kanadische Anbieter der Reporting-Engine BIRT, die Analytics Suite 16 auf den Markt bringen. In Version 16 führt das Unternehmen die im Zuge der Übernahme des BI-Anbieters Actuate eingekauften BIRT-Komponenten erstmals zu einer Analytics Suite zusammen.

Mit über 13 Millionen Downloads und rund 3,5 Millionen Entwicklern (Stand April 2015) erfreut sich das Eclipse-basierte BI-Werkzeug BIRT (Business Intelligence and Reporting Tools) einer weiten Verbreitung unter Anwendungsentwicklern. Dessen Hersteller Actuate, der Anfang 2015 vom kanadischen Softwarehersteller OpenText übernommen wurde, hat dieses Framework für Embedded BI bislang als „OpenText Analytics and Reporting“ in einer quelloffenen und einer kommerziellen Version angeboten, sodass es sich sowohl für große als auch für kleinere Unternehmen eignet.

Analytics Suite

In der Version 16 der OpenText Suite und der Cloud Suite führt OpenText erstmals die BIRT-Komponenten InfoHub und BD Analytics der gekauften Firma Actuate in der Analytics Suite zu einer gemeinsamen Lösung zusammen. So werden sie auch in alle OpenText-Suites integriert. Die Benutzeroberfläche bietet nun mithilfe von HTML 5 Responsive Design wie in der gesamten Software-Suite.

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Im Information Hub sind wie bisher Reporting und Analyse realisierbar. Die iHub-Plattform basiert auf BIRT (Java) und sorgt mit der Datenbank PostGreSQL (kurz: Postgres) für das Caching der Metadaten. Die iHub-Plattform umfasst eine Umgebung für das Modellieren und Analysieren von Daten und eine Umgebung für die Visualisierung.

Über dieser Basis liegen das Framework BIRT iHub mit seinen Konnektoren und Metadaten sowie das BI-Tool BIRT Analytics. Analytics umfasst einen grafischen Berichtseditor, einen Designer, eine Chart-Engine sowie einen Viewer. Mitte 2016 soll es nach Angaben von Katharina Streater aus dem Produktmarketing von Actuate eine neue kommerzielle Version von BIRT und seinem Designer geben, allerdings unter anderem Namen. „Das nicht-kommerzielle Open-Source-Projekt läuft aber auf Eclipse weiter.“ Deutsche Anwender iHub sind der Lösungsanbieter iTAC und die Stadtwerke München.

Big Data Analytics

Das zweite Standbein der Analytics Suite, das angekoppelte Modul Big Data Analytics, beruht auf FastDB, einer spaltenorientierte Datenbank à la SAP HANA, die OpenText entwickelt hat. Sie erlaubt nach Angaben des Entwicklungsleiters Muhi Majzoub Predictive Analytics und Forecasting. Dabei können Data Scientists auch die bisher unterstützten Datenbanken Oracle, Microsoft SQL Server und SAP HANA nutzen. Für Predictive Analytics sei BIRT mit statistischen Algorithmen und Bibliotheken wie R, SPSS, zScore versehen beziehungsweise integrierbar.

Neu in der Analytics Suite, aber wohlbekannt aus dem BIRT-Framework, ist der Support für die quelloffene Datenbank Postgres. „Das wollten unsere Kunden haben“, verrät Majzoub. Die Lizenzkosten für die Datenbanken von Oracle und Microsoft sind ja nicht unerheblich, wohingegen bei Postgres keine anfallen. Mit Postgres, Java und Tomcat sind Komponenten aus Openstack bei OpenText vertreten.

Nach Majzoubs Angaben wird Hadoop bzw. Hive bereits seit iHub 3.0 unterstützt, das im Dezember 2013 veröffentlicht wurde. „Wir haben Analytics-Kunden, die iHub auf Hadoop einsetzen, so etwa T-Mobile in UK.“ Bei einem Schweizer Kunden sei bereits Hadoop zusammen mit der Information Exchange (IX) Platform in Erprobung.

Das nächste Analytics Release werde laut Majzoub Apache Spark offiziell unterstützen, auch hier gibt es Kunden, die es bereits für eigene Anwendungen einsetzten. Mit Release 16 wird es auch einen Spark Connector für die OpenText Analytics Suite geben.

Die erwähnte Information Exchange (IX) Plattform, die sich in OpenTexts „Trading Grid“ um den B2B-Austausch von Handelsdaten mittels EDI usw. kümmert, soll schon Ende März mit der Analytics Suite integriert werden. So können Kunden wie Nestlé (Schweiz) oder Toyota (Japan) herausfinden, wie ihr Geschäft läuft und welche ihre Kunden am profitabelsten sind.

Election Tracker

Wie leistungsfähig bereits die BDA-Funktion ist, konnte OpenText kürzlich anlässlich der US-Vorwahlen demonstrieren. Der Election Tracker US, der das OpenText-InfoFusion-Produkt nutzt, sammelt unstrukturierte Daten aus den RSS-Feeds von 52 US-Publikationen und wertet sie mithilfe von semantischer Text-Analyse nach ihrer Tendenz aus. Dabei stellte sich heraus, dass Medienhäuser und Presseagenturen keineswegs neutral sind, sondern jeweils das eine oder andere Lager bevorzugen oder kritisieren.

„Dieses BDA-Werkzeug ist auf großes Interesse gestoßen“, berichtet Marketingleiter Adam Howatson. Majzoub selbst hat bei der indonesischen Regierung eine eCitizen-Lösung demonstriert, die Spark und Hadoop in einem Cluster kombiniert, um mit dessen Hilfe zahlreiche Äußerungen ihrer Bürger auszuwerten.

OpenTexts CEO Mark Barrenechea bezeichnet Werkzeuge wie den Election Tracker US als Cognitive Computing. Der Election Tracker ist demnach eine von zehn Cognitive-Anwendungen, die in der Suite 16 ausgeliefert werden.

Internet der Dinge

Für das Internet der Dinge (IoT) stellen die Komponenten der Analytics Suite, besonders das iHub, zahlreiche Konnektoren zur Verfügung. BIRT-Datenobjekte bilden die Datenschicht von iHub. Neben zehn Konnektoren zu Content Server stehen auch Konnektoren wie MQTT bereit, um so beispielsweise Sensordaten zu importieren.

MQTT ist ein Message-Queue-Standard für Java und Eclipse, ein offenes Nachrichten-Protokoll, über das InfoHub auf Sensordaten zugreifen kann. OpenText hat Connected-Car-Anwendungen gezeigt, wie Katharina Streater sagt: „Wir nehmen Daten, die aus der Diagnose-Schnittstelle eines Fahrzeugs ausgelesen werden können, setzen das MQTT-Protokoll ein, um Daten in den iHub zu speisen. Von dort lassen sich die Daten auf alle infrage kommenden Endgeräte wie etwa Smart-Watches, Handys oder Tablets schicken.“ Das Video zu einer Connected-Car-Demo findet man auf YouTube.

Den Anwendungsbereich Internet der Dinge und intelligente Maschinen will OpenText weiter ausbauen. Barrenechea erwähnte mehrfach die Unterstützung für Machine Learning, Machine-to-Machine-Kommunikation und natürlich semantische „Intelligenz“ wie etwa Textanalyse. Graph-Datenbanken werden nach Angabe von Streater derzeit begutachtet.

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