Datenvisualisierung hilft bei der Prozessoptimierung

Dateninterpretation in Zeiten von Big Data und der Cloud

| Autor / Redakteur: Michael Matzer / Florian Karlstetter

Die Rolle der Cloud

Die Cloud spielt eine wichtige Rolle, um Daten aus On-demand-Infrastrukturen mobilen Endgeräten bereitzustellen. Die meisten Hersteller unterstützen wie beispielsweise Sage die Plattformen Android, iOS und Windows 8.1. Aber die Plattform spielt inzwischen keine Rolle mehr: "Für den Anwender macht es bei einer BI-Lösung basierend auf HTML5 keinen Unterschied mehr, ob er vom Desktop-PC oder vom Tablet aus arbeitet", sagt Jensen von Qlik. "Die Navigation der Lösung muss aber für die Anwender so intuitiv und klar sein, dass keine Schulung notwendig wird", rät Lübben von MicroStrategy Deutschland. Sage-Manager Oliver Henrich pflichtet bei: "Unsere Kunden wollen Leistung auf ihrem Desktop, nicht unterwegs. Der Grund: Die Displays der Endgeräte sind oft so klein, dass die Manipulation von Diagrammen schwierig ist."

Datenintegration als Erfolgsfaktor

Die Qualität der Ergebnisse wird allerdings von Grad und Güte der Datenintegration bestimmt. "Die Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Integration ist ein Grundbaustein, der Datenvisualisierung erst ermöglicht", erklärt Jens Lübben von MicroStrategy. Dabei tritt jedoch ein Problem auf: "Häufig haben die Unternehmen mehrere Systeme, etwa für Betriebswirtschaft (ERP), für Kundenkontakte (CRM), Vertrieb (Sales) und Personalwirtschaft (HR)", gibt Henrich von Sage zu bedenken. "Es ist nützlich, das ERP-System als Sammelbecken zu nutzen, diesen Datenbestand zu normalisieren und als Standard festzulegen." Das kann sinnvollerweise in einem Data Warehouse erfolgen, das die "single version of the truth" bereitstellt. Big Data und desintegrierte, uneinheitliche Datenhaltung führten zudem zu verborgenen und sogar verlorenen Daten.

"Mächtige Datenintegrations-Plattformen werden von unseren Kunden in der Regel als zu teuer und komplex abgelehnt", weiß Henrich. "Ihnen ist wichtiger, dass die Antwortzeiten niedrig sind." Das heißt, die gewünschten Darstellungen müssen in kürzester Zeit vorliegen. "Das kann aber bei einer Million Datensätzen ein Problem werden." Deshalb rät Henrich zu einer vorherigen Filterung des abzufragenden Datenbestandes. "So kann unsere Lösung den Benutzer vor zu langen Wartezeiten bewahren, etwa durch einen Warnhinweis."

Jens Lübben rät sogar zum Wechsel des Anbieters, sollten die Antwortzeiten bei einer Analyse zu lang sein. Für größere Kunden bietet MicroStrategy ein neues System an: "Moderne In-Memory-Optionen, wie etwa MicroStrategy PRIME, bei der Multi-Terabyte Daten in Sekundenschnelle analysiert werden können, tragen diesem Zeitdruck Rechnung." PRIME stellt die Ergebnisse aus einer Cloud-Installation bereit.

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