Datenvisualisierung hilft bei der Prozessoptimierung

Dateninterpretation in Zeiten von Big Data und der Cloud

| Autor / Redakteur: Michael Matzer / Florian Karlstetter

Tableau Software setzt auf Live-Connect

Nutzer von Tableau Software brauchen sich hingegen keine Gedanken über die Implementierung machen: "Bei Tableau gibt es keine Implementierung", erklärt Ralf Patzwaldt, Manager bei Tableau Software. "Die Lösung wird heruntergeladen und in 30 Sekunden installiert." Auch ein „Application Development“ suche man bei seinem Unternehmen vergeblich. Denn: "Bei uns findet keine 'Daten-Duplizierung' statt, sondern ein Live-Connect." Die Daten seien sofort verfügbar. "Wir erlauben den Zugriff auf über 30 Datenquellen und die Ausgabe in verschiedensten Darstellungsformen.

Was die Grafikleistung auch auf älteren Endgeräten wie etwa einem Laptop angeht, so sieht Patzwaldt auch hier kein Problem: "Tableau unterstützt den Grafikstandard Open GL und somit das lokale Rendering einer Grafik."

Echtzeit-Datenstreaming mit DataWatch

"Als langjähriger Spezialist für Datenmanagement und -optimierung bietet Datawatch die Möglichkeit, komplexe Datenstrukturen zu integrieren", sagt Patrick Benoit, Regional Director EMEA Central bei Datawatch.

Um Big Data zu verstehen, bedarf es der Visualisierung in Echtzeit

Jedes Unternehmen braucht eine Wetterkarte

Um Big Data zu verstehen, bedarf es der Visualisierung in Echtzeit

03.12.13 - Der Blick auf eine Wetterkarte ist für viele eine wichtige Entscheidungshilfe, wenn es darum geht: Soll das Wochenend-Programm eher nach „draußen“ oder nach „drinnen“ verlegt werden? Denn Wetterkarten sind so aufbereitet, dass Laien sie verstehen können. Im Privatleben sind wir alle Nutzer von „Big Data“. Aber im Job? lesen

"Strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Datenquellen, etwa aus Berichten, PDF-Dateien und EDI-Streams sowie sonstige Datenquellen aus ERP-, CRM- und anderen Unternehmensanwendungen lassen sich mit Echtzeit-Datenstreamings in Analytics-Applikationen zusammenführen."

Deshalb benötige Datawatch auch keine Datenbank im Hauptspeicher, um große Datenmengen zwischenzulagern. "Große Datenmengen aus einer CEP-Engine für Complex Event Processing beispielsweise stehen innerhalb von Millisekunden und damit tatsächlich in Echtzeit zur Verfügung, da sie nicht zwischengespeichert werden müssen." Die Bedienung der Benutzeroberfläche per Drag & Drop sei für alle Business-Anwender leicht, etwa um die Datenbasis zu variieren, um Filter setzen und die Form der Visualisierung zu verändern. "Innerhalb weniger Sekunden können Anomalien und Risikofaktoren identifiziert und näher untersucht werden", so Benoit. "Über den Einsatz von Filtern und die Drill-Down-Funktion lassen sich solche Ausreißer mit wenigen Mausklicks näher untersuchen."

Tibco Spotfire verarbeitet Daten im operativen Kontext

Sascha Scholing, Sales Director Central & Eastern Europe bei TIBCO Spotfire.
Sascha Scholing, Sales Director Central & Eastern Europe bei TIBCO Spotfire. (Bild: Tibco)

Für Sascha Scholing, Sales Director Central & Eastern Europe bei TIBCO, ist auch der Faktor „Datenmenge“ wichtig: "Gerade in der Produktion und in der Zulieferkette fallen enorme Datenmengen an. Dialog Semiconductor zum Beispiel nutzt Tibco Spotfire umfassend in der Qualitätssicherung und im Product Engineering, sowohl für das Ertragsmanagement, als auch um die Leistung eines Produkts unter einer Vielzahl von widrigen Bedingungen zu bestimmen und neue Anwendungsgebiete zu erforschen."

Deshalb sei auch die Skalierbarkeit wichtig sowie die Einbindung der nötigen Visualisierungsfunktionen in Unternehmensportale oder Prozesse.

"Natural Analytics" von QlikView

"Mit QlikView.Next können Business Analysts und BI-Entwickler", so Stefan Jensen, Director Presales bei Qlik, "einfach und schnell BI-Applikationen erstellen." Die würden dann vom Fachanwender selbst ihren jeweiligen Anforderungen angepasst. "Weder Anwender noch Entwickler müssen die Datenassoziationen selbst erstellen, denn die QlikView Business-Discovery-Plattform stellt die Assoziationen zwischen den Daten automatisch her."

Von Beginn an war das Data Discovery-Tool QlikView auf einfache Bedienung für jeden Mitarbeiter im Unternehmen ausgerichtet. Mit der Version QlikView.Next, die das aktuelle QlikView 11 ablöst, führt Qlik seine Methodik der "Natural Analytics" ein.

Dazu gehören:

  • 1. durch Assoziation und Vergleich entdecken;
  • 2. durch Kollaboration und DataDialogs (interaktive Live-Diskussionen) entscheiden; und
  • 3. durch Überzeugen und Handeln das Ziel erreichen.

Hierbei sollen Anwender direkt aus ihrer Präsentation heraus in tiefere Datenebenen eintauchen können, mit anderen Drill-down.

"Generell gilt natürlich, dass die Oberfläche für eine vorwiegend mobile Anwendung bezüglich Auflösung, Größe der Bedienelemente und der verwendeten Grafiken dem mobilen Endgerät angepasst sein sollte." QlikView erlaube, Daten mit den modernsten Darstellungsformen auch auf mobilen Endgeräten visualisieren und analysieren zu können.

Von großer Bedeutung für mobile Geräte ist, dass darauf keine Rechenlast entsteht: "Der QlikView Server berechnet sozusagen „on the fly“ nach jeder Selektion alle Kennzahlen neu und schickt sie an das Gerät." Für diese Form des Live-Connect benötige der Nutzer allerdings eine aktuelle Version des Browsers, rät Jensen. Mit der Live-Connect-Methode befindet sich Qlik also in einer Liga mit Tableau, Datawatch und MicroStrategy.

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