Business Intelligence leicht gemacht, Teil 2

Wie kommen die Daten in die App?

| Autor / Redakteur: Dr. Stefan Jensen / Nico Litzel

Der Autor: Dr. Stefan Jensen ist Director PreSales DACH bei Qlik
Der Autor: Dr. Stefan Jensen ist Director PreSales DACH bei Qlik (Bild: Qlik)

BI ohne Daten? Nicht denkbar! Eher ließe sich einem Fisch das Schwimmen in der Luft beibringen. Die entscheidende Frage für Unternehmen, wenn sie sich mit dem Thema BI beschäftigen, ist oft: Welche Daten lassen sich integrieren und wie aufwendig ist das? Lassen sich überhaupt alle Daten integrieren? Im zweiten Teil der Grundlagen-Reihe zu Business Intelligence gibt Dr. Stefan Jensen, Director PreSales DACH bei Qlik, einen Überblick, wie Unternehmen ihre gesamte Datenvielfalt auf einer BI-Plattform abbilden können.

Hier geht es zum ersten Teil: Wie baue ich ein Dashboard?

Zu komplex, zu unübersichtlich, zu viel – viele Unternehmen haben immer noch Scheu, wenn es um Big-Data-Szenarien oder die Analyse komplexer Daten geht. Dabei ist das Thema oft weniger kompliziert, als es vielleicht scheint. Für moderne Analytic-Plattformen sind große Datenmengen und das Verbinden und Laden verschiedenster Datenformate keine Herausforderung. Doch wie kommen die Daten zur Analyse?

Einfach formuliert geschieht dies mithilfe verschiedenster Konnektoren, über die sich nahezu alle Datenformate einlesen und für die Analyse nutzen lassen. Diese Konnektoren ermöglichen es also, auf unterschiedlichste Datenformate und -quellen zuzugreifen, ohne dass die Daten im Vorfeld an einer zentralen Stelle konsolidiert und aufbereitet werden müssen. Dies beinhaltet unter anderem gängige Formate wie Excel, XML, Textfiles und Standardkonnektoren wie OBDC/OLE DB oder REST.

Konnektoren unterstützen bei der Einbindung der Daten

Doch was, wenn es eben keine Standardkonnektoren für eine Datenquelle gibt? Bei der Vielzahl an Plattformen und Systemen, die in den unterschiedlichsten Fachabteilungen genutzt werden, fällt eine Menge unterschiedlicher Formate an. Für bestimmte Datenformate gibt es deshalb Spezialkonnektoren wie beispielsweise zu SAP oder auch Webkonnektoren, die die Auswertung der wichtigsten Social-Media-Datenquellen und webbasierten Datenquellen ermöglichen.

Diese anwendungsspezifischen Konnektoren lassen sich nachträglich je nach Bedarf des jeweiligen Anwenders oder Fachabteilung installieren und Daten verschiedenster Quellen übergreifend analysieren werden – kurzum: Informationen und Bezüge zwischen den Daten entdecken.

Dennoch gibt es natürlich immer wieder Ausnahmen. Bei der Auswahl einer BI-Plattform sollten Anwender deshalb sehr genau hinschauen, welche der im Einsatz befindlichen Datenformate von dem jeweiligen Hersteller unterstützt werden: Was wird standardmäßig unterstützt, lassen sich auch einfach und schnell viele Datenquellen miteinander kombinieren? Wo gibt es (zertifizierte) Spezialkonnektoren? Besitzt die Lösung offene Schnittstellen oder Standard-APIs, mit denen Unternehmen diese für unternehmensspezifische Anforderungen erweitern können? Nur so lässt sich sicherstellen, dass die komplette Datenvielfalt abbildbar bleibt.

Je besser die Daten, desto aussagekräftiger sind die Ergebnisse

Business Intelligence lebt von Daten – und meist besitzen Unternehmen ohnehin eher zu viele, als zu wenige Informationen. Doch was ist, wenn die entscheidenden Informationen fehlen? Wenn der Kontext nicht hergestellt werden kann, weil die internen Daten allein hierzu keine Aussage tätigen können? Die Verfügbarkeit normalisierter – also gebrauchsfertiger – Datenquellen, die Unternehmen bei Bedarf schnell in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen können, ist Grundlage für fundierte Entscheidungen.

Ein klassisches Beispiel wäre der Vertrieb: Eigenen Absatzzahlen und Entwicklungen liegen vor, ein besseres Verständnis der Marktdurchdringung ließe sich beispielsweise durch einen Abgleich mit Standortdaten und Benchmarks erzielen. Egal ob es Informationen zur Bevölkerung, Wetterdaten, Wirtschaftsindikatoren oder Währungsdaten sind – sie alle werden bei der Analyse oftmals vernachlässigt. Diese externen Daten können als Datenpakete erworben und in die eigenen Analysen integriert werden.

Scheu vor Big Data (geschweige denn vor Small Data) oder komplexen Datenanalysen ist also nicht angemessen. Eher kommt es darauf an, seine eigenen Datenbestände kritisch zu durchleuchten und zu sehen, wo Ergänzungsbedarf ist und wie diese durch Kombination nutzbar werden können. Letzten Endes geht es darum, klügere Geschäftsentscheidungen zu treffen – und hierfür sind Daten als Entscheidungsgrundlage unverzichtbar.

Erfahren Sie im dritten Teil der Reihe, was eine gute Visualisierung ausmacht und welche Visualisierungen für welche Sachverhalte geeignet sind.

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