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Die Evolution von Business Intelligence

Von |2018-10-19T11:22:50+00:007. Februar, 2017|Data-Driven Marketing, Zu Gast|0 Kommentare

Ein Artikel von unserem Partner Pyramid Analytics B.V.

Business Intelligence (BI) hat sich im Lauf der Jahre beträchtlich weiterentwickelt. BI ist zwischenzeitlich immer komplexer und differenzierter geworden – reflektiert BI doch die Technologietrends der jeweiligen Zeit und den sich verändernden Anwenderbedürfnisse wieder.

Die einzelnen BI-Phasen lassen sich basierend auf der allgemeinen Wahrnehmung sowie anhand der Nachfrage und Trends des Marktes zu einer bestimmten Zeit in mehrere Generationen unterteilen.

BI 1.0: BI im großen Stil

Die erste Generation von BI oder BI 1.0 war von großen Anbietern wie SAP, Oracle und IBM geprägt.

Bei BI 1.0 drehte sich alles um die Größe: Großanbieter, große Lösungen, BI im großen Stil. Viele kleinere Firmen wurden unter dem Dach der Großanbieter konsolidiert. Deren große Unternehmensplattformen waren allerdings so komplex, dass sie sich dem Verständnis des Durchschnittsanwenders entzogen, der ohnehin keinen direkten Zugriff auf die Daten hatte.

BI verlief zentralisiert, und der Datenzugriff erfolgte ausschließlich über die IT-Abteilung, deren Mitarbeiter über die nötigen technischen Kenntnisse verfügten. Derartige Lösungen boten den Anwendern weder die Flexibilität noch die Möglichkeit, Daten mühelos zu verarbeiten oder zu analysieren. Self-Service war einfach nicht möglich.

Obwohl diese zentralisierten Lösungen Daten in einer einzigen Version verwalteten, wirkten sie sich nachteilig auf die Amortisierungszeit und die Benutzerfreundlichkeit aus.

Unternehmen mussten entscheiden, ob sie eine eigene BI-Lösung von Grund auf neu entwickeln oder eine vorgefertigte kaufen wollten – die klassische Make-or-Buy-Entscheidung. Vorgefertigte Lösungen der Großanbieter waren kostspielig, komplex, unflexibel und einengend. Dazu kam die proprietäre Architektur der Anbieter, die für den Käufer stets ein gewisses Maß an Risiko und Unsicherheit barg.

BI 2.0: Big Data und umfassende Erkenntnisse

Mit BI 2.0, der zweiten BI-Generation, hielt Big Data Einzug in die BI – ein Schlagwort, unter dem jeder etwas anderes verstand. Der in Techworld 2012 veröffentlichte Artikel What does Big Data mean? Term causes concern and confusion stellte aufschlussreiche Umfrageergebnisse vor:

„49 % der Unternehmen zeigen sich etwas oder sehr besorgt über die Verwaltung von Big Data, doch bei 38 % herrscht Verwirrung darüber, was Big Data eigentlich ist, und weitere 27 % gaben an, die Bedeutung des Begriffs nur teilweise zu verstehen. Der Umfrage zufolge mangelte es zudem 59 % der Unternehmen an den Tools für die Verwaltung von Daten oder sie greifen dazu auf verschiedene voneinander unabhängige Systeme oder gar Tabellen zurück.“

Zusammen mit Big Data und der riesigen Menge an verfügbaren Informationen ging die große Hoffnung auf umfangreiche Erkenntnisse einher.

Von manchen wurde Big Data als reiner Hype abgetan, andere jedoch versprachen sich sehr viel davon (z. B. die unzähligen Verwendungszwecke von Big Data in Bezug auf das heutige Internet der Dinge).

Durch BI 2.0 wurden nicht nur Daten in enormem Umfang, beachtlicher Vielfalt und höchster Geschwindigkeit erfasst. Diese Generation zeichnete sich auch durch eine Vielzahl an spezialisierten Plattformen aus, die nicht zwangsläufig zum Modell einer standardmäßigen End-to-End-Plattform passten.

BI 3.0: umfassende Analysen

Auf BI 2.0 folgte BI 3.0 die Generation der Desktop-Tools. Anwender konnten nun (auch ohne das Wissen der IT-Abteilung) Self-Service-BI-Tools auf ihre Desktops herunterladen – inklusive sämtlicher Vor- und Nachteile.

Der Vorteil dieser Lösungen bestand darin, dass sie den Anwendern die gewünschte Flexibilität verschafften, wie sie die komplexere Software von Großanbietern nicht bieten konnte. Endlich konnten auch ganz normale Anwender umfangreiche Analysen durchführen. Die Tools ließen sich relativ einfach und schnell verwenden, sodass Anwender sie unabhängig von der IT-Abteilung an ihren Desktops nutzen konnten.

Doch die Desktop-Tools hatten auch Nachteile. Sie boten zwar die produktivitätssteigernden Funktionen, nach denen die Anwender verlangten, aber dies ging zu Lasten der Skalierbarkeit, der Verwaltung von Daten, der Sicherheit und der Konsistenz. Statt einer einzigen Datenversion gab es auf einmal mehrere. Dies erschwerte die konstruktive Zusammenarbeit und beeinträchtigte die Zuverlässigkeit der Auswertungsergebnisse.

BI 4.0: umfassende Ergebnisse

Pyramid Analytics schließt die Generationenlücke mit BI 4.0-Technologie.

Unternehmen erhalten eine zuverlässige und ausgereifte BI-Plattform, die hohe Skalierbarkeit, End-to-End-Verwaltung, Benutzerfreundlichkeit sowie eine einfache Integration verschiedenster Datenquellen ermöglicht.

Pyramid Analytics kombiniert die besten Elemente der Generationen 1.0, 2.0 und 3.0, sodass Unternehmen auf umfassende Ergebnisse zählen können.

Ressourcen zum Thema

  1. „Why Gartner Dropped Big Data Off the Hype Curve“
  2. „What does Big Data mean? Term causes concern and confusion“
  3. Mehr Informationen zu Pyramid Analytics
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