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Next Gen BI: Ordnung im Begriffschaos

Feature | 28. August 2017 von Georg Aholt 7

Noch vor wenigen Jahren war das Thema Business Intelligence (BI) klar umrissen. Heute tauchen fast schon wöchentlich neue Trends auf, mit denen sich BI-Experten auseinandersetzen müssen. Was SAP-Kunden jetzt über Hadoop, Machine Learning oder Advanced Analytics wissen sollten, lesen Sie hier.

BSC, AA oder ML: Mit dem digitalen Zeitalter ist ein wahrer Wirrwarr an Abkürzungen und Fachtermini im Business-Intelligence-Umfeld entstanden, der sich kaum noch durchblicken lässt. Gerade das SAP-Portfolio hat sich in kürzester Zeit stark verändert: Intuitive Endanwender-Lösungen wie SAP BusinessObjects Cloud, SAP Lumira und SAP Roambi, ein Self-Service-Analyse-Tool, sind erschienen, der SAP Digital Boardroom soll Vorstandsmeetings komplett verändern, mit dem SAP Analytics Design Studio lassen sich interaktive Dashboard-Visualisierungen selbst entwickeln.

Kurz: SAP liefert heute BI-Funktionen, die vor wenigen Jahren noch undenkbar waren. Wer die Vorteile der neuen Softwaregeneration voll nutzen möchte, sollte aber zunächst wissen, welche Begriffe, Trends und Disziplinen ein Business-Entscheider kennen muss.

Schon allein hinter dem Begriff „Analytics“ stecken inzwischen diverse Bedeutungen und Teilbereiche:

  • Advanced Analytics (AA) beispielsweise bezeichnet die Auswertung von Big Data – erst einmal unabhängig davon, woher die Daten stammen und welche Erkenntnisse daraus gewonnen werden sollen. Im Unterschied zur klassischen BI zielt Advanced Analytics auf möglichst präzise Vorhersagen zukünftiger Ereignisse und Verhaltensweisen (etwa von Kunden) ab. AA ist ein Oberbegriff – und für alle Mitarbeiter relevant, die datenbasierte Entscheidungen treffen müssen. Also: für jeden.
  • Predictive Analytics (PA) ist die wohl bekannteste AA-Methode. Sie basiert auf der Messung einzelner variabler Werte, die sich zu einer Gesamtwahrscheinlichkeit kombinieren lassen. Das klingt theoretisch, hat aber sehr praktische Auswirkungen, zum Beispiel auf die Berechnung von Versicherungskonditionen. Die basiert zunehmend auf statistischen Modellen, die etwa Alter, Geschlecht, Wohnregion oder viele weitere Prädiktoren berücksichtigen und daraus die Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten diverser Versicherungsfälle berechnen. Für Einsatzfälle wie diese hat SAP die Lösung SAP Predictive Analytics entwickelt.
  • Data Mining ist eine weitere AA-Methode: Dabei werden Daten gezielt nach wiederkehrenden Mustern durchsucht und Zusammenhänge erkannt, die mit klassischen statistischen Methoden nicht zu identifizieren sind. Oft kommen dabei intelligente Algorithmen zum Einsatz, die sich per Trial-and-Error-Prinzip permanent selbst optimieren, also hinzulernen (Machine Learning, ML). Data Mining und Machine Learning sind unter anderem grundlegende Pfeiler der Technologie SAP Leonardo, die speziell für das IoT-Umfeld entwickelt wurde.
  • Embedded Analytics bezeichnet die Integration von Berichts- und Analysefunktionen in Standardanwendungen, beispielsweise dem ERP- oder dem CRM-System. Entsprechende Funktionen hat SAP unter dem Namen SAP S/4HANA Embedded Analytics veröffentlicht. Anwender können dabei je nach Kontext diverse Datenquellen in die Auswertung einbeziehen und Auswertungen ohne die Unterstützung der IT-Abteilung durchführen (Self-Service BI) – allerdings immer im Rahmen des operativen Systems. Das heißt: Embedded Analytics ergänzt, ersetzt aber nicht das Data Warehouse, das für eine vollumfängliche Auswertung auf strategischer Ebene weiterhin erforderlich ist.

Diese kurze Übersicht bietet lediglich einen kleinen Einblick in wichtige Technologien und Disziplinen, die jeder Entscheider kennen sollte. Viele weitere wie Hadoop oder die Balanced Scorecard (BSC) sind für die meisten Experten zumindest naheliegende Themen. Doch mit den Möglichkeiten der digitalen Technologien rücken vermehrt auch Trends in den Fokus, die mit BI bislang nichts zu tun hatten.

Storytelling beispielsweise. Die einfache, intuitive Visualisierung komplexer Daten und Zusammenhänge ermöglicht es, aus reinen Zahlen und Fakten verständliche, sogar mitreißende Geschichten zu entwickeln. Das hilft einerseits dabei, Menschen zu motivieren, sich mit den Informationen zu beschäftigen. Und zum anderen, die Ergebnisse leichter zu behalten.

BI-Wörterbuch soll aufklären

Es würde den Rahmen dieses Artikels sprengen, sämtliche Begriffe und Trends im BI-Umfeld näher zu beleuchten. Zur Orientierung hat SAP-Partner itelligence daher ein BI-Wörterbuch herausgegeben. Das PDF fasst im Lexikon-Stil die wichtigsten Definitionen einfach erklärt zusammen. Mehr dazu unter www.bi-insights.de.

Georg Aholt ist Fachgebietsleiter Business Analytics & Information Management bei der itelligence AG.

Foto via Shutterstock

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