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Business Intelligence

Wie wirkt sich der „Big Data“-Hype auf den Business Intelligence Bereich aus?

von
„Big Data“

In der gesamten Diskussion um das Thema „Big Data“ stellt sich für viele IT-Beratungsunternehmen auch die Frage, inwieweit die Begriffe „Business Intelligence“ (BI) und „Big Data“ sich unterscheiden und ob es einen Zusammenhang zwischen diesen beiden Themengebieten gibt.
Dass diese beiden Begriffe eng miteinander verbunden sind, zeigt eine einfache systematische Google-Suche. Die folgende Tabelle fasst die Anzahl der Suchergebnisse je nach Suchbegriff-Kombination zusammen. Hierbei wurden in einem ersten Schritt die zwei Begriffe jeweils getrennt gesucht. In einem zweiten Schritt wurde der Begriff Big Data mit unterschiedlichen Begriffen aus dem Business Intelligence Bereich kombiniert.
Tabelle Blog

Die Suchergebnisse zeigen, dass Big Data und Business Intelligence als alleinstehende Begriffe die meisten Suchergebnisse liefern, gefolgt von ihrer Begriffskombinationen (3) und der Kombination mit „Reporting“ (7). Obwohl Business Intelligence einige Jahre älter ist, zeigen beide Begriffe eine ähnliche Anzahl an Suchergebnissen, was den stark medien-getriebenen Hype um Big Data nochmals verdeutlicht. Dass die beiden Begriffe allein mit Abstand die meisten Ergebnisse liefern, liegt auch mit hoher Wahrscheinlichkeit daran, dass es sich um zwei Oberbegriffe handelt, die unzählige weitere Begriffe beinhalten. Unter den Begriffskombinationen sticht vor allem die Verbindung mit Reporting hervor. Zum Vergleich wurde die Kombination „Business Intelligence“ + „Reporting“ (9) eingegeben. Das Resultat ist sogar noch höher mit 22.500.000 Suchergebnissen.
Eines steht fest: Die Frage, die beiden Begriffen übergeordnet ist, lautet: „Wie kann aus einer bestimmten oder auch unbestimmten Menge an Daten die Information herausgefiltert werden, ohne sich dabei in der Datenflut und -menge zu verlieren?“
Die reine Frage nach der Generierung von Informationen aus Daten ist dabei keinesfalls neu und geht zurück bis in die 1960er Jahre. (Kemper 2010) Bei den vergangenen Bemühungen, die übergeordnete Frage zu beantworten, hat sich in den letzten Jahren Business Intelligence als Begriff und Konzept sehr stark etabliert. Dabei versteht sich BI nicht als einzelne Lösungsmethode, sondern vielmehr handelt es um eine Vielzahl an Methoden, Technologien und Ansätzen, die sich mit der Analyse von Daten, Auswertung von Geschäftsprozessen, Entscheidungsunterstützungen und weiteren Zusammenhängen in Unternehmen beschäftigen.
Was aber ist nun Big Data? Oftmals denkt man als erstes an eine „Riesen“-Datenbank, jedoch steckt hinter dem Begriff vielmehr als nur das. Schaut man in die Literatur, so sind nach Gartner (2015) genau drei Eigenschaften charakterisierend für den modernen Begriff. Diese bezeichnet Gartner auch als die drei V´s, die in der folgenden Grafik visualisiert werden.
1. Volume: Damit ist das Datenvolumen gemeint
2. Variety: Hierbei handelt es sich um die Vielzahl an verschiedenen Datenformate (Videos, Texte, Zahlen etc.)
3. Velocity: Die Geschwindigkeit, sowohl in der Entstehung der Daten als auch der Wiedergabe (Stichwort: Real-Time)

Big Data

Charakteristika von Big Data (in Anlehnung an Klein et al., 2013)

Bei einem 1:1 Vergleich der Definitionen scheint demnach der neuere Begriff Big Data nicht mit BI zu konkurrieren. Vielmehr erweckt Gartners Big Data Definition den Eindruck, dass Big Data eine Ergänzung bzw. Erweiterung der klassischen BI-Technologien und -Konzepte darstellen könnte.

Ballerstedt et al. (2015) haben folgerichtig erkannt, dass der Hype um Big Data für BI-Professionals in jedem Fall „Fluch und Segen“ zugleich bedeuten kann. Auf der einen Seite wird mittlerweile nicht nur in der IT-Abteilung über die Verarbeitung von Daten gesprochen. Erkenntnisse zeigen, dass Daten als wichtige Produktionsfaktoren in allen Prozessen integriert und genutzt werden können und auch sollten. Die Nutzung von Daten erfolgt häufig über Reporting-Systeme, die wegen Big Data in der Lage sein müssen große Datenvolumina und unterschiedliche Datenformate schnell in verdauliche und interpretierbare Informationen umzuwandeln. Dies könnte auch die hohen Suchergebnisse der Kombinationen (7) und (9) erklären. In der heutigen Zeit bedeutet dies „wer zuerst die richtigen Informationen hat, hat gegenüber seinen Wettberbern einen Vorsprung“. Deswegen wird das Thema BI auch viel stärker von „Nicht-ITlern“ (z.B. Business Analysten, Managern etc.) getrieben als jemals zuvor. Diese Entwicklung sorgt zum einen für eine erhöhte Nachfrage auf dem BI-Markt, aber zeitgleich auch zu komplexeren BI-Projekten aufgrund  der gestiegenen Kundenanforderungen.

Zusammenfassend bedeutet dies jedoch nicht, dass Big Data bestehenden BI-Herausforderungen auflöst. Im Gegenteil! Durch die sehr öffentliche Diskussion um Big Data wird das Bewusstsein für die Wichtigkeit von Daten gesteigert. Klassische Themengebiete, wie  z.B. die Optimierung der Datenqualität oder inadäquate Organisationstrukturen, die noch nicht vollständig im Unternehmen gelebt werden, werden nun aufgewertet. Die Gefahr besteht jedoch weiterhin darin, ein bestimmtes „Tool“ in dem Vordergrund zu stellen anstatt das eigentliche Ziel, die Generierung von Information bzw. Wissen zur Entscheidungsunterstützung, zu verfolgen.

Für den BI-Professional bedeutet diese Entwicklung, dass man sich von der Konkurrenz nur über die permanente Weiterentwicklung der eigenen Fähigkeiten im Zusammenhang mit den neuesten Technologien, Methoden und  strategischen Ansätzen hervorheben kann. Nur so schafft man es die neuen und alten Anforderungen zu erfüllen und sich den neuen Daten-Herausforderungen zu stellen, damit morgen die „richtige“ Information zur „richtigen“ Zeit beim „richtigen“ Nutzer landet.

Internetquelle: www.google.de

Internetquelle Gartner: http://www.gartner.com/it-glossary/big-data/

Internetquelle: Klein et al. 2013: http://www.gi.de/service/informatiklexikon/detailansicht/article/big-data.html

Ballerstedt et al. (2015): „Modernisierung klassischer BI-Architekturen durch Big Data“ in BI Spektrum 10.Jahrgang 2015 Ausgabe 1, S.12

Kemper, H.-G. B. (2010). Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendungen. Wiesbaden.

Bhagat Ransi

Über den Autor 

Nach dem Studium der Wirtschaftswissenschaften an der Universität Hohenheim als Consultant im Business Intelligence Umfeld in verschiedenen Branchen tätig. Seit Juli 2014 BI Consultant und Business Analyst bei der Insight Dimensions GmbH.

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In der gesamten Diskussion um das Thema „Big Data“ stellt sich für viele IT-Beratungsunternehmen auch die Frage, inwieweit die Begriffe „Business Intelligence“ (BI) und „Big Data“ sich unterscheiden und ob es einen Zusammenhang zwischen diesen beiden Themengebieten gibt. Dass diese beiden Begriffe eng miteinander verbunden sind, zeigt eine einfache systematische Google-Suche. Die folgende Tabelle fasst

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