Archiv für die Kategorie BI Cloud

Business Intelligence – No Cloud, Hybrid oder All Cloud?

Erstellt am: Donnerstag, 21. September 2017 von Sascha

Schaut man sich die aktuelle Situation bei Kunden an, so finden sich sehr unterschiedliche Szenarien für den Betrieb der Business-Intelligence-Lösungen. Das reicht von No Cloud über Hybrid bis hin zu All-Cloud-Strategien. Sobald das Thema Cloud ins Spiel kommt, ist zudem zwischen einer „Plattform as a Service“ (PaaS) und „Infrastructure as a Service“ (IaaS) zu unterscheiden. IaaS ist vergleichbar mit einer Virtuellen Maschine (VM). Der Anwender bekommt einen virtuellen Server, muss sich aber immer noch um alles selber kümmern (Installation, Wartung, Konfiguration etc). Bei PaaS erhält er hingegen ein Stück Software, wofür er sonst eine VM oder physikalischen Server hätte aufsetzen müssen, als fertig nutzbare Komponente. Das kann zum Beispiel eine relationale Datenbank sein. Im Fall von PaaS muss sich der Kunde also nicht um die Installation, Wartung, Konfiguration etc. kümmern.

Business Intelligence als On-Premises-Lösung

Bei No-Cloud-Anwendern wird heute immer noch alles On-Premises abgebildet. Dies ist immer noch die häufigste Lösung für BI-Systeme beim Kunden. Dieser Ansatz schließt nicht nur die BI-Lösung, sondern auch anderen Systeme ein. Je nach Bedarf wird dabei die notwendige Infrastruktur für das BI-System durch physikalische oder virtualisierte Server zur Verfügung gestellt. Unternehmen, die auf dieses Szenario setzen, starten gerne virtualisiert, um sich einen Eindruck von der maximalen Performance und Wartbarkeit der Lösung verschaffen zu können. Genügt diese nicht, bleibt die Option, später auf physikalische Server umzustellen. Dieses Vorgehen ist bei No Cloud meiner Meinung nach auch zu empfehlen, weil man virtuell schneller auf Anforderungen reagieren kann und meistens keine neue Hardware anschaffen muss. Ist hingegen absehbar, dass die geplante Lösung virtuell nicht abbildbar ist, startet man natürlich gleich mit physikalischen Servern.

Nach den konkreten Gründen für No Cloud gefragt, erhält man unterschiedliche Antworten. So kann es sich zum Beispiel um Daten handeln, die aus Gründen des Datenschutzes oder aufgrund von Unternehmensrichtlinien nicht außerhalb des Unternehmens gespeichert werden dürfen. Oder aber das Dritte solche Vorgaben machen (Gesetzgeber, Verbände, etc.). Ebenso erfährt man, dass die Option gewählt wurde, weil man sich mit dem Thema noch nicht ausgiebig beschäftigt hat oder das Know-how im Hause fehlt. Die Beratungspraxis zeigt hier aber, dass Unternehmen immer mehr eine Öffnung für die Cloud vornehmen, wenn man ihnen fachliche und organisatorisch zur Seite steht (einen Einblick in die weltweite Nutzung von Cloud-Diensten für Business Intelligence und Data Warehousing finden Sie hier) .

Cloud und On-Premises – Hybridlösung für Business Intelligence

Eine zweite Gruppe an Unternehmen setzt bis dato auf Hybrid-Lösungen. Hierbei werden Teile der BI-Gesamtlösung in die Cloud verlagert. Das können Komponenten sein, die nur in der Cloud erhältlich sind, wie zum Beispiel spezielle Frontends mit besonderen Features. Oder der Anwender nutzt Teil der Lösung in der Cloud, weil er sie in der Form, Flexibilität, Qualität (Know-how) und Verfügbarkeit nicht On-Premises betreiben kann. Beim Beispiel Frontend in der Cloud bleibt die Datenhaltung und Bewirtschaftung On-Premises, während der Zugriff auf die Daten für Analysezwecke über die Cloud stattfindet. Diese Lösung findet man in der Tat immer häufiger beim Kunden.

Business Intelligence komplett in der Cloud

Unternehmen mit einer All-Cloud-Strategie wollen die gesamt BI-Lösung in der Cloud abbilden und nichts davon On-Premises betreiben. Datenhaltung, Bewirtschaftung und Analysemöglichkeiten werden durch Cloud-Komponenten zur Verfügung gestellt. Sofern die Vorsysteme (ERP, CRM, etc.) nicht auch in der Cloud laufen, erfolgt die Anbindung zwischen Cloud und On-Premises-Umgebung meist über Tunnel-Technik (VPN). Dieses Szenario wird meiner Ansicht nach die Zukunft sein. Zum einen hat die Cloud in der Vergangenheit enorme Fortschritte gemacht und bietet immer mehr Möglichkeiten für den Betrieb von Anwendungen und Infrastruktur. Zum anderen steigen mit der Nutzung und Kombination von Big Data, Machine Learning und Business Intelligence die Anforderungen und erfordern sehr viel Know-How und Infrastruktur, um entsprechende Lösungen On-Premises abzubilden. In dem Fall kann die Cloud viele Vorteile bieten. Im Einzelnen nennen Kunden folgende Vorteile, die sie in Cloud-Lösungen sehen:

  • Skalierbarkeit / Flexibilität
  • Verfügbarkeit
  • Konzentration auf Kernkompetenzen / Know-how im eigenen Team
  • Einsparung bzw. bessere Nutzung von Ressourcen
  • Kosten
  • Sicherheit
  • Softwareaktualität
  • Spezielle Features (z.B. Georedundanz)

Herausforderungen und Umsetzung von BI-Cloud-Lösungen

Aber natürlich bringt wie jedes Szenario auch die Cloud-Nutzung ihre Herausforderungen mit sich. Diese beginnen damit, dass ein Unternehmen die passende Cloud-Strategie für sich finden muss. Ebenso gilt es, den richtigen Cloud-Anbieter und die passenden Komponenten zu finden. Die Möglichkeiten sind heute vielfältig, zumal sich die Cloud-Dienste verschiedener Anbieter auch kombinieren lassen. Ist eine strategische Entscheidung gefallen, stellen sich bei der Umsetzung typische Fragen:

  • Wie bringt man die On-Premises-Infrastruktur mit der Cloud zusammen?
  • Wie integriert man die Cloud Komponenten in die BI-Lösung?
  • Wie stellt man Autorisierung und Authentifizierung sicher?
  • Wie gut ist die Netz-Anbindung an die Cloud?
  • Wie bekommt man das Know-how ins Team?
  • Wie flexibel und mit welchem Aufwand lassen sich Standard-Cloud-Lösungen an Kundenwünsche anpassen?

Eine fertige, vollumfängliche und rein auf Standards basierende Cloud-Lösung für Business Intelligence gibt es meines Wissens bislang noch von keinem Hersteller. Doch sind viele Komponenten erhältlich, die man als Unternehmen je nach Bedarf dafür einsetzen kann – vorausgesetzt man verfügt über das Wissen, die passenden Komponenten richtig einzusetzen. So gibt es in Microsoft Azure einige Komponenten, die sich für eine reine BI-Cloud-Lösung verwenden lassen. Aber auch hier braucht man eine klare Vision, wie die Lösung aussehen soll, damit es am Ende funktioniert. Hier gibt es Abhängigkeiten und Grenzen, die zu beachten sind. QUNIS hat dank langjähriger Praxiserfahrung mit seinem „Data Warehouse Framework“ (DWH-Framework) ein Angebot entwickelt, das die Essenz all unserer Best Practices, Strategien, Methoden und Techniken zum Aufbau eines hochqualitativen, performanten und vor allem stabilen Data Warehouse vereint. Gemeinsam mit Microsoft haben wir dazu auch ein Architektur-Bild auf Basis der Azure-Komponenten entwickelt, welche den Anforderungen an eine moderne und zukunftssichere BI-Lösung in der Cloud gerecht wird. Darüber hinaus haben wir dieses Architektur-Bild in Azure mit unserem DWH-Framework umgesetzt und verprobt. Der Anpassungsaufwand am DWH-Framework war wider Erwarten gering. Bis auf ein paar Fallstricke funktionierte das meiste ohne große Anpassungen.

Möchten Sie Näheres zum DWH-Framework sowie zur Definition und Umsetzung von Cloud-Strategien erfahren. Dann kommen Sie gern auf uns zu!

 

Business Intelligence und Data Warehousing in der Cloud auf dem Vormarsch

Erstellt am: Donnerstag, 14. September 2017 von Sascha

Ob Analyse und Reporting oder Data Warehousing: die Nutzung von Cloud-Dienste in der Verwaltung und Auswertung von Unternehmensdaten etabliert sich. Dies können wir auch aus den QUNIS-Kundenprojekten berichten, in denen immer öfter neue Anwendungen für Big Data und Advanced Analytics oder klassisches Data Warehousing in der Cloud (Microsoft Azure) entstehen.
Ein Stimmungsbild zur Cloud-Nutzung gab kürzlich auch die Online-Umfrage „BI and Data Management in the Cloud: Issues and Trends“ vom BARC und der Eckerson Group. Danach gaben 43 Prozent der 370 Unternehmensvertreter an, bereits heute zumindest Teile ihrer Business-Intelligence- oder Daten-Management-Vorhaben mit Hilfe von Cloud-Diensten umzusetzen. Die größte Gruppe unter den Teilnehmer der Umfrage stammten nach Region aus Europa (47 Prozent) und Nordamerika (37 Prozent).

Business Intelligence Tools am häufigsten in der Cloud

Von den rund 160 Cloud-Nutzern erklärte über die Hälfte, sie würde Business-Intelligence-Werkzeuge (62 Prozent) und -Server (51 Prozent) nutzen. Stark zugenommen hat in den letzten drei Jahren auch der Einsatz von Tools für die Datenexploration (49 Prozent). Die Gründe hierfür lägen laut der Autoren in der allgemein zunehmenden Verbreitung solcher Werkzeuge sowie dem großen Interesse insbesondere unter den „Power Usern“ an solchen visuellen Tools. Power User seien aktuell die stärkste Nutzergruppe von Cloud-Lösungen. Werkzeuge für Advanced Analytics werden in jedem vierten Unternehmen in der Cloud betrieben. Auf dem Gebiet des Datenmanagements in der Cloud dominieren Data-Warehouse-Systeme (42 Prozent) vor Datenintegrationswerkzeugen (35 Prozent).

Public Cloud bevorzugt

Beim Betrieb von Cloud-Lösungen setzen Unternehmen laut Umfrage vor allem auf die „Public Cloud“, während interne Systeme („Private Cloud“) oder hybride Ansätze weniger oft genannt wurden. Public Clouds (wie der Microsoft Azure Stack) sind einfach und vergleichsweise kostengünstig nutzbar, während im Vergleich dazu intern aufgebaute Lösungen von hohen Infrastrukturinvestitionen begleitet sind. Hybride Ansätze, so die Autoren, wären zudem schwieriger zu verwalten und würden Sicherheitsbedenken auslösen, weil sich beispielsweise ein BI-Anwendung in der Cloud durch die Unternehmens-Firewall mit der internen Lösung verbinden (Tunneling) muss.

Einen praxisorientierten Einblick in die derzeitige Cloud-Nutzung für Business Intelligence und Datenmanagement gibt Ihnen unser Blog-Beitrag Business Intelligence – No Cloud, Hybrid oder All Cloud?

 

Mehr Business Intelligence und Datenmanagement in der Cloud

Erstellt am: Montag, 20. März 2017 von Sascha
Das Interesse an der Nutzung von Software für Business Intelligence (BI) und Datenmanagement (DM) in der Cloud wächst. Zu diesem Schluss kommt eine internationale Umfrage vom BARC und der Eckerson Group. Teilnehmer waren laut der Autoren 370 IT-Verantwortlichen aus Anwenderunternehmen, die Business Intelligence und Datenmanagement im Einsatz haben. Danach ist in den Jahren 2013 bis 2016 der Einsatz entsprechender Cloud-Lösungen von 29 Prozent auf 43 Prozent der offenbar in diesem Vergleichszeitraum befragten Unternehmen gestiegen. Dies wäre eine Steigerung von 50 Prozent über die letzten drei Jahre.
Als wichtigste Vorteile von BI- und DM-Lösungen aus der Cloud nennen die Befragten die Flexibilität, geringeren Kosten (Keine Installation, keine Hardwarekosten u.a.) und Skalierbarkeit (nach Bedarf), die solche Angebote mit sich bringen. Der von den Studienteilnehmern mit Abstand am häufigste genannte Anwendungsfall von Cloud-BI-Werkzeugen ist die Bereitstellung von Reports und Dashboards (76 Prozent) – typischerweise ein Einsatzfeld für gelegentliche Nutzer.

Ad-hoc Analysen, Reporting und Dashboards in der Cloud

Viele Tätigkeiten in der Cloud ausgeführt sind aber laut der Autoren deutlich komplexer und werden vor allem von erfahrenen Power Usern vorgenommen. Letztere sind auch die häufigsten Nutzer von Cloud-Lösungen, denen es im Vergleich zu den gelegentlichen und ggf. weniger versierten Nutzern leichter fällt, sich für die Software-as-a-Service (SaaS) BI-Lösung ein Konto einzurichten, Daten hochzuladen sowie Daten zu analysieren und visualisieren. Am häufigsten werden Tools für Ad-hoc-Analysen (57 Prozent), das Erstellen von Reports und Dashboards (55 Prozent), für Data Preparation (39 Prozent) sowie Advanced- und Predictive Analytics (23 Prozent) genutzt.
Der Aufbau Cloud-basierter Data-Warehouse-Lösungen, von Data Marts oder die Nutzung von Datenintegrationswerkzeugen erfolgt hingegen bis dato im Vergleich zu den BI-SaaS-Anwendungen noch seltener. Den Grund dafür wollen die Autoren darin sehen, dass für den Aufbau solcher DM-Umgebungen mehr Aufwand in die Bereitstellung von Infrastruktur- und Plattform Services zu leisten sei. Hinzu kämen Anforderungen in punkto Sicherheit, Datenschutz sowie interne Auseinandersetzungen, die einer Verlagerung in die Cloud erschweren. QUNIS hilft Unternehmen beim Aufbau von BI- und Big-Data-Lösungen in der Cloud, beispielsweise mit Microsoft Azure Cloud, und hat dabei gute Erfahrungen gemacht. So lassen sich die benötigten Komponenten schnell und kostengünstig installieren und die Bandbreite der verfügbaren Infrastrukturkomponenten bis hin zu Umgebungen für Machine Learing ist heute bereits sehr groß. Weitere Informationen finden Sie hier.

Business Intelligence in der Public Cloud

Fast die Hälfte der Unternehmen, die Cloud BI nutzen, verwenden die Public Cloud (46 Prozent) für BI und Datenmanagement, weniger als ein Drittel (30 Prozent) setzt auf die Hybrid Cloud und 24 Prozent nutzen die Private Cloud. Die Public Cloud werde laut Studie hauptsächlich von Organisationen vorangetrieben, die BI-Umgebungen erstellen möchten, die keine On-Premise-Daten erfordern, und von Organisationen, die die Cloud verwenden, um ältere Data Warehouses zu ersetzen, erklärten die Autoren. Mit der Cloud lagern Unternehmen ihre Hardware-Infrastruktur automatisch an einen Dritten aus. Aber viele Unternehmen gehen noch weiter. Fast zwei Drittel der Befragten setzen beim Hosting ihrer Cloud-BI-Lösung auf BI- oder DM-Anbieter. Ein Viertel lässt seine Cloud-BI-Umgebung extern betreiben und verwalten, 16 Prozent lassen ihre Cloud-BI-Anwendung sogar von den Anbietern entwickeln.
Die gesamte Studie kann bei Sponsoren wie Jedox kostenfrei nach der Registrierung heruntergeladen werden.