Archiv für die Kategorie Microsoft Azure

SENEC: Implementierung einer Data & Analytics-Plattform im Bereich Erneuerbare Energien

Erstellt am: Dienstag, 18. Juli 2023 von Anja Gorbach

SENEC gehört zu den führenden Solarstromspeicheranbietern in Deutschland. Zusammen mit QUNIS hat das Unternehmen mit vielfältigen Technologien ein Data Lakehouse aufgesetzt, das dem schnellen Firmenwachstum gerecht wird und BI- und IoT-Analysen in einer zentralen Datenplattform unterstützt.

Wegen des starken Wachstums haben wir uns entschlossen, einen Modern Data Stack auf Basis von Microsoft Azure einzuführen, um mit den steigenden Reporting- und Analyseanforderungen Schritt zu halten.

Armin Geisler,
Team Lead Data and Analytics, SENEC GmbH

Eine Plattform für alle Datenprodukte

SENEC entwickelt und produziert intelligente Speicherlösungen für die Nutzung von Sonnenenergie. Mit SENEC.360 bietet das Unternehmen Privathaushalten passgenaue Lösungen für die Eigenversorgung mit Solarstrom, von der PV-Anlage über den smarten Stromspeicher bis hin zur E-Ladestation. Das dynamische Unternehmen trifft mit seinem Angebot den Nerv der Zeit und verzeichnet ein exponentielles Wachstum.

Das vorhandene BI-System konnte der schnellen Unternehmensentwicklung nicht mehr folgen und auch der steigende Bedarf an Big-Data-Applikationen war mit individuell programmierten Lösungen nicht mehr zu bewältigen. Die Auswertung von Streaming-Daten aus IoT-Produkten, Feldtestanalysen auf Basis von Batteriedaten oder ML-Anwendungen wie Predictive Maintenance gehören zur wachsenden Zahl an Use Cases bei SENEC, die eine neue IT-Umgebung für Data & Analytics erforderten.

Ziel der neuen Datenplattform war, dass sie sowohl die klassischen Geschäftsanalysen im Finanz- und Fachbereichscontrolling als auch die Big-Data-Analysen unterstützt – mit der Möglichkeit der kombinierten Auswertung aller Datenformate in Dashboards für Geschäftsanalysen und die Unternehmenssteuerung. Die Plattform sollte als Modern Data Stack mit verschiedenen Tools und Technologien aufgesetzt werden und als Single Point of Truth für sämtliche Datenprodukte fungieren.

Mindset-Pitch für eine gute Zusammenarbeit

Im Rahmen einer Ausschreibung und auf Empfehlung aus dem Netzwerk des Teams kam QUNIS als Realisierungspartner ins Spiel. Katja Both, Head of Business Intelligence & Processes bei SENEC, integrierte mit einem Mindset-Check den ausschlaggebenden Bewertungsansatz der Pitches. Hintergrund ist die Überzeugung, dass die gute Zusammenarbeit mit dem Dienstleister – insbesondere auf operativer Ebene – entscheidend für den Projekterfolg ist.

Katja Both erläutert: „Uns war wichtig herauszufinden, ob unsere Engineers und Analysten gut mit denen des Dienstleisters zusammenarbeiten können. Am Ende haben unsere Mitarbeiter:innen entschieden, wer unser Projektpartner wird. Damit hatten wir von Beginn an ein ausgeprägtes Committment aller Beteiligten, entscheidend für die benötigte Geschwindigkeit in diesem schnellwachsenden Hypergrowth Umfeld.“

QUNIS bringt die richtige Mischung aus strategischem Vorgehen und Pragmatismus mit und passt auch mit seinem Mindset gut zu unserem Team.

Katja Both,
Head of Business Intelligence & Processes, SENEC GmbH

Agile Entwicklung am Testsystem

Einmal beschlossen, ging die Konzeption und Implementierung der komplexen Plattform zügig voran. Die Strategie für die neue IT-Architektur, die Systemkonzeption und Themen wie Data Governance und Security haben QUNIS und SENEC ab Mitte 2022 innerhalb von zwei Monaten definiert. Im Herbst 2022 startete die Implementierung der IT-Architektur. Im März 2023 war die Datenplattform betriebsbereit.

Schon während der Strategieentwicklung hat QUNIS eine temporäre Testinfrastruktur als vereinfachte Version des Zielsystems installiert, was zur schnellen Realisierung beitrug: Das Team konnte die Plattform auf diese Weise im agilen Prototyping auf und ausbauen und parallel bereits erste Anforderungen der Fachbereiche und der Geschäftsleitung umsetzen.

Data Lakehouse als Modern Data Stack

Als Modern Data Stack besteht die Cloud-basierte Plattform aus einer Vielzahl von Technologien und Tools für die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten.

  • Die IT-Architektur ist ein Data Lakehouse auf Basis von Azure Databricks, das Elemente eines Data Warehouse mit einem Data Lake in der zentralen Plattform kombiniert. Die mit einer Staging und Cleansing Area, dem Core und einem Data Mart angelegte Lakehouse-Architektur ist in der Lage, Funktionen von Streaming Analytics, BI und maschinellem Lernen auf einer einzigen Plattform bereitzustellen.
  • Als Datenquellen sind u. a. eine Time Series Datenbank, eine Log-Datenbank, diverse relationale Datenbanken, SharePoint und klassische Business Systeme wie ERP, CRM usw. eingebunden. Zur Integration und Orchestrierung der Daten sind die Open-Source-Lösungen Airbyte und Airflow auf Kubernetes im Einsatz, zur Transformation von Daten im Lakehouse die Open-Source-Software dbt. Mit der kontinuierlichen Umsetzung neuer Use Cases werden schrittweise weitere Datenquellen angebunden. Die Anwender greifen über Microsoft Power BI auf die aufbereiteten Daten zu.
  • Power BI ist als strategisches Frontend für alle User im Einsatz. Das vielseitige Frontend unterstützt und visualisiert verschiedenste Use Cases in den Bereichen Unternehmens- und Marktinformationen sowie Produkt- und Qualitätskontrolle. Derzeit arbeiten von rund 550 Mitarbeitenden in Leipzig ca. 150 Konsumenten und Power User mit der BI-Lösung. Die Anzahl von aktuell 10 Designern soll kontinuierlich erhöht werden.

Starkes Data & Analytics-Team

Das hohe Realisierungstempo verdankt SENEC auch der konsequenten Personalstrategie, mit der Katja Both Schub in das Thema Data & Analytics bringt. Erst im Jahr 2021 wurde die erste BI-Lösung im Unternehmen etabliert. Im Rahmen der aktuellen Implementierung ist das BI-Team innerhalb weniger Monate zum Bereich Data & Analytics mit BI-Experten, Data Analysts, Data Engineers und Data Scientists angewachsen.

Das Team unterstützt und befähigt die Fachbereiche durch Self-Services, Trainings und Standards. Katja Both erläutert: „Durch die Herausbildung von dezentralen Daten-Experten erreichen wir eine hohe Autonomie in den Fachbereichen und werden damit dem starken Unternehmenswachstum gerecht.“

Bei der Implementierung sorgten der Einsatz von Best Practices und Frameworks, die umfangreiche Projekterfahrung von QUNIS und der permanente Know-how-Transfer zu SENEC für effiziente Projektschritte und schnelle Erfolge. Während das Thema Data & Analytics seinen Projektcharakter zunehmend verliert und in eine Linienfunktion übergeht, wird SENEC die Weiterentwicklung der Plattform künftig intern mit eigenen Experten vorantreiben.

Hoch skalierbare Datenplattform

Das Ziel der Implementierung ist erreicht: Der Modern Data Stack erfüllt alle Anforderungen an fortgeschrittene Datenanalysen im Bereich BI, KI und ML.

Von strukturierten Finanzdaten bis zu Streaming-Daten stehen unterschiedlichste Datenarten in einem zentralen Speicher für flexible Auswertungen bereit. Die hohe Systemperformance sorgt dabei für schnelle Analysen bei umfangreichem Datenvolumen. Die Projektverantwortlichen heben zudem die Validität der Daten hervor. Die Herkunft und Verarbeitung von Kennzahlen ist nachvollziehbar und glaubwürdig, was das Vertrauen in die Plattform stärkt und hohe Nutzungsraten im gesamten Unternehmen fördert. Der Projektleiter Armin Geisler hält fest: „Wir gewinnen tiefere Insights für Geschäftsanalysen sowie Entscheidungen und einige Use Cases sind mit der leistungsstarken Plattform überhaupt erst möglich geworden.“

Lisa-Marie Krause, als Senior Data Engineer im Projekt verantwortlich für die technische Entwicklung, beschreibt den Status der IT-Umgebung zum Zeitpunkt der Inbetriebnahme:

Mit der Datenplattform steht das Gerüst.
Wir haben Richtfest gefeiert und können jetzt
in hoher Geschwindigkeit neue Use Cases
für die Datenanalyse umsetzen.

Lisa-Marie Krause
Senior Data Engineer, SENEC GmbH

Die hohe Taktzahl bei der Skalierung ist notwendig, denn aus dem gesamten Unternehmen kommen vielfältige Anfragen nach Use Cases im Umfeld von BI, KI und ML. Ein wesentliches Ziel der zentralen Plattform ist, künftig mehr Datenkompetenz in der Breite im Unternehmen zu verankern. Auch Armin Geisler nennt die Generierung neuer Use Cases mit schnellem Time-to-Market als wesentlichen Mehrwert: „Wir haben im Bereich Data & Analytics deutlich an technischer und fachlicher Skalierbarkeit gewonnen.“

Auf Basis der Single Source of Truth sollen die Fachbereiche künftig ihre Reports selbst aufbauen können – auch damit wird der fachliche Ausbau beschleunigt und im gesamten Unternehmen vorangetrieben.

Mehr zu SENEC: Seit 2009 entwickelt die SENEC GmbH in Leipzig intelligente Stromspeichersysteme und speicherbasierte Energielösungen. Mit SENEC.360 bietet das Unternehmen ein abgestimmtes Ökosystem zur nachhaltigen Rundum-Eigenversorgung, unter anderem bestehend aus Stromspeicher (SENEC. Home), Solarmodulen (SENEC.Solar), virtuellem Stromkonto (SENEC.Cloud) sowie E-Auto Ladestation (SENEC.Wallbox). Die Marke SENEC zählt inzwischen europaweit zu den führenden Anbietern für innovative Energie- und Speicherlösungen rund um Einfamilienhäuser – mit mehr als 120.000 verkauften Systemen und einem Beratungsnetzwerk von über 1.200 Fachpartnern. Seit 2018 ist die SENEC GmbH eine 100 %-ige Tochtergesellschaft der EnBW Energie Baden-Württemberg AG und beschäftigt über 570 Mitarbeiter*innen an den Standorten Leipzig und Köln sowie in Italien und Australien. Weitere Informationen: www.senec.com

Mehr zur QUNIS Implementierung

Microsoft Fabric – Data Driven in einer Technologie 

Erstellt am: Donnerstag, 1. Juni 2023 von Monika Düsterhöft

Microsofts konsequente Reise hin zur Datendemokratisierung 

Letzte Woche hat Microsoft auf der “Build-Konferenz” einige Neuerungen vorgestellt. Unsere Data & Analytics Ohren sind dabei natürlich insbesondere bei dem Thema “Microsoft Fabric” hellhörig geworden. Seitdem ist ein bisschen Zeit vergangen, die wir genutzt haben, das Neue von Microsoft einmal intern in unseren Innovation Labs und mit unseren Kunden zusammen genauer unter die Lupe zu nehmen. 

Alles unter einem Dach

Mit Microsoft Fabric wiederholt Microsoft sein Power BI-Erfolgsrezept und bündelt eine ganze Palette an Werkzeugen, auch aus dem Datenmanagement Bereich, unter einem neuen Dach. Das Dach heißt Microsoft Fabric.

Die Werkzeuge umfassen alles, was das Data (& Science)-Herz begehrt:  Data Integration, Data Engineering, Data Warehousing, Data Science, Real Time Analytics und Power BI selbst. Dabei sind die meisten Funktionen, die sich hinter diesen Diensten verbergen, nicht komplett neu in Azure, so ist in der Fabric Data Integration ein großes Stück Azure Data Factory zu finden, und auch das Data Engineering Feature hat die Besten Stücke rund um die serverless Spark Pools in Azure Synapse erhalten. 

Was auffällt ist die Einfachheit, mit der es Microsoft gelungen ist, all die Dienste im neuen Haus unterzubringen.

Das gelingt insbesondere durch zwei konsequent verfolgte Prinzipien:

  • SaaS überall! Der Fokus bei Microsoft Fabric ist auf Software-as-a-Service (SaaS) ausgelegt. Das heißt: Kein händisches verwalten von Servern! 
  • Ein gemeinsamer Standard: Onelake & Delta Lake. Alle Daten in Microsoft Fabric (ja, auch die im „Warehousing“ Bereich), werden in Onelake als Delta Tabellen gespeichert. Das ermöglicht den nahtlosen Wechsel von Werkzeugen in Microsoft Fabric basierend auf dem immer gleichen Daten & Zugriffen, die durch Onelake sichergestellt werden. Wir hoffen in Zukunft auch noch auf die Unterstützung von Iceberg. 

Neben der ganzen Nutzerfreundlichkeit und Einfachheit mit der Microsoft die Dienste im Fabric bündelt, gibt es zudem ein paar handfeste technologische Neuerungen:  

Mit „Direct Lake“ ist es nun möglich Dateien auf dem Lake aus Power BI abzufragen, OHNE dass wir zusätzlichen Compute wie z.B. Synapse Serverless benötigen oder etwa die Datasets regelmäßig aktualisieren müssen, um ein maximal performantes Nutzererlebnis durch importierte In-memory-Daten zu ermöglichen. Etwas ähnliches hat Tableau & Databricks über Delta Share zwar schon vor zwei Jahren angekündigt (Link), allerdings ist die Funktion bis heute nicht öffentlich verfügbar. Danke Microsoft für dieses Schmankerl! 

Auch Onelake fällt in eine Box, für die wir in unserem Beraterlager noch gar kein Label haben: Während Onelake viele aus dem Azure Data Lake Store Gen 2 (ADLS Gen 2) bekannte Funktionen mitbringt, hat auch hier Microsoft nochmal einen draufgesetzt: Es ist nun möglich mit dem altbekannten „abfss“-Treiber über OneLake nicht nur auf Daten in der Azure Cloud zuzugreifen und den Zugriff zu steuern, sondern sogar verbundene S3 Buckets können abgefragt werden. Für Abfragewerkzeuge innerhalb des Fabrics ist zusätzlich auch Row- und Columnlevel Security angekündigt. Das dies nur innerhalb des Fabrics funktioniert ist zwar schade, aber aus technischer Sicht absolut nachvollziehbar. 

Mit Fabric entwickelt sich Microsoft in die absolut richtige Richtung

Die Einfachheit mit dem Microsoft es schafft die Komplexität aus den verschiedensten Data Domänen zusammenzubringen hat uns wirklich beeindruckt. Damit rücken insbesondere alle Themen rund um Data Engineering ein gutes Stück näher an den Großteil der Datennutzer in Unternehmen. Und während das natürlich keine Ausrede für unsauberes Datenmanagement ist, kann Transparenz und Einfachheit gerade im Bereich Daten gar nicht hoch genug bewertet werden. 

Early Adopters aufgepasst: Aktuell gibt es noch viele Features die zwar angekündigt, allerdings aktuell noch nicht verfügbar sind. Das fällt uns bei der No-code-Komponente Data Activator deutlich einfacher als mit der fehlenden Zugriffssteuerung auf Tabellenebene.  

Unser Tipp: Wenn Sie mehr über Fabric wissen wollen, folgen Sie uns auf LinkedIn und Xing oder abonnieren Sie einfach unseren Newsletter. Wir bleiben an der Fabric dran und halten Sie über unsere Erkenntnisse und Learnings informiert.

Beurer: Zentrale Datenplattform für wachsende Unternehmensgruppe

Erstellt am: Montag, 23. Januar 2023 von Anja Gorbach

Die 1919 gegründete Beurer GmbH ist heute Marktführer im Segment Gesundheit und Wohlbefinden. Mit der Hilfe von QUNIS hat die erfolgreiche Unternehmensgruppe ein zentrales Data Warehouse aufgebaut und ein zukunftsfähiges Datenmanagement für das unternehmensweite Reporting etabliert.

Wir haben auf die Expertise, die Projekterfahrung und den Marktüberblick von QUNIS vertraut. Damit konnten wir im Data Warehouse-Projekt von Anfang an die richtigen Weichen stellen.


Florian Merk,
Leiter Controlling,
Beurer GmbH

Modernisierung der BI-Landschaft

Das Controlling der Beurer GmbH verfügt über viel BI-Erfahrung. Beurer hat bereits frühzeitig auf BI-Systeme der ersten Produktgeneration gesetzt und seine Berichtslandschaft seitdem kontinuierlich ausgebaut.

Seit einem Systemwechsel im Jahr 2011 ist das erfolgreiche Unternehmen allerdings stark gewachsen. Heute ist Beurer eine international aufgestellte Unternehmensgruppe mit über 30 Gesellschaften. Damit kam die grundlegende BI-Datenarchitektur zunehmend an ihre Grenzen. Die vorhandene einfache Staging Area mit dem ERP-System proAlpha als Vorsystem war nicht mehr ausreichend.

Beurer benötigte stattdessen ein Data Warehouse (DWH), in dem die heterogenen Datenquellen aller Tochtergesellschaften zusammenlaufen. Sowohl die Datenanlieferung an das zentrale Controlling als auch das Berichtswesen in die Unternehmensgruppe sollte auf dieser Grundlage wesentlich erweitert werden.

Data Warehouse mit hohem Automatisierungsgrad

Die Controller hatten klare Vorstellungen: Ziel war ein skalierbares Data Warehouse mit hohem Automatisierungsgrad, das der Fachbereich selbst steuern und weiterentwickeln kann. Die neue BI-Umgebung sollte außerdem die erste Cloud-Applikation bei Beurer werden. Um die nachhaltige Implementierung sicherzustellen und mögliche Umwege im Projekt oder spätere Sackgassen zu vermeiden, setzte das Projektteam auf QUNIS als Beratungs- und Implementierungspartner und vertraute auf die Expertise, die Projekterfahrung und den Marktüberblick.

Nach der Anforderungsanalyse, für die auch Wünsche der Berichtsempfänger zusammengetragen wurden, hat QUNIS zusammen mit den BI-Experten von Beurer das Data Warehouse in der Microsoft Azure Cloud implementiert. Viele Strukturen und Geschäftslogiken konnten dabei aus dem bestehenden Sales- und Finanzreporting übernommen werden.

Um eine konsistente, ausbaufähige Datenplattform zu schaffen, wurden im Rahmen der Implementierung auch Stammdaten harmonisiert. Das QUNIS Data Warehouse Framework (QDF) war hilfreich beim Design und der Etablierung von standardisierten Strukturen und Datenmodellen. Auf dieser Basis können beispielsweise zusätzliche Datenquellen angebunden, internationale Gesellschaften integriert und neue fachliche Themen auf einheitlicher Datenbasis abgebildet werden. Der hohe Automatisierungsgrad sorgt zudem für die sichere und einfache Administration im laufenden Betrieb.

Betrieb und Ausbau in der Fachabteilung

Während der Implementierung fand bereits der Know-how-Transfer ins Team von Beurer statt. Den weiteren Ausbau des DWH, die Anbindung der Tochtergesellschaften und die Ausgestaltung der Reports und das Rollout des Berichtswesens hat das Controlling seitdem selbst übernommen. Marc Hofmann, verantwortlich für das BI-Backend, bestätigt:

„QUNIS hat uns im Laufe des Projekts gut in das Data Warehousing eingearbeitet. Die Weiterentwicklung und das Rollout führen wir eigenständig durch.“

Bei der Auswahl des neuen Frontends Microsoft Power BI hat QUNIS ebenfalls unterstützt. Beurer wird sein neues Berichtswesen über Power BI schrittweise im gesamten Unternehmen ausrollen. Derzeit läuft das neue System parallel mit der vorigen Lösung, mit Absprungmöglichkeiten aus dem Altsystem. In einer zeitlich ausgedehnten Übergangsphase mit internem Schulungskonzept können sich die Nutzer allmählich mit der neuen Lösung vertraut machen.

Hohe Akzeptanz bei den Nutzern

Die Nutzungszahlen nach dem Rollout in Deutschland und in der Schweiz als erster Tochtergesellschaft sprechen schon jetzt für eine hohe Akzeptanz im Unternehmen. Im ersten Schritt wurden bereits 22 Reporting-Mappen aufgebaut. Schon vor Anbindung der internationalen Tochtergesellschaften greifen 120 User regelmäßig auf die neue Berichtsumgebung zu, mit stark steigender Tendenz. Die wichtigsten Reports werden derzeit 1.200 mal pro Monat geöffnet. Andreas Traut, zuständig für das BI-Frontend, stellt fest:

„Die Modernisierung kam zur richtigen Zeit. In den heutigen diffusen Märkten brauchen unsere Fachbereiche und Gesellschaften verlässlichen Kennzahlen; das Interesse am Reporting ist entsprechend stark gestiegen.“

Self-Service-BI mit klarer Datenhoheit

Fachlich liegt der Fokus derzeit auf dem Umsatzreporting mit klassischen vertrieblichen Steuerungsgrößen wie Deckungsbeiträgen und Margen. Neben differenzierten Informationen zu den Außenumsätzen der Tochtergesellschaften liegt der Fokus zukünftig vor allem auf Auswertungsmöglichkeiten konsolidierter Kennzahlen auf Konzernebene. Auf dieser Basis kann das Controlling der Unternehmensgruppe ein detailliertes Reporting zur Verfügung stellen.

Hinsichtlich der Informationsversorgung setzt Beurer schon seit Jahren auf Self-Service BI. Die Fachbereiche nutzen dabei auch unterschiedliche Ausgabeformate, z. B. Powerpoint-Folien mit Produktfotos im Produktmanagement. Dabei werden Power BI Berichtsseiten mit Live-Daten in Powerpoint eingebunden. Somit lassen sich schnell professionell aufbereitete Powerpoint-Präsentationen erstellen und monatlich auf den aktuellen Stand bringen.

Die Controller arbeiten natürlich nach wie vor gerne in Excel, das ebenfalls mit Live-Daten aus dem Data Warehouse gefüllt wird. Damit sind sehr flexible und individuelle Auswertungen für die Nutzer möglich.

Wichtig ist den projektverantwortlichen Controllern, dass sie mit dem Data Warehouse den Single Point of Truth (SPOT) und damit die Datenhoheit in der Hand haben – die wesentliche Voraussetzung für vertrauenswürdige Informationen und einheitliche Kennzahlendefinitionen.

Skalierbare Datenarchitektur

Mit dem zentralen Data Warehouse hat Beurer die Grundlage für seine unternehmensweite Datenplattform geschaffen. Der durchdachte Aufbau und die Vorteile der guten Vorarbeit im Backend wurden in späteren Projektphasen z. B. beim Berichts-Design und beim Rollout offensichtlich. Florian Merk hält fest:

„Bei der Ausgestaltung des Frontend-Bereichs wurde deutlich, dass QUNIS beim Aufbau des Data Warehouse weit vorgedacht hat. Wir können flexibel auf einer sauberen Datenbasis und strukturierten Logiken aufsetzen.“

 Auch die Einführung der einfach skalierbaren Cloud-Technologie war richtungsweisend für die Unternehmensgruppe. Inzwischen wurden bei Beurer weitere Projekte in der Azure-Cloud umgesetzt, die vom DWH-Projekt als Pilotanwendung profitieren konnten.Das Controlling-Team wird im nächsten Schritt alle Tochtergesellschaften an die Plattform anbinden.

Auch die fachliche Erweiterung ist bereits geplant. Zunächst soll das Reporting für die Bereiche Marketing und E-Commerce dazukommen, um danach schrittweise weitere Fachbereiche einzubinden.

Mehr zur Beurer GmbH: Die Beurer GmbH ist seit 1919 Marktführer im Segment Gesundheit und Wohlbefinden. Mit dem umfangreichen Sortiment in den fünf Produktbereichen wellbeing, medical, beauty, active und babycare bietet Beurer professionelle Produkte für die Heimanwendung – von Heizkissen, Personenwaagen, Massagegeräten und einem Produktsortiment zum Erhalt eines optimalen Raumklimas über spezielle Medizinprodukte wie Blutdruckmessgeräte und Blutzuckermessgeräte sowie Inhalatoren und Fieberthermometer bis hin zu Beautygeräten und Lifestyleprodukten.

Mehr zu QUNIS Strategieberatung:  QUNIS Strategie

Business Intelligence und Data Warehousing in der Cloud auf dem Vormarsch

Erstellt am: Donnerstag, 14. September 2017 von Monika Düsterhöft

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?

 

Data Science mit der Microsoft Azure Cortana Intelligence Suite

Erstellt am: Donnerstag, 1. Juni 2017 von Monika Düsterhöft
Kaum eine Business-Nachricht heutzutage ohne die Schlagworte Künstliche Intelligenz, Big Data, Advanced Analytics, Machine Learning. Es heißt, die Geschäftswelt wird sich schon bald komplett ändern – und tatsächlich hat die Zukunft bereits begonnen. Erst kürzlich verkündete Microsoft der Welt seine Vision und sein Credo, künstliche Intelligenz zu demokratisieren, damit jeder von ihr nicht nur profitieren kann, sondern auch soll. Spätestens jetzt sollte man sich als Unternehmer oder als Teil eines Unternehmens Gedanken machen, wie er an dieser gleichermaßen faszinierenden wie auch ein wenig erschreckenden neuen Welt nicht nur teilhaben kann, sondern auch wird.

 

Aber wie? Eine nähere Betrachtung des Themas zeigt schnell, dass es vor allem auf Use Cases ankommt, die sich ein Unternehmen überlegen und die es definieren muss. Ebenso muss das Ziel einer Big Data-Initiative klar sein, und damit auch, was man durch entsprechende Anwendungen prognostizieren und damit erreichen will. Daran anschließend drängen sich weitere Fragen auf: Wie kann ich mein Big Data- oder Advanced Analytics-Vorhaben in die Tat umsetzen? Welche Voraussetzungen müssen gegeben sein? Wie groß sind die Hürden für eine Umsetzung? Statt nur zu vermuten, was die Kunden über meine Produkte denken, will ich es wissen! Ich will präzise Voraussagen treffen können, ob und wann meine Kunden Interesse entwickeln oder wann ich Gefahr laufe, sie zu verlieren. Dies gelingt umso besser, je mehr möglicherweise kundenrelevante Informationen einbezogen werden können, beispielsweise aus den sozialen Medien oder aus Nachrichten-Feeds. Diese wertvollen Informationen will ich sodann mit meinen vorliegenden Geschäftsergebnissen „verheiraten“, um auf dieser Datenbasis fundierte und zuverlässige Geschäftsentscheidungen treffen zu können. 

 

Erfahrung mit der Microsoft Azure Cortana Intelligence Suite

Kann diesbezüglich Microsoft sein Versprechen halten? Sind die Komponenten der Microsoft Azure „Cortana Intelligence Suite“ wirklich geeignet, um Big Data-Vorhaben umzusetzen? Zunächst einmal ist das Angebot des Herstellers Cloud-basierend und komplett für den Nutzer administriert, d.h. man benötigt keine eigene Hardware oder Mitarbeiter, sondern nutzt vollständig verwaltete Dienste. Ferner lassen sich mit Hilfe der neuen „Azure Logik Apps“ auch die genannten sozialen Medien problemlos anzapfen, und das ganz ohne zusätzlichen Programmieraufwand. Einfach ist in der Praxis auch die Analyse des daraus entstandenen Datenstroms, etwa um Trends zu erkennen. So kann man beispielsweise für eine Stimmungsanalyse das „Text Analytics API“ –  ein Baustein der sogenannten Cognitive Services – verwenden, mit dessen Hilfe sich auch Schlüsselbegriffe aus dem Text ermitteln lassen. Und dies ist nur eine Option von vielen auf Machine Learning basierenden Bausteinen aus dem Microsoft-Angebot.

Werkzeuge für den Data Scientist

Für die Arbeit als Data Scientist findet sich das „Azure Machine Learning Studio“, eine sehr komfortable und benutzerfreundliche Anwendung, die sämtliche Schritte des Data-Science-Prozess per Drag & drop komponieren hilft. Neben vielen Methoden zur Unterstützung der Datenvorbereitung, bietet Azure ML Out of the box auch alle gängigen Machine-Learning-Modelle aus den Gebieten „Supervised“ sowie „Unsupervised Learning“ – von einfachen Classification-Modellen über Neuronale Netzwerke bis hin zum K-Means Clustering. Bereits vorhandene, in R oder Python entwickelten Scripts oder präferierten Modelle kann der Data Scientist ebenfalls einfach integrieren.
Flexibilität bietet Microsoft auch bei der Speicherung des Datenstroms plus Analyseergebnisse. Eine Option ist die Ablage in einem schier unbegrenzten Data-Lake-Speicher, auf dem der Anwender mit Hilfe der „Data Lake Analytics“ und U-SQL weitere Analysen vornehmen kann. Gleichfalls möglich ist eine Speicherung strukturierter Daten in einer Azure SQL-Datenbank oder einem Datawarehouse oder es lassen sich Daten auch direkt für den Endanwender interaktiv visualisiert per „Power BI“ bereitstellen.

Der Weg in die schöne neue Welt ist also keineswegs erschreckend schwierig, sondern mit einem Schritt ist man schon heute mitten drin! Dabei stellen die genannten Möglichkeiten nur ein Bruchteil dessen dar, was mit der „Azure Cortana Intelligence Suite“ bereits heute möglich ist. Für perfekt passende Szenarien sind der Fantasie dabei keine Grenzen gesetzt. Die Experten von QUNIS stehen Ihnen dabei mit Rat und Tat zur Seite! Sei es durch ein kostenfreies Advanced-Analytics-Webinar oder im Rahmen eines Big-Data-Workshops. Wir können Ihnen in jedem Fall dabei helfen, unternehmensspezifische Business Cases zu identifizieren, ein passendes Szenario mit Ihnen abzustimmen und dieses nachfolgend im Rahmen eines Proof of Concept auch gleich zu verproben.

Weitere Beiträge zur Nutzung von Big Data und Advanced Analytics finden Sie auf unserem Blog der Bigdata Factory!