Beiträge mit dem Schlagwort Cloud

Die Digitalisierung wird oft der IT überlassen

Erstellt am: Dienstag, 7. November 2017 von Monika Düsterhöft

Nur in 42 Prozent aller Unternehmen werden Digitalisierungsprojekte und digitale Innovationen aktuell vom Vorstand oder der Geschäftsleitung angestoßen. Stattdessen kommen die Initiativen in 86 Prozent der Unternehmen aus der IT-Abteilung. Dies ergab jetzt eine Umfrage von Bitkom Research im Auftrag von Tata Consultancy Services (TCS) unter 905 Unternehmen mit 100 oder mehr Mitarbeitern in Deutschland. Konkret seien die Interviews mit Führungskräften geführt worden, die in ihrem Unternehmen für das Thema Digitalisierung verantwortlich sind. In einer vergleichbaren Umfrage aus dem Vorjahr hatten noch 51 Prozent der Befragten das Management als Treiber der Digitalisierung gesehen und 78 Prozent die IT.

Grundsätzlich seien laut einer Pressemeldung jeweils rund drei Viertel der Befragten interessiert und aufgeschlossen gegenüber Cloud Computing (77 Prozent) und Big Data Analytics (72 Prozent), jeder Zweite gegenüber dem Internet der Dinge (46 Prozent). Rund jedes dritte Unternehmen interessiert sich für Technologien wie Virtual und Augmented Reality (37 Prozent), 3D-Druck (36 Prozent), Künstliche Intelligenz (35 Prozent) oder Robotik (29 Prozent).

Bedarf an Skills für Digitalisierung

Mit dem Wandel sehen die befragten Unternehmen auch einen steigenden Bedarf an zusätzlich und neuen Mitarbeitern bzw. an Beratungsdienstleistungen. So planen fünf Prozent der Unternehmen Stellen für Data Scientists und Application Developer, externe Dienstleister wollen dazu vier bzw. neun Prozent nutzen. Die größte Nachfrage besteht allerdings nach IT-Sicherheitsexperten. Eine solche Stelle im Unternehmen wollen 15 Prozent besetzen, 20 Prozent wollen das entsprechende Know-how extern beziehen.

Mehr zum Thema Digitalisierung finden Sie hier:

Self Service Business Intelligence mit Microsoft Power BI

Erstellt am: Montag, 26. Juni 2017 von Monika Düsterhöft
Power BI ist Microsofts strategische Antwort auf den Wunsch in Anwenderorganisationen nach mehr Self Service in der Business Intelligence (BI). Informationsmitarbeiter sollen künftig ohne einen aufwändigen technologischen Unterbau flexibel an der Nutzung und Analyse von Daten partizipieren können, um so das Potenzial von BI besser auszuschöpfen. Um diesen Anspruch gerecht zu werden, wollte Microsoft ein leistungsfähiges Tool mit modernen Visualisierungsmöglichkeiten und starken Analyse-Features entwickeln, welches einfach zu bedienen ist und zugleich umfangreiche Kollaborationsmöglichkeiten für Informationsmitarbeiter bietet. Zugleich musste es aber auch für individuelle Anforderungen offen bleiben.

 

Das Ergebnis war Power BI. Die Software ist als Cloud-basierende Lösung konzipiert, kann aber ebenso On-Premises betrieben werden. Sie verfügt über eine weitreichende Office-365-Integration sowie offene Schnittstellen für eigene Entwicklungen. Nutzern steht damit ein umfangreiches Self-Service-BI-Tool zur Datenmodellierung, Analyse und Reporting zur Verfügung, das zudem regelmäßig aktualisiert wird. Power BI reiht sich sehr gut in das bestehende Microsoft-Portfolio ein und wird kontinuierlich weiterentwickelt. Zudem hat sich eine sehr aktive Community gebildet.

 

Berichte visuell ansprechend gestalten

Der übliche Entwicklungszyklus eines Power-BI-Berichtes beginnt in „Power BI Desktop“. Hierbei handelt es sich um die Desktop Applikation von Power BI. Sie verfügt über eine breite Palette an Datenkonnektoren, deren Umfang kontinuierlich erweitert wird. Hier ist auch der Platz, an welchem die Datenmodellierung unter Verwendung der Power-Query-Sprache „M“ stattfindet. Entsprechend dem eingesetzten Architekturszenario – QUNIS sieht hier vier mögliche Architekturvarianten – können die Daten aus der Cloud und oder von On-Premises- Systemen stammen. Sind die Daten nach Bedarf modelliert, lässt sich der Bericht erstellen. Dabei stehen im Standard mehr als 25 Visualisierungsmöglichkeiten zur Auswahl (Über 70 weitere Visualisierungen sind aktuell noch kostenfrei im Web erhältlich). Ist der Bericht vollendet, wird er üblicherweise im „Power BI Service“ in der Cloud oder in einer On-Premisis-Umgebung veröffentlicht. Diese Berichte lassen sich anschließend in Dashboards verwenden oder mit weiteren Usern teilen.

In dem von QUNIS definierten Frontend-Rollenkonzept deckt Power BI drei von vier vorhandenen Rollen ab. Es ist demnach ein passendes Tool für „End User“, „Ad Hoc User“ und „Power User“. Diese Rollen müssen immer unter Berücksichtigung der unternehmensinternen BI Governance identifiziert und besetzt werden, andernfalls kann es rasch zu einem unkontrollierbaren Berichtswildwuchs kommen (eine Übersicht zu den von der QUNIS in Projekten genutzten Software und Technologien finden Sie hier).

 

Ad-hoc Anforderungen effizient umsetzen

Power BI zeigt seine besondere Stärke, wenn es um Ad-hoc-Anforderungen mit einem hohen Bedarf an Visualisierung geht, und dass sowohl in der BI als auch im Big-Data-Umfeld. Es lässt sich damit auch für Ad-hoc Reporting sehr gut verwenden. Seine umfangreichen Datenkonnektoren spielen dabei eine wichtige Rolle. Ebenso sind Standardreporting und Dashboarding mit Power BI gut umsetzbar, aber es existieren leistungsfähigere Alternativen für dieses Spezialszenario – wie beispielsweise die Reporting Services von Microsoft. Ferner fehlt bis jetzt eine umfangreiche Parametrisierbarkeit und das Zusammenspiel der einzelnen Berichte könnte abgestimmter sein. Die heute noch fehlenden Funktionen verhindern jedoch keineswegs die einfache Nutzbarkeit der Software gemäß dem Self-Service-Gedanken.

 

Integration mit den Microsoft Reporting Services

Ein weiterer wichtiger Aspekt von Power BI ist die Integration auf Applikationsebene. Z.B. können Anwender Berichte, die mit den „Microsoft Reporting Services“ erstellt wurden, in den Power BI Services veröffentlichen und genauso funktioniert es auch andersherum. Wurden die Power-BI-Berichte im „Microsoft Report Server“ vormals lediglich als statisches Kachelsymbol dargestellt, so sind sie mittlerweile als Power-BI-Berichtsdatei verteilbar, und auch Dashboard-Elemente finden nun in Reporting-Services-Berichten Platz. Zukünftig soll eine vollständige Integration von Power-BI-Berichten in den Reporting Services möglich sein, womit Power BI als reine On-Premises-Lösung mit vollem Funktionsumfang betrieben werden könnte. Darüber hinaus bietet Power BI noch weitere Integrationsmöglichkeiten, wie zum Beispiel in die Software „BI Office“ von Pyramid Analytics oder in SharePoint, wenngleich hier noch Nachholbedarf besteht. Sehr hilfreich und beliebt ist die Integration in PowerPoint, wodurch Berichte und Dashboards mit nur wenigen Mausklicks und in ihrer gesamten Interaktivität in eine Präsentation eingebunden werden können. Damit zeigt sich, dass Power BI nicht nur im Cloud Umfeld nutzbar ist, sondern auch als On-Premises-Lösung, die schon heute gut mit anderen Applikationen interagiert.

 

Abschließend lässt sich sagen, dass Microsoft mit Power BI ein sehr interessantes Tool am Markt erfolgreich etabliert hat, dass sich durch eine starke Community schnell weiterentwickelt, immer mehr Anforderungen der Nutzer abdeckt und in Folge dessen ein ernstzunehmendes Produkt für Anforderungen in der BI aber auch im Big-Data-Umfeld darstellt. Der vollständige Funktionsumfang steht allerdings nur in der lizenzpflichtigen Pro Version zur Verfügung. Für das Microsoft Portfolio ist Power BI eine moderne Ergänzung, die sich als eigenständiges Self Service BI Tool sowohl in die bestehende Cloud- und On-Premises-BI- als auch Big-Data-Produktpalette des Anbieters integriert.

 

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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!

Mehr Business Intelligence und Datenmanagement in der Cloud

Erstellt am: Montag, 20. März 2017 von Monika Düsterhöft
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.