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BUSINESS INTELLIGENCE
Solutions for Business · 4/5 2014
produziert wird.“ Nach seiner Ein-
schätzung kommen Maschinendaten
zum Einsatz, um operative Prozesse
zu steuern. „Das hat mit den klassi-
schen ERP-Systemen zunächst nicht
viel gemein“, stellt Reimann fest.
„Vielmehr stellt dieses Vorgehen ei-
nen Schritt zum sogenannten Trend
„Industrie 4.0“ dar. Das spie-
gelt sich auch darin wieder,
dass es bereits zur Kernkom-
petenz der Maschinenbauer
gehört, Sensoren in ihre Pro-
duktionssysteme zu integrie-
ren, um Daten in Echtzeit
zu verarbeiten, die zur Pro-
zesssteuerung herangezogen
werden.“
Für Oliver Schröder, Direc-
tor of Technology Central
Europe bei Informatica, steht
die Synthese im Mittelpunkt:
„Der wesentliche Punkt ist,
die bestehenden Funktionen
mit den neuen Themen, wie
zum Beispiel Big Data, trotz
des technologischen Bruchs
zu verschmelzen. Im klas-
sischen BI-Bereich wurden
bisher auf SQL basierende
Systeme eingesetzt. Die Zu-
griffe auf die bestehenden
Datenbanken sind mittels
ausgereifter Tools möglich,
und bei der Umstellung auf die neu-
en Systeme lassen sich diese Tools
ohne einen technologischen Bruch
einsetzen.“ Da sich das Fachpersonal
vielfach bei Big Data noch in einer
Anlernphase befinde, so Schröder,
könnten Tools wie sie beispielsweise
Informatica anbietet, verwendet wer-
den, um Daten auf dem alten Weg zu
erfassen und zu verarbeiten. „Somit
bleiben die traditionellen Systeme
und deren Möglichkeiten zur Daten-
eingabe und Datenausgabe bestehen,
während es zugleich möglich ist, mit
den modernen Big Data-Systemen
produktiv zu arbeiten. Der Big Data-
Bereich ergänzt sozusagen den klassi-
schen BI-Bereich.“ Neben den bereits
angesprochenen Maschinen- und
Sensordaten stellt Schröder besonders
die Datenerfassung aus dem Social
Media-Bereich heraus, die beispiels-
weise zur Kontrolle der Kundenzu-
friedenheit eingesetzt werden könne.
Eine ähnliche Konstellation erkennt
Jürgen Löffelsender. Der Director
Midmarket DACH bei Microstrategy
erklärt: „Meist sind die Daten in den
aktuellen Projekten noch getrennt.
Wir haben zum einen den Bestand
an operativen und zum anderen die
tatsächlich zur Auswertung bereitste-
henden Daten. Unternehmen verfol-
gen immer noch den traditionellen
Ansatz, dass monatlich, wöchent-
lich oder täglich der Datenbestand
aktualisiert und ausgewertet wird.“
Doch unter modernen BI-Lösungen
versteht Löffelsender eine andere
Qualität: „Hier muss man noch einen
Schritt weitergehen und es ermögli-
chen, die Daten unmittelbar nach der
Erfassung auszuwerten oder
noch schneller – also in Echt-
zeit – zur Verfügung zu stel-
len. Vor allem wünschen sich
die Anwender, ebenfalls auf
die operativen Daten in Echt-
zeit zugreifen zu können.
Dies wird in naher Zukunft
ein wichtiges Kriterium für
moderne BI-Lösungen sein.“
Nicht alle Unternehmen
sind schon so weit – so lautet
die Erfahrung von Matthias
Weiss, Director Technolo-
gy Mittelstand bei Oracle:
„Einige Unternehmen wer-
den noch eine Zeitlang auf
den althergebrachten ETL-
Ansatz, also die Phasen Ex-
tract, Transform und Load,
zurückgreifen und dies aus-
reichend finden.“ Trotz alle-
dem sind für ihn die Trends
klar zu erkennen: „Viele Un-
ternehmen wollen bestehen-
de Daten oder Applikationen
online nutzen und wählen entspre-
chende Cloud-Lösungen. Onlineba-
sierte Systeme führen ganz klar über
eine Datenintegration, die in Echtzeit
durchgeführt wird, zum Ziel. ETL-
Prozesse kommen hier kaum mehr
zum Zug.“ Dabei, so Weiss, nehme
die Menge an Sensordaten und In-
formationen aus dem Bereich Soci-
al Media deutlich zu. „Größtenteils
entstehen hier unstrukturierte Daten-
mengen, während die Sensordaten
meist ganz klare Strukturen aufwei-
Stephan Reimann, Senior Technical Sales Profes-
sional für Big Data, bei IBM Deutschland, erkennt
schon in mittelständischen Betrieben den Trend zu
mehr Sensordaten, die verarbeitet werden müssen.
Foto: Huttenloher
