Vortrag - HTW Dresden
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Aktuelle Business Intelligence Trends BI Trends aus Sicht der Infomotion GmbH Tim Kretzschmar Sebastian Schade Agenda Vorstellung Business Intelligence Trends Einstieg bei Infomotion 24.06.2014 2 Abschnitt I VORSTELLUNG 24.06.2014 3 Kurzprofil Themenschwerpunkte Beratung: Sebastian Schade Diplom Wirschaftsinformatiker Datenmodellierung ETL DV- und Fach-Konzeption Infomotion GmbH Professional Consultant Business Intelligence Duales Studium: Business Objects Data Services ( BODS ) Microsoft SQL Server Integration Services ( SSIS ) Oracle Warehouse Builder (OWB ) Pentaho Data Integrator ( PDI ) WS 2003: FSU Jena Wirtschaftsinformatik 03/2008: Abschluss Bachelor of Science Beruflicher Werdegang: Business Objects XI 2007 – heute: Infomotion GmbH Oracle 10g/11g Microsoft SQL Server 2005 - 2008R2 Consultant 24.06.2014 4 Kurzprofil Themenschwerpunkte Beratung: Tim Kretzschmar Infomotion GmbH Consultant Business Intelligence Doppelstudium: Datenmodellierung ETL JAVA-Softwareentwicklung DV- und Fach-Konzeption Informatica Power Center Pentaho Data Integrator ( PDI ) 2003: Johann-Wolfgang-GoetheUniversität Frankfurt am Main Lehramt Informatik/Geschichte und Bachelor Informatik Business Objects XII Beruflicher Werdegang: Oracle 10g/11g Microsoft SQL Server 2005 - 2008R2 2012 – heute: Infomotion GmbH Consultant 24.06.2014 5 Infomotion GmbH Spezialisiert auf Business Intelligence 7 Niederlassungen mit Hauptsitz in Frankfurt 9 Jahre stetiges Wachstum (16 Mio. €) 150+ Mitarbeiter und <5 Freelancer 180+ Kunden vieler Branchen Komplettes Leistungsportfolio Partnerschaften mit führenden Anbietern Eigenes Produktportfolio 24.06.2014 6 Leistungsportfolio Optimierung und Ausrichtung aller Initiativen zur Herstellung einer optimalen Entscheidungsbasis für das Gesamtunternehmen. Strategie Beratung Prozesse, Kennzahlen und KPIs für definierte Unternehmensbereiche Erarbeitung von Lösungsszenarien und Fach- und DV-Konzepten Umsetzung der technischen Lösung & Einführung der definierten Prozesse Fachberatung Architektur und Design Implementierung Kundennaher Premium Betrieb und Anpassung von BI-Lösungen Begleitung interner Mitarbeiter durch erfahrenen BI-Coach Qualifizierung ihrer Mitarbeiter in BITechnologien und -Methoden Betrieb Coaching Training 24.06.2014 7 Auszug aus der Kundenliste Automobil Banken Chemie, Pharma Energie Handel KAG Konsumgüterindustrie Maschinenbau Verkehr, Logistik Versicherungen Sonst. Dienstleistungen Medien, Telekomm. Sonst. Industrien 24.06.2014 8 Reporting bis Datenmanagement Ganzheitliche und benutzerzentrierte Bereitstellung von Informationen Selbstständige Analyse von Ursachen und Zusammenhängen KPIs, Kennzahlen und andere Informationen auf einen Blick Standard Reporting Ad-hoc Rep. und Analyse Dashboards Planung und Konsolidierung zur optimalen Unternehmenssteuerung Entscheidungsrelevante Informationen filtern und analysieren Mobile BI, Geo Intelligence, Social Intelligence, Big Data, Collaboration Performance Management Predictive Analytics / Mining Aktuelle BI-Trends Abbildung eines übergreifenden und integrierten Ansatzes zum Management aller relevanten Informationen auf Unternehmensebene. Erweiterte Informationsnutzung Enterprise Data Management Big Data Management 24.06.2014 9 Partnerschaften mit führenden Anbietern BusinessObjects, Business Planning and Consolidation, BW, HANA, … Cognos BI, Cognos TM1, Cognos Express, Infosphere Warehouse, SPSS Oracle BI, PL/SQL, Oracle Warehouse Builder, ODI SAP IBM Oracle PowerCenter, Data Quality, Test Data and Metadata Management SQL Server, Integration Services, Reporting Services, Analysis Services SAS, QlikView, talend, Roambi, NOAD, Keyrus, DSPanel Informatica Microsoft Sonstige Best Practices aufgrund langjähriger Produkterfahrung und frühzeitige Evaluation neuer Produktversionen Leistungsportfolio für spezielle BI-Softwareprodukte 24.06.2014 10 Abschnitt II BI TRENDS 24.06.2014 11 WAS IST BUSINESS INTELLIGENCE Der Begriff Business Intelligence, Abkürzung BI, wurde ab Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in elektronischer Form. Ziele: - bessere operative oder strategische Entscheidungen - Geschäftsabläufe, sowie Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler machen - Kosten senken - Risiken minimieren - Wertschöpfung vergrößern Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Business_Intelligence / Abruf: 13.06.2014 © INFOMOTION GmbH 24.06.2014 12 BUSINESS INTELLIGENCE IN DER PRAXIS Erste Aufgabe - Erstellen einer Datenbasis auf verschiedenen operativen Systemen und sonstigen Quellen ( Data Warehouse [ DWH ] ) Ziel: Automatisierung des Controllings, des Berichtswesens (Reporting), der Planung und des Forecastings Markt- und Kundenanalyse Situation des eigenen Unternehmens soll analysiert und ggf. bewertet werden Zweite Aufgabe - © INFOMOTION GmbH 24.06.2014 die für das Berichtswesen notwendigen analytischen Auswertungen einzurichten Data- und Textmining Mechanismen sollen etabliert werden Aggregation von feingranularen Informationen zu Kennzahlen Bereitstellung von Daten für Fremdsysteme 13 © Infomotion GmbH 24.06.2014 14 Themen und Trends, die aktuell diskutiert werden 15 Predictive Analytics Cloud BI Big Data | Data Driven Agile BI / Self Service BI Visual Business Intelligence Analytische Datenbanken Logical Data Warehouse Enterprise Data Hub Mobile BI, Geo Intelligence 24.06.2014 © Infomotion GmbH PREDICTIVE ANALYTICS © Infomotion GmbH 24.06.2014 16 Evolution von BI und Analytics 17 24.06.2014 © Infomotion GmbH Analytischen Funktionen erfordern unterschiedliches Eingreifen zur Ausführung von Handlungen Analysis Human Input Descriptive What happened? Diagnostic Why did it happen? Data Decision Predictive Action What will happen? Prescriptive Decision Support What should I do? 18 Decision Automation 24.06.2014 © Infomotion GmbH Analytischer Reifegrad Unstructured, external Data Hybrid, integrated Steigere des analytischen Reifegrads durch: Analysieren neuer Datenquellen Schnelleres anwenden von Analytics auf mehr Entscheidungen Erweitern des Portfolios auf mehrere Einsatzmöglichkeiten Structured, internal, siloed Ad hoc, batch, offline analytics Pervasive, real-time, embedded analytics 19 Descriptive Diagnostic Predictive Prescriptive 24.06.2014 © Infomotion GmbH CLOUD BI © Infomotion GmbH 24.06.2014 20 Cloud BI als Trend ? Not today, but we plan to deploy through a Not today, but we plan to deploy through a hybrid public/private cloud in the next 12 months public cloud in the next 12 months 4% 1% Not today, but we plan to deploy through a private cloud in the next 12 months 8% Yes, through public/private cloud 4% No, we do not have or plan to deploy our BI applications in the cloud 54% Yes, through public cloud 9% Yes, through private cloud 20% 46% of customers surveyed use cloud BI or plan to in the next 12 months (up from 30% for the past 5 years) Source: Magic Quadrant for BI and Analytics Platforms 2014 n= 1,939 21 24.06.2014 © Infomotion GmbH Strategic Planning Assumption (Gartner) By 2016, 25% of net-new business analytics deployments will be in the form of subscription to cloud analytics platforms or application services. By 2016, more than 5% of the total BI, analytics and performance management market is to be driven by cloud. © Infomotion GmbH 24.06.2014 22 Cloud BI Lieferanten Daten Kundendaten On-premise BI Cloud BI Personal-Daten Supply Chain Supply Chain Wenn alle Daten im Unternehmen liegen, tendiert die BI immer dazu auch im Unternehmen zu sein. Umso mehr Datenquellen in die Cloud wandern, umso schneller wird BI auch in der Cloud betrieben. Zukünftig werden dadurch häufiger hybrid-Ansätze etabliert, da jeder „Standort“ seinen Vorteil hat. 23 24.06.2014 On-premise BI Cloud BI Hybrid BI Deployments © Infomotion GmbH Verteilungsszenarien On-premise und cloud Cloud On-premise BI SaaS BA DI Platform DI Platform Internal Data External Data IAAS On-premise Cloud Data On-premise/BA in the Cloud BI SaaS Cloud Hybrid On-premises and Cloud BA SaaS DI Platform DI Platform DI Platform DI Platform Internal Data External Data IaaS Internal Data External Data On-premise 24 On-premise IaaS Cloud On-premise 24.06.2014 Cloud © Infomotion GmbH DATA LAKE UND ENTERPRISE DATA HUB (EDH) © Infomotion GmbH 24.06.2014 25 Datenwachstum bedingt neue Ansätze bisher zukünftig Daten der Verarbeitung zuführen Verarbeitung Daten Verar- Daten beitung Verarbeitung den Daten zuführen Prozesszentrierte Unternehmen benutzen: Meistens Strukturierte Daten Nur interne Daten Nur “wichtige“ Daten Daten Verarbeitung Daten Verarbeitung Verarbeitung Daten Informationszentrierte Unternehmen benutzen ALLE Daten: Multi-strukturierte, Intern & externe Daten Jeglichen Typs Verarbeitung Relative Größe und Komplexität 26 24.06.2014 © Infomotion GmbH BIG DATA © Infomotion GmbH 24.06.2014 27 Big Data kommen von Maschinen GPS, RFID, Hypervisor, Web Servers, Email, Messaging, Clickstreams, Mobile, Telephony, IVR, Databases, Sensors, Telematics, Storage, Servers, Security Devices, Desktops 28 24.06.2014 © Infomotion GmbH Definition Big Data Datenmengen (Volume) Datenvielfalt (Variety) Anzahl von Datensätzen und Files Fremddaten (Web etc.) Firmendaten Yottabytes Exabytes Unstrukturierte, semistrukturierte, strukturierte Daten Petabytes Präsentationen I Texte I Bilder I Tweets I Blogs Terabytes Kommunikation zwischen Maschinen Zettabytes Big Data Erkennen von Zusammenhängen, Bedeutungen, Mustern Datengenerierung in hoher Geschwindigkeit Vorhersagemodelle Übertragung der konstant erzeugten Daten Data Mining Echtzeit Text Mining Millisekunden Bildanalytik I Visualisierung I Realtime Sekunden I Minuten I Stunden Geschwindigkeit (Velocity) Analytics Quelle: „Management von Big Data Projekten Leitfaden“, Bitcom 2013, S. 10 29 24.06.2014 © Infomotion GmbH Klassische BI Technologie-Stack Entscheidungsreleva nte Informationen filtern und analysieren Data Mining & Analytics Bereitstellung aufbereiteter, aggregierter und gefilterter Informationen Data-Warehouse Die letztendlich für das Reporting benötigten Daten werden in diesem Schritt von den Quellsystemen abgerufen, verarbeitet und in das DWH geladen. Extract Transform Load Die Quelldaten liegen hochstrukturiert in unternehmensinternen Datenbanken zum Abruf bereit. Selbstständige Analyse von Ursachen und Zusammenhängen Ad-hoc Rep. und Analyse Benötigte Informationen abrufen und aussortieren Filtern Marketing Ganzheitliche und benutzerzentrierte Bereitstellung von Informationen Standard Reporting Informationen aufbereiten & anreichern Verarbeitung Vertrieb KPIs, Kennzahlen und andere Informationen auf einen Blick Dashboards Informationen gezielt in das DWH übertragen Laden … Strukturierte interne Daten 30 24.06.2014 © Infomotion GmbH Business Intelligence mit Big Data Technologie Mit dieser Schicht wird die teilweise hohe Latenz des Storage-Layers kompensiert und Informationen zielsystemspezifisch aufbereitet vorgehalten. Server-Layer Informationsablage Informationsablage Zielsystem 1 Zielsystem 1I Use Case spezifische KPIs, Kennzahlen und andere InforInformations- & Reportingmationen auf einen Blick in Echtzeit systeme Echtzeit-Dashboards Zielsysteme In dieser Schicht werden (Roh-)Daten abgelegt und im Batch-Betrieb verarbeitet. Die Aufbereitung erfolgt spezifisch für verschiedene abnehmende Informationsablage für Systeme. Rohdaten Batch Processing & Storage-Layer Data Hub Informationen Zielsystemspezifisch aufbereiten Spezifische Batch Verarbeitung Informationen an spezifische Informationsablagesysteme übertragen Laden Diese Schicht ist für den Transport, die Filterung und einer Verarbeitung in nahezu Echtzeit zuständig. Transport-Layer Rohdaten in Data Hub ablegen Laden Filtern, Analyse, Verarbeitung & Weitergabe im Stream für bestimmte Zielsysteme Livestream-Datenverarbeitung Die Quelldaten liegen polystrukturiert in Datenbanken, die sowohl intern als auch extern zum Abruf bereit stehen. Polystrukturierte Daten © Infomotion GmbH Informationspush kurz nach Auftreten Echtzeitnah Interne DBs Wetter 24.06.2014 Bewegung Produkte Logdaten Social Media 31 Abschnitt III EINSTIEG BEI INFOMOTION 24.06.2014 32 Berufseinstieg Studium Vortrag Infomotion Praktikum Abschlussarbeit Einstellung als Consultant 24.06.2014 33 Zusammenarbeitsmöglichkeiten Praktikum Abschlussarbeit Werkstudententätigkeit Einstieg in die Beratung 24.06.2014 34 Ansprechpartner Bewerbungen Fragen und Bewerbungen können Sie an unsere Ansprechpartnerin richten! ANNA-LENA BURK Diplom-Ökonomin Referentin Human Resources INFOMOTION GMBH LUDWIGSTRASSE 33-37 60327 FRANKFURT T: +49 (0) 69 97460-755 F: +49 (0)69 97460-799 [email protected] www.infomotion.de 24.06.2014 35 Ihre Fragen… SEBASTIAN SCHADE Diplom Wirtschaftsinformatiker Professional Consultant INFOMOTION GMBH LUDWIGSTRASSE 33-37 60327 FRANKFURT AM MAIN T: +49 (0) 69 97460-700 F: +49 (0) 69 97460-799 [email protected] www.infomotion.de TIM KRETZSCHMAR Consultant INFOMOTION GMBH LUDWIGSTRASSE 33-37 60327 FRANKFURT AM MAIN T: +49 (0) 69 97460-700 F: +49 (0) 69 97460-799 [email protected] www.infomotion.de 24.06.2014 36
