Warakorn - Fotolia

Business Intelligence und Analytics Tools richtig auswählen

Das passende Analytics Tools zu finden ist nicht einfach. Dieser Ratgeber zeigt, wie man die Tools evaluiert und welche Kriterien wichtig sind.

Dieser Artikel behandelt

BI-Systeme

Die Wahl des richtigen Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) Tools entscheidet über den Erfolg von BI-Projekten. Bei der Auswahl eines solchen Tools ist auf eine Reihe von Kriterien zu achten. Der Auswahlprozess umfasst ebenso das Sammeln und Priorisieren von BI-Anforderungen wie das Festlegen von Anwendungsfällen und Werkzeugkategorien.

In diesem Artikel stellen wir die wichtigsten Punkte und Funktionen vor, die für die Evaluierung und Auswahl eines BI und Analytics Tools verwendet werden sollten. Diese Kriterien können genutzt werden, wenn man eine Angebotsanfrage erstellt und diese einem Anbieter vorlegen möchten.

Kriterien für die Auswahl und Bewertung von BI und Analytics Tool

Für einen ersten Überblick über Analytics-Tools können die Produktbewertungen von Analysten eine gute Quelle sein. Dies gilt besonders, wenn man mit der Situation auf dem Analytics-Markt nicht vertraut ist.

Allerdings bevorzugen Analysten häufig Produkte, die möglichst viele Eigenschaften aufweisen. Ein solches Produkt ist für eine Organisation nicht unbedingt geeignet. Diese sollte vielmehr das BI-Analytics-Tool auswählen, das für die relevanten Anwendungsfälle des Betriebs am besten geeignet ist. Außerdem sollte das Werkzeug den Budgetrahmen nicht sprengen und mit den Ressourcen und Fähigkeiten implementiert werden können, die in der Organisation bereits vorhanden sind.

Um den Prozess zu vereinfachen, empfiehlt es sich, die Features und Funktionen in Must-haves, Nice-to-have und Will-not-use zu klassifizieren.

  • Must-haves: Must-haves sind zentrale Features, die das Produkt unbedingt vorweisen sollte. Wenn das Produkt diese besonderen Merkmale nicht aufweist, sollte es von einer weiteren Betrachtung ausgeschlossen werden.
  • Nice-to-have: Nice-to-have-Funktionen können nützlich sind, müssen aber nicht unbedingt vorhanden sein. Obwohl Nice-to-have-Funktionen nicht erforderlich sind, machen sie doch häufig die Unterscheidungsmerkmale bei der Auswahl eines Produktes aus.
  • Will-not-use: Viele BI-Analytics-Produkte haben eine ausufernde Liste von Funktionen, die ein Unternehmen wahrscheinlich nie verwenden wird. Man sollte in diesem Fall keine Zeit verschwenden, um diese Produktaspekte während des Evaluierungsprozesses zu untersuchen.

Obwohl ein Produkt genau die Merkmale haben kann, die den vorgegebenen Kriterien entsprechen, können zusätzliche Überlegungen notwendig sein, wie diese Eigenschaften umgesetzt werden können. Um zum Beispiel bestimmte Funktionen eines BI-Analytics-Tool zu nutzen, kann Folgendes erforderlich sein:

  1. eine kundenspezifische Codierung und Anpassung;
  2. der Kauf eines Zusatzprodukts von einem Drittanbieter;
  3. die spezifische Version eines Produkts, wie Enterprise Edition statt Basis Edition.

All diese Bedingungen bedeuten zusätzliche Zeit und Kosten. Um bei der Auswahl eines Produkts eine objektive Bewertung zu gewährleisten und Überraschungen zu vermeiden, muss man vorab festlegen, wie sich zusätzlicher Zeit- und Kostenaufwand identifizieren und in die Produktvergleiche einbauen lässt.

Allgemeine BI-Features: Die Must-haves

Die folgenden Eigenschaften sind in der Regel Must-have-Funktionen für Organisationen:

Datenquellen: Der vielfältige Zugriff auf verschiedene Datenbanken und Dateitypen, zum Beispiel CSV-Daten, Text, Excel und XML, ist eine grundlegende Eigenschaft aller BI-Produkte. In zunehmendem Maße bieten BI-Analytics-Tools auch Zugriff auf spezifische Anwendungen wie Salesforce oder NoSQL-Datenbanken. Ob diese Features tatsächlich Must-haves sind, hängt von den speziellen Bedürfnissen ab.

Datenfilter und Drill-down: Das Produkt sollte es ermöglichen, die Inhalte eines tabellarischen Berichts oder einer Visualisierung durch Datenwerte zu filtern. Die Filterung erfolgt dabei mit Funktionen wie Pull-Down-Listen, Suchfilter und Slicer. Das Produkt sollte es dem Benutzer auch erlauben, ein Drill-down von aggregierten Daten zu detaillierteren Daten zu machen – und ebenso umgekehrt mit einem Drill-up wieder zurück. Dies ist sowohl in tabellarischen Berichten als auch in Visualisierungen wesentlich.

Webbasierte Benutzeroberfläche: Die Benutzeroberfläche des Produkts für den BI-Consumer sollte webbasiert sein. Dies ist inzwischen branchenweit eine Best Practice – aus einem einfachen Grund: Webbasierte GUIs sind für die Verwaltung, den Support und die Bereitstellung kostengünstiger und ressourceneffizienter als desktopbasierte GUIs. Wenn die BI-Applikations-Creator- und Administrator-Rollen ebenfalls webbasiert – und nicht desktopbasiert – sind, ist es eine Nice-to-have-Funktion.

Unabhängige und miteinander verbundene Mash-ups: Wenn mit BI mehrere Visualisierungen möglich sein sollen – einschließlich tabellarischer Berichte –, und diese auf einem einzigen Bildschirm angezeigt werden sollen, muss es die Software erlauben, dass diese Visualisierungen entweder unabhängig voneinander sind oder sich miteinander verbinden lassen. Wenn sie miteinander verbunden sind, beeinflussen Datenfilter und Selektion alle Visualisierungen. Wenn zum Beispiel ein bestimmtes Attribut ausgewählt ist, teilen sich alle Visualisierungen dieses Attribut miteinander.

Visualisierungen: Das BI-Analytics-Tool muss Balken-, Linien-, Kuchen-, Flächen- und Radardiagramme anbieten – sowie die Möglichkeit, diese in verschiedenen Kombinationen darzustellen und aufeinander abzustimmen.

Sicherheit: Alle BI-Produkte müssen sowohl benutzer- als auch rollenbasierte Sicherheit bereitstellen und festlegen, wer die BI-Anwendungen erstellen, ändern, veröffentlichen, verwenden und verwalten kann. Man kann außerdem verlangen, dass das BI-Produkt in das Betriebssystem oder andere bereits vorhandene Sicherheitsanwendungen integriert wird. Die BI-Sicherheit beinhaltet oft die Produktsicherheit zusammen mit einer Kombination von Security-Mechanismen aus Betriebssystemen, Netzwerken, Datenbanken und dem Quellsystem.

Microsoft Office Data Exchange: Das Produkt muss in der Lage sein, Daten in Microsoft-Office-Produkte, insbesondere Microsoft Excel, zu exportieren und zu importieren.

Drucken und exportieren: Das Produkt muss es ermöglichen, dass Ausdrucke und tabellarische Berichte in das PDF-Format und andere Grafikformate exportiert werden. Tabellarische Berichte sollten zumindest in Textdateien exportiert werden können, vorzugsweise aber in Datentabellen.

Must-have-Features für Self Service BI

Es gibt mehrere Must-have-Features, die speziell für Self-Service-BI-Anwendungsfälle geeignet sind. Diese Features sind wichtig, weil sie für den Mitarbeiter, der eine analytische Anwendung generiert, mehr Daten-Management-Funktionalität liefert als für einen reinen Informationskonsumenten, der sich mit vorgefertigten BI-Anwendungen und integrierten Daten begnügt.

Zu den Must-have-Features für Self Service BI gehören:

Datenauswahl für die Analyse: Das BI-Analytics-Tool muss es dem Benutzer ermöglichen, die Daten für die Analyse auszuwählen und im Stil von Pivot-Tabellen darzustellen. Dabei werden Dimensionsattribute in Zeilen und Spalten platziert, Kennzahlen ausgewählt und Filter angewendet.

Data Blending: Das Produkt muss dem Benutzer erlauben, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu mischen. Dies beinhaltet auch den Zugriff auf die Daten und die Zuordnung oder die Erstellung von Beziehungen zu Daten aus mehreren Quellen.

Kennzahlen anlegen: Das Produkt muss es dem Benutzer ermöglichen, Kennzahlen oder Berechnungen für die Verwendung in einer Analyse zu erstellen und zu speichern. Diese werden auch als Leistungskennzahlen oder Key-Performance-Indikatoren bezeichnet.

Hierarchien erstellen: Das Produkt muss es dem Benutzer erlauben, Dimensionshierarchien zum Beispiel auf geografischer Basis oder Produktbasis zu erstellen, um Daten zu gruppieren und zusammenzufassen. Damit werden die Drill-Down-Pfade aufgebaut.

Speichern von Abfragen und Analysen: Das Produkt sollte es dem BI-Benutzer ermöglichen, die Datenfilter, Selektionen und Drill-Down-Pfade zu speichern, die in einer Analyse genutzt werden. So können sie später wiederverwendet werden.

Allgemeine BI-Features: Die Nice-to-haves

Die folgenden Merkmale bilden oft die Unterscheidungsmerkmale, welche geeignete von weniger geeigneten BI-Produkten unterscheiden:

Analysen teilen: Das Produkt ermöglicht es dem Benutzer, seine Analysen mit anderen BI-Anwendern zu teilen und auszutauschen.

Kontextbasierte Filter: Filter listen nur diejenigen Optionen auf, die durch die aktuelle Auswahl von Fakten und Dimensionen festgelegt wurden.

Kontextbasierte Visualisierungen: Nur Visualisierungen oder Diagrammtypen, die für die ausgewählten Daten relevant sind, werden als Optionen aufgelistet.

Fortgeschrittene Visualisierungen: Fortgeschrittene Visualisierungen umfassen Heatmaps, Streudiagramme, Blasendiagramme, Histogramme, Geo-Mapping und Kombinationen aus all diesen Techniken, zum Beispiel Blasen auf einer Landkarte. Die besten Mapping-Fähigkeiten verwenden Stadt-, Landes- und Länderattribute anstatt Längen- und Breitengrade.

Collaboration und soziale Interaktion: Das BI-Analytics-Tool ermöglicht es einer Business Community, ihre Analyse zu teilen und zu diskutieren. Dies beinhaltet auch eine Annotationsanalyse, um Beobachtungen und soziale Medien zu teilen und so Threats oder Chats zu ermöglichen.

Storyboarding: Geschäftsanalysen beinhalten oft einen Prozess oder Workflow der Datenanalyse aus verschiedenen Perspektiven. Storyboarding ermöglicht es, eine Reihe von Berichten oder Visualisierungen in einem Workflow miteinander zu verknüpfen. Dieser kann dann geteilt werden.

Microsoft Office Echtzeit-Integration: Über den einfachen Import und Export hinaus sollte das Produkt eine Echtzeit-Integration mit Microsoft-Office-Produkten ermöglichen. Dies erlaubt es Business Usern beispielsweise, Analysen aus dem BI-Analytics-Tool in eine PowerPoint- oder Excel-Präsentation einzubetten. Sobald die Daten aktualisiert werden, wird die Präsentation automatisch aktualisiert.

Mobile Version: Das BI-Analytics-Tool sollte in der Lage sein, zwischen der Anzeige von BI-Anwendungen in einem Webbrowser auf einem Mobilgerät im Gegensatz zu einer Mobile-BI-Anwendung zu unterscheiden.

In-Memory-Analytics: Das Produkt sollte Daten in einen In-Memory- oder lokalen Cache- Datenspeicher ziehen. Die In-Memory-Säulenstruktur ist ein zunehmend beliebtes Feature, das eine schnelle Analyse nach dem Laden der Daten ermöglicht.

Offline-Updates: Das BI-Analytics-Tool sollte es Benutzern ermöglichen, automatische Datenaktualisierungen zu planen, wenn es seine eigene Kopie der Quelldaten in einem OLAP-Würfel- oder In-Memory spaltenbasierten Datenspeicher speichert.

Performance Monitoring: BI-Produkte, die Reports und die Datennutzung überwachen, ermöglichen es einer BI-Gruppe, die analytische Leistung für das Unternehmen zu verbessern, Engpässe zu beseitigen und den Infrastrukturbedarf zu beurteilen.

BI-Plattformverwaltung: Obwohl alle BI-Tools Code- und Versionsverwaltung bereitstellen sollten, gibt es viele Funktionen für die Anwendungsentwicklung wie Team-Entwicklung und Benutzerverwaltung, die für größere BI-Implementierungen nützlich sind.

Weitere Überlegungen

Die Größe Ihres BI-Projekts bildet die Grundlage für die Auswahlkriterien. Der Projektumfang hängt davon ab, wie viele Personen BI-Werkzeuge nutzen und welche Daten für die Analysen benötigt werden. Monetäre Überlegungen, wie das erwartete Budget für das erste Projekt, die Weiterführung des BI-Programms und die Erweiterung in den folgenden Jahren sind ebenfalls Schlüsselfaktoren für die Tool-Auswahl.

Obwohl Sie nicht zu einem Architekten gehen und einfach nur ein Haus planen wollen, ohne über die Größe, die Art der Räume und das Budget zu sprechen, haben zu viele BI-Evaluierungsprojekte ohne Scoping- oder Budgetgrenzen begonnen. Dies führte oft dazu, dass BI-Produkte evaluiert wurden, die weder zum Bedarf noch zum Budget passten und letztendlich reine Zeitverschwendung waren.

Die folgenden Bewertungskriterien werden ebenfalls oft zur Evaluierung verwendet. Da sie aber subjektiv sind, ist es wichtig, klare Definitionen dafür anzugeben:

  • Einfache analytische Anwendung: Für jeden Benutzertypen sollten unterschiedliche Kriterien festgelegt werden: Für den Informationskonsumenten andere als für den Business Analysten und wieder andere für den IT-Mitarbeiter.
  • Einfache Erstellung von BI-Anwendungen: Es sollte auch unterschiedliche Kriterien für jeden Typ von Analytics-Anwendern geben: Für Business Analysten andere als für IT-Mitarbeiter.
  • Geschwindigkeit des Zugangs: Je nach Komplexität der Abfragen und der Datenmenge variiert die Abfrageleistung. Dashboards mit mehreren Visualisierungen müssen Abfrageergebnisse aus vielen Abfragen erhalten. Die beste Vorgehensweise besteht darin, mehrere vorgefertigte Abfrageszenarien zu erstellen und die Leistung der einzelnen Produkte anhand dieser spezifischen Beispiele zu vergleichen. Schlimmer noch ist es, wenn die Evaluatoren die Geschwindigkeit willkürlich bewerten.
  • Skalierbarkeit: Die bewährte Methode besteht darin, eine Testumgebung zu etablieren, um die Skalierbarkeit zu bestimmen. Dies sollte sowohl hinsichtlich der Anzahl gleichzeitiger Benutzer als auch der Datenmetriken wie Volumina und Datenvielfalt erfolgen.
  • Plattform: Bevorzugen Sie eine On-Premises oder Cloud-Infrastruktur, eine Open-Source- oder kommerzielle Software, ein bestimmtes Betriebssystem oder andere Infrastrukturoptionen?
  • Schulung: Es sollten eigenständige Kriterien für BI-Benutzer im Vergleich zu einem reinen Administrator-Training vorhanden sein. Die Schulung kann in Klassen live vor Ort stattfinden, in Online-Klassen (live oder aufgezeichnet) oder für bestimmte Funktionen oder Prozesse per Webaufzeichnung.
  • Dokumentation: Es sollten für die Online-Hilfe für BI-Benutzer andere Kriterien vorhanden sein als für technische Dokumentationen.

Sobald Sie Ihre Bewertungskriterien erstellt haben, können Sie eine Reihe von Produktkandidaten auswählen und mit Ihrem Auswahlprozess fortfahren.

Folgen Sie SearchEnterpriseSoftware.de auch auf Twitter, Google+, Xing und Facebook!

Nächste Schritte

Best Practices für Self Service Business Intelligence.

Kostenloser E-Guide: Grundlagen Business Intelligence und Business Analytics.

Wie unterscheiden sich Business Intelligence und Predictive Analytics?

Artikel wurde zuletzt im November 2017 aktualisiert

Pro+

Premium-Inhalte

Weitere Pro+ Premium-Inhalte und andere Mitglieder-Angebote, finden Sie hier.

Diskussion starten

Schicken Sie mir eine Nachricht bei Kommentaren anderer Mitglieder.

Mit dem Absenden dieser Daten erklären Sie sich bereit, E-Mails von TechTarget und seinen Partnern zu erhalten. Wenn Ihr Wohnsitz außerhalb der Vereinigten Staaten ist, geben Sie uns hiermit Ihre Erlaubnis, Ihre persönlichen Daten zu übertragen und in den Vereinigten Staaten zu verarbeiten. Datenschutz

Bitte erstellen Sie einen Usernamen, um einen Kommentar abzugeben.

- GOOGLE-ANZEIGEN

SearchSecurity.de

SearchStorage.de

SearchNetworking.de

SearchDataCenter.de

Close