Das sind die bevorzugten Geräte in den unterschiedlichen Anwendungsszenarien.
Im Zuge der Digitalisierung wächst die weltweit ausgetauschte Informationsmenge exponentiell. Schätzungen zufolge verdoppelt sich die Datenmenge alle zwei Jahre. Die Daten kommen aus unzähligen Quellen, Smart Devices vereinfachen den Zugang und Cloud-Technologien speichern die Datenmengen. Nur was machen wir mit all den Daten?
Analysieren und gewinnbringend einsetzen – könnte die einfache Antwort lauten. Egal ob Unternehmen Informationen aus vernetzten Produktionssystemen auswerten, auf globalisierten Märkten Vertriebschancen erkennen oder potenzielle Kunden mit moderner Marketingtechnologie personalisiert ansprechen: Das Potenzial, um aus Daten Gewinn zu generieren, ist in nahezu jedem Unternehmen vorhanden. Die Schwierigkeit ist, bei der steigenden Datenflut noch Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und diese in Erkenntnisse und Wissen umzuwandeln. Nur so können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und Wettbewerbsvorteile erarbeiten.
Zugleich gilt: Daten sind letzten Endes nichts anderes als eine Quelle für die Entscheidungsfindung. Es liegt an den Menschen im Unternehmen, diese auch zu treffen. Ziel von Business Intelligence ist es daher, alle Mitarbeiter eines Unternehmens zu ermächtigen, aus ihren Daten neue Erkenntnisse und neues Wissen zu gewinnen, um dann Entscheidungen so schnell wie möglich zu treffen.
Diese Nutzerorientierung stellt an BI-Lösungen ganz bestimmte Anforderungen:
1) Mobilität und Agilität. Business Intelligence-Lösungen müssen intuitiv und einfach nutzbar sein – und das an jedem Ort und zu jeder Zeit. Mobile Nutzung darf nicht nur möglich sein, die BI-Lösung muss speziell darauf ausgerichtet sein. Und dies aus mehreren Gründen: Zum einen nutzt fast jeder Mitarbeiter im Unternehmen im Laufe eines Arbeitstages mehrere Endgeräte. Während der stationäre PC im Büro weiterhin bevorzugtes Endgerät bleibt, ist das Smartphone bei Geschäftsterminen beliebt – so die Ergebnisse einer neuen Qlik-Studie [1].
Zum anderen spielt aber auch der Zeitfaktor eine wichtige Rolle: Die meisten Entscheidungsträger müssen innerhalb eines Tages Entscheidungen treffen, immer unter der Voraussetzung, dass die erforderlichen Daten auch schnell genug zur Verfügung stehen. Mit mobiler Self-Service-BI ist genau dies möglich.
2) Governance und Self-Service. Unter »Self-Service« beziehen sich die meisten BI-Hersteller nur auf Visualisierungen – diese stellen jedoch nur einen Aspekt dar. Anwender sollten Daten nicht nur mittels vorgefertigter Bausteine analysieren dürfen und starre Reports erhalten. BI muss die Möglichkeit bieten, Daten auf eigene Faust aus unterschiedlichen Perspektiven zu betrachten und dadurch zu neuen Erkenntnissen zu kommen.
All diese Agilität darf jedoch nicht zu Lasten von Sicherheit und Datenschutz gehen. Denn Agilität in der Auswertung bedeutet nicht gleich Anarchie bei den Zugriffsrechten: Es muss klar definiert sein, wer Zugriff hat, wie weit dieser Zugriff geht und in welcher Form mit den Daten gearbeitet werde darf. Es bedarf fester Governance-Richtlinien, die alle Daten und Nutzergruppen einschließen.
3) Kollaboration. Mitarbeiter arbeiten nicht isoliert voneinander, sie tauschen sich unentwegt aus. Sie wollen die Analysen und die Geschichten hinter den Datenvisualisierungen miteinander teilen. Deshalb spielt auch Kollaboration eine wichtige Rolle im Entscheidungsprozess und damit für die BI-Lösung – sprich das Teilen von Datenvisualisierungen in Echtzeit, sei es bei einem Treffen mit Kollegen, zwischen Geschäftspartnern oder auch im Termin mit Kunden.
Der plattformbasierte BI-Ansatz. Eine Möglichkeit wäre es nun, für jeden Anwendungsfall ein eigenes Tool im Unternehmen zu implementieren. Doch das würde zu einer komplexen Applikationslandschaft und einer Inkonsistenz zwischen den einzelnen Datenmodellen führen, die die Implementierung eines umfassenden Governance-Frameworks ausschließen. Um für alle Szenarios eine Lösung zu bieten, bietet Qlik einen plattformbasierten BI-Ansatz.
Qlik Sense ist eine Visual-Analytics-Plattform. Die intuitive Lösung unterstützt eine große Bandbreite an BI-Anwendungsfällen: von Self-Service-Visualisierung über Guided Analytics bis zu Governed Frameworks. Die technologische Basis bildet die assoziative Data Indexing Engine, einer Weiterentwicklung der patentierten Technologie, die das Herzstück aller Qlik-Produkte bildet. Sie kann komplexe, aus verschiedenen Quellen stammende Datensets untersuchen und Zusammenhänge erkennen, die bei hierarchischen oder abfragebasierten Auswertungsmethoden verborgen blieben.
Offenheit bei Schnittstellen – klare Richtlinien bei Governance. Zudem beruht Qlik Sense auf offenen Standard-APIs, die für die Zusammenarbeit mit den neuesten Web-Technologien entwickelt wurden. Dazu gehören Programmieroberflächen wie Java-Script, HTML5, CSS3 und Node. Web-Entwickler können auf die Plattform zugreifen und sie für kundenspezifische Anforderungen erweitern oder visuelle Analysen direkt in einem Web-Mashup oder in eine benutzerdefinierte Design-Anwendung einbetten.
Zugleich bietet Qlik Sense mit einem Governance-Framework ein starkes Sicherheitsmodell. Dabei geht es nicht nur darum, wer Zugriff auf Daten hat, sondern auf welche Daten genau und was sie damit machen: ein flexibles Policy-basiertes Framework, eine wichtige Basis für intuitive Self-Service-Analysen.
Gelebtes Beispiel, wie Unternehmen mit Qlik Sense die ganze Geschichte hinter ihren Daten entdecken können, ist bonprix. Qlik Sense gibt im Einkaufscontrolling von bonprix Aufschluss über die Daten rund um die Vertriebsstatistik – etwa über alle Produkte, Produktgruppen, Saisonartikel etc. Insgesamt werden etwa 700 Millionen Datenzeilen ausgewertet. Mit der neuen Lösung wird dem Einkauf ermöglicht, hochflexible und dynamische Datenanalysen durchzuführen und diese aussagekräftig zu visualisieren. Interaktive Dashboards und Grafiken sorgen durch intuitive Self-Service-Analysen für Überblick und Transparenz.
Unternehmen brauchen kein BI-Tool, das nur eines kann: sorgfältiges Datenbankmanagement oder Datenvisualisierung, Governed Analytics oder Self-Service. Nur eine plattformbasierte BI-Lösung, die sämtliche Datenformate und -quellen (sowohl intern oder als externe) vereint, Governance-Richtlinien einhält und durch ein assoziatives Datenmodell und visuelle Analysen neue Erkenntnisse schafft, unterstützt den Anwender am Punkt der Entscheidungsfindung.
Wolfgang Kobek
Wolfgang Kobek ist als Geschäftsführer für Qlik in Deutschland, Österreich und der Schweiz verantwortlich. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der IT-Industrie, wo er bei verschiedenen Softwareunternehmen Management-Positionen im Vertrieb und Marketing innehatte. Vor seinem Wechsel zu Qlik war er bei Infor, einem weltweit tätigen ERP-Anbieter, als Vice President für die Region Zentral- und Osteuropa verantwortlich. Davor leitete er den globalen Vertrieb für Industriesoftware bei Siemens und war im Vertrieb für Internetlösungen bei Microsoft tätig. Seine IT-Karriere startete er bei Lotus und Borland.
Weitere Informationen unter: www.qlik.com/de