200604-BI-Informationbuilders
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Operativer Einsatz durch Business Integration Business Intelligence erobert neue EinsatzfelderWar Business Intelligence Technologie noch vor Kurzen auf den Einsatz in Vorstandsetagen beschränkt, erobert sie sich jetzt ganz neue Anwendungsfelder im gesamten Unternehmen. Ihre tiefgreifende Integration in die Datenarchitektur des Unternehmens macht BI-Anwendungen nun tauglich für den operativen Einsatz. Wie können solche operativen BI-Umgebungen aufgebaut werden können, um Geschäftsprozesse aktiv und in Echtzeit zu steuern und zu optimieren?
usiness Intelligence (BI) wird heute noch vor allem zu rein analytischen Zwecken genutzt und ist klassischerweise darauf ausgerichtet, Mitarbeitern in den Vorstands- und Führungsetagen mit strategischen Informationen über den bisherigen Geschäftsverlauf zu versorgen. Dazu werden benötigte Daten – meist in regelmäßigen Batch-Prozessen – aus den entsprechenden Unternehmensanwendungen extrahiert und in das Data Warehouse des Unternehmens geladen. Daraus werden schließlich – regelmäßig oder auf Knopfdruck – automatisch die gewünschten Managementreports erzeugt. Diese klassischen BI-Anwendungen sind nach wie vor wichtig, kratzen aber nur an der Oberfläche des Potenzials, das Business-Intelligence-Technologien zukünftig im Unternehmen entfalten können. Denn die analytische BI involviert nur etwa fünf Prozent der Mitarbeiter und zehn Prozent der Daten eines Unternehmens. Dabei könnten aktuelle Daten nicht nur die Entscheidungsqualität im Management verbessern, sondern in allen Abteilungen des Unternehmens. Schließlich fällt eine Vielzahl von Mitarbeitern auf allen Hierarchieebenen aufgrund bestimmter Informationen täglich Entscheidungen, die über den Fortgang der Arbeits- und Geschäftsprozesse bestimmen. Rein analytische BI-Anwendungen lassen Fehler und Ineffizienzen nur nachträglich erkennen. Sie ermöglichen kein Eingreifen und keine Korrektur der aktuellen Prozesse des Unternehmens. Diese Aufgabe lässt sich nur mit operativen Business Intelligence Systemen lösen: Sie sind aufgrund leistungsfähiger Integrationstechnologien in der Lage, verantwortlichen Mitarbeitern in verschiedenen Abteilungen aktuelle Daten aus ihren operativen Systemen direkt auf ihren Desktop zu liefern. So können sie in Echtzeit für reibungslose Abläufe sorgen und logistische Prozesse auch bei unerwarteten Ereignissen optimal gestalten. Operative BI-Frameworks beginnen nicht erst mit dem Data Warehouse eines Unternehmens, und sie enden auch nicht mit einem erzeugten Report. Operative Business Intelligence Systeme nutzen die Integration in Geschäftsprozesse. Sie beginnen dort, wo im Unternehmen die Daten entstehen – in operativen Systemen, Legacy-Applikationen, elektronischen Geschäftsprozessen, individuellen Tabellen oder externen Quellen –, und sie enden auf dem Desktop des Mitarbeiters, der sie für seine täglichen Entscheidungen benötigt und in einer Art »Closed Loop« sogar Rückmeldungen an die Prozesse gibt. Daher muss ein erfolgreiches operatives BI-System über ein Framework für die Datenintegration verfügen, mit dem Daten in Echtzeit konsistent und verlässlich aus verschiedensten Formaten und Anwendungen gesammelt, übersetzt, integriert und ausgegeben werden können. Das Integration Framework muss in der Lage sein, beispielsweise das VSAM-Protokoll ebenso zu verstehen wie IMS-Datenbanken oder XML-Dateien. Es muss mit Messaging-Schnittstellen wie WebSphere MQ ebenso gut zurecht kommen wie mit Stored Procedures, API Calls oder Web Services. Daher kann man sich ein solches leistungsfähiges Framework für die operative Nutzung von BI-Daten als ein mehrschichtiges Portfolio verschiedener Integrationstechnologien und -tools vorstellen, die sich unterhalb der sichtbaren BI-Oberfläche befinden. Integration Framework sorgt für operative BI-AnwendungenZu den Kernkomponenten einer solchen BI Integrationsarchitektur gehören: ein Integration Framework, ein Metadata Repository, ein SQL Translator und eine leistungsfähige Data Manipulation Engine. Die Sammlung von Daten aus den unterschiedlichsten Datenquellen im Unternehmen kann im Integration Framework durch verschiedene Werkzeuge und Technologien geschehen. Dazu gehören verschiedenste Adapter zum Beispiel für die Systeme von SAP, Siebel oder Peoplesoft, aber auch Technologie wie ETL (Extract, Transform, Load), Echtzeit-Transformation, Enterprise Information Integration (EII) oder Web Services. So werden ETL-Technologien beispielsweise genutzt, um Daten in ein Data Warehouse oder Data Mart einzuspeisen oder um direkt auf operative Datenspeicher oder auf Dateien zuzugreifen, die die operativen Systeme speisen. Automatisierte ETL-Funktionen vereinfachen deutlich die Erstellung, Verwaltung und Erweiterung von Data Warehouses. Universelle Adapter können auf Daten unterschiedlicher Aktualität zugreifen und sie effizient integrieren. Dabei sind Adapter nicht auf bereitgestellte Datenplattformen angewiesen. Vielmehr stellen sie einen Zugang zu Daten bereit, die in standardisierten Applikationen wie ERP- oder CRM-Systemen, Legacy-Anwendungen oder anderen Technologien gespeichert sind. Intelligente Adapter decken eine große Bandbreite von Applikationen, Formaten, Datenbanken und Protokollen ab und helfen so, eine hochgradig flexible Architektur zu gestalten, die sowohl für synchrone als auch für asynchrone Nachrichten konfigurierbar ist. Diese Flexibilität versetzt Datenarchitekten in die Lage, eine BI-Umgebung zu gestalten, die die individuellen Informationsbedürfnisse verschiedenster Mitarbeiter im Unternehmen einfach und effizient erfüllt – und dabei auch zukünftigen Anforderungen gerecht werden kann. Auf diese Weise können auch Informationen integriert werden, die auf Standards wie J2EE, .NET, XML, SOAP und EDI basieren. Durch die Unterstützung von Web Services ist ein Integration Framework in der Lage, dynamisch Live-Daten als integralen Bestandteil der Geschäftsprozesse in eine BI-Umgebung zu integrieren. Darüber hinaus wird die Skalierbarkeit eines BI Integration Framework durch die Fähigkeit erhöht, Server Cluster zu nutzen und Lasten auf mehrere Rechner zu verteilen. Aufbereitet werden gesammelte Informationen auf einer Metadaten-Ebene in einem Repository, was beispielsweise durch eine Windows- oder Web-basierte Konsole geschehen kann. Diese unterstützt die Verteilung und Konfiguration der Adapter und die Definition der Schema-Informationen für alle Datenressourcen. Die Schema-Informationen werden durch automatische Tools erstellt, die Metadaten aus den zugrunde liegenden Datenbanken, Dateien, Copybooks, Dokumenten oder Web Services auslesen und erzeugen. Einmal generiert, können diese Metadaten-Informationen allgemein verfügbar gemacht werden. Leistungsfähige BI-Umgebungen stellen dazu integrierte grafische Tools bereit. Sie eröffnen die Möglichkeit, virtuelle Felder innerhalb der Metadaten-Schemas zu kreieren. Diese können durch Anwender definiert und maschinell erzeugt sein. Das macht nicht nur zusätzliche externe Tools für die Datenbereinigung überflüssig, sondern erübrigt auch das Schreiben komplexer SQL-Logik innerhalb von Applikationen oder Queries. Im Zentrum einer BI Integrationsarchitektur sollte eine SQL Translation Engine stehen, die für eine Zugriffsoptimierung sorgt. Sie konvertiert die Abfragen in ein internes Format, das durch die Adapter unterstützt wird. So werden die Abfragen dann in die spezifischen SQL-Dialekte übersetzt, die die proprietären relationalen Datenbanksysteme verstehen. Darüber hinaus wird SQL in die native Datenverarbeitungssprache von Legacy-Datenbanken und Files übersetzt. So erhalten Datenarchitekten die Möglichkeit, Zugriffsstrategien in Abhängigkeit von ihren spezifischen Datenquellen zu optimieren. Die Data Manipulation Engine einer Integrationsarchitektur sollte voll SQL-kompatibel sein und Read/Write-Operationen gegen alle denkbaren, auch nicht-relationalen Datenquellen unterstützen. Leistungsfähige Engines sind dabei mit einem internen Optimizer ausgestattet, der zur Laufzeit auf Basis wichtiger Datenkriterien die beste Möglichkeit für die Ausführung der SQL-Operationen evaluiert. Auf diese Weise ist die Data Manipulation Engine in der Lage, sowohl homogene als auch heterogene Join Operations in Echtzeit durchzuführen. Neue BI-EinsatzszenarienWerden klassische Business Intelligence Anwendungen auf oben beschriebene Weise ausgedehnt, lässt sich eine umfassende, einheitliche Informationsarchitektur im Unternehmen aufbauen, die ganz neue Einsatzszenarien ermöglicht und für mehr Flexibilität sorgt. BI-Daten lassen sich dann nicht mehr nur für die Bewertung vergangener Prozesse heranziehen, sondern aktiv für die Gestaltung von Geschäftsabläufen nutzen, die sowohl Mitarbeiter als auch Partner und Kunden betreffen. Mit ihnen kann eine Vielzahl von Prozessen in Echtzeit dynamisch gesteuert werden – in den klassischen kaufmännischen Bereichen ebenso wie in den internen und externen Supply-Chain- und Logistik-Prozessen. Dabei machen die neuen Einsatzszenarien auch vor neuen Mobility-Technologien wie RFID (Radio Frequency Identification) oder GPS (Global Positioning System) nicht halt. Ist zum Beispiel die Lieferung von Teilen für einen aktuellen Fertigungsauftrag verspätet, kann über die integrierte BI-Architektur rechtzeitig eine Warnmeldung an den Verantwortlichen erfolgen und die Produktionsplanung ohne Zeitverzug geändert werden. Sinkt der Lagerbestand eines bestimmten Rohstoffs unter einen festgelegten Grenzwert, lassen sich automatisch Einkäufer und Zulieferer benachrichtigen. Fällt ein Produktionswerk aufgrund einer Naturkatastrophe komplett aus, könnten mithilfe von GPS-Daten Lieferungen lokalisiert und optimal auf andere Werke umverteilt werden. Statt im Nachhinein Fehler zu analysieren, unterstützen operative, integrierte BI-Systeme Unternehmen dabei, ihre Prozesse dynamisch zu gestalten und auch auf unvorhergesehene Ereignisse optimal zu reagieren.
Dieter Wolf Dieter Wolf, Regional Director Central Region bei Information Builders |
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