Business Analytics an der Duale Hochschule Baden-Württemberg

• Wie ist der aktuelle Stand?
• Was haben wir für Stärken und Schwächen (auch im Vergleich zu Mitbewerbern)
• Wie können wir unsere Entscheidungsfindung verbessern?

• Stammdaten = Geschäftspartner, Organisationseinheiten, Produkte etc.
• Bewegungsdaten = Verkäufe, Einkäufe, Finanzen, Produktion etc.

• BI on premise = SAP BW, IBM Cognos etc.
• Cloud BI = Daten und Software werden in externen Rechenzentren gespeichert, Wartung liegt in der Verantwortung des Anbieters (Bsp. AWS, SAP Analytics Cloud)

• Not only SQL
• Datenbanksysteme mit nicht-realtionalen Ansatz für bsp. Big Data Anwendungen
• Leistungsstärkere und flexiblere Datenstrukturen
• Verbund aus mehreren Datenbanken

• Bei Hadoop handelt es sich um ein auf Java basierendes Software Framework. Mit ihm lassen sich große Datenmengen auf verteilten Systemen in hoher Geschwindigkeit verarbeiten. Es ist zur Bewältigung der Datenverarbeitung im Big-Data-Umfeld geeignet.
• Die Fähigkeit von Hadoop, große, auch inhomogene Datenmengen in hoher Geschwindigkeit verarbeiten zu können, macht das Framework ideal geeignet für den Einsatz im Business-Intelligence-Umfeld. Oft stammen die für die Business Intelligence Reports und Analysen herangezogenen Daten aus vielen verschiedenen Datenquellen und haben eine sehr unterschiedliche Struktur. Ein Hadoop-System ist in der Lage, die riesigen Datenmengen verteilt und in vielen kleinen Prozessschritten parallel zu verarbeiten. Es lassen sich komplexe Rechenaufgaben mit Daten im Petabyte-Bereich schnell und wirtschaftlich bewältigen. Die Ergebnisse der Big-Data-Verarbeitung durch Hadoop liefern Erkenntnisse, um beispielsweise die strategische Planung des Unternehmens neu auszurichten, die Entscheidungsfindung zu unterstützen, das Unternehmen effizient zu steuern oder das Berichtswesen zu vereinfachen.

• Beim Data Lake handelt es sich um einen sehr großen Datenspeicher, der die Daten aus den unterschiedlichsten Quellen in ihrem Rohformat aufnimmt
• Er kann sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten enthalten und lässt sich für Big-Data-Analysen einsetzen
• Daten werden erst umgewandelt, wenn sie gebraucht werden -> hohe Flexibilität, horizontale Speicherung

Das Data Warehouse führt Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen und überführt sie in Formate und Strukturen, die eine direkte Analyse gestattet. Der Data Lake hingegen nimmt die Daten aus den unterschiedlichen Quellen in ihrem Rohformat auf und legt sie auch unstrukturiert ab. Dabei ist es unerheblich, ob die Daten für spätere Analysen relevant sind. Der Data Lake besitzt eine flache Hierarchie und muss für die Speicherung der Daten nicht die Art der später auszuführenden Analysen kennen. Erst wenn die Daten tatsächlich benötigt werden, erfolgt die Suche, Strukturierung oder Umformatierung.

• Es gibt nur noch eine Wahrheit (ein System)
• Unternehmensübergreifende Zusammenarbeit möglich
• Wettbewerbsfähigkeit bleibt erhalten
• Bsp. Auswertungen für Risk Management oder Stresstests
• Ausrichtung an die Strategie möglich
• Einsparung von Action Time 

• Datenqualität (Flexibilität, Präzision, Vollständigkeit, Zugänglichkeit, ...)
• Richtiger Ausdruck (Bsp. 95% aller Züge waren richtig?)
• Klare Ziele
• Passende IT Infrastruktur
• Passende Personalqualifikation
• Akzeptanz in der Belegschaft

• SAP
• Oracle
• Microsoft
• IBM
• SAS
• Tableau
• Salesforce
• Palantir

• Subject-oriented (A data warehouse can be used to analyze a particular subject area. For example, "sales" can be a particular subject.)
• Integrate (Contains Data from different Sources)
• Time-oriented (Analysis on time Axis)
• Nonvolatile (Analysis not change the data)

• Business Intelligence = Informationsdienst der Unternehmen
• Intelligence = Erkenntnisse aus den gesammelten Daten ziehen
• Unterschiedliche Anforderungen an Informationsbedarf (Kundenbetreuer andere als Manager)

„Business Intelligence“ umfasst Strategien, Prozesse und Technologien, um aus heterogenen und verteilten Daten Kenntnisse über Status, Potenziale und Perspektiven eines Unternehmens zu gewinnen.