Business Analytics: Möchte man nun einen Wettbewerbsvorteil generieren und analytische Methoden anwenden, um neues Wissen zu gewinnen, so kommt man nicht umhin, seine untersuchte Datenmenge zu vergrößern und neue Datenquellen und damit auch neue Perspektiven in seine Betrachtung einzubeziehen. Dies können zum Beispiel Log-Daten von Maschinen oder Softwaresystemen, Positionsangaben zur Erkennung von Bewegungsmustern, Sensordaten, E-Mails, Internetdaten oder Social Media-Informationen sein. Diese Daten werden in großer Menge (Volume) aus vielen verschiedenen Quellen (Variety) geliefert und sind in großer Geschwindigkeit (Velocity) zu verarbeiten. Darüber hinaus können die Daten inkonsistent oder unvollständig (Veracity) sein. Vereinfacht spricht man hier von Big Data.
Data Lake: Zentrale Daten-Sammelstelle
Diese Daten werden in einem Data Lake gesammelt. Data Engineers überführen dabei alle verfügbaren Daten „eins zu eins“ in den Data Lake. Dieser dient als zentrale Sammelstelle für alle unstrukturierten Daten – unabhängig, ob es einen aktuellen Sinnzusammenhang zur analytischen Anwendung gibt oder nicht.
Business Intelligence liefert Daten zur analytischen Verarbeitung aus strukturierten Datenquellen (Data Collection Prozess-Schritt)
Business Analytics entdeckt Daten zur analytischen Verarbeitung aus unstrukturierten beziehungsweise polystrukturierten Datenquellen (Analytics Prozess-Schritt)
Bei adesso beschäftigen wir Data Engineers und Data Scientists, die sowohl Daten nach dem Business Intelligence- wie auch dem Business Analytics-Verfahren zur Verfügung stellen.
Business Intelligence: Data Scientists wenden deskriptive und prädiktive Methoden zur Wissensgewinnung an. Hierbei werden die strukturierten, bereits aufbereiteten Daten aus dem Data Warehouse nach gewissen Kriterien untersucht. Der aggregierte Datenbestand wird in die nächste Schicht – in der Expertensprache OLAP Cube oder Data Mart bezeichnet – überführt und dort für den Konsumenten bereitgestellt.
Business Analytics: Wie zuvor beschrieben, nutzen Data Scientists Big Data als Datenquelle. Wobei dies nicht ganz korrekt ist, handelt es sich bei Big Data meiner Einschätzung nach nicht nur um die Datenmenge, sondern auch um den wirtschaftlichen Nutzen, also den eigentlichen Analysezweck. Die Verarbeitung von Big Data führt der Data Scientist nach dem „Discover Access Distill“-Ansatz durch.
„Die Datenerhebung und -analyse ist die eine Seite unseres BI- und BA-Geschäftes. Natürlich möchten wir Ihre Daten auch im erhobenen Kontext verstehbar machen. Dazu geben wir Ihren Daten mit Data Story Telling ein Gesicht.“
Die Daten sollen nach einem bestimmten Zusammenhang sinnvoll analysiert und selbstlernende Systeme geschaffen werden, die diese Analysen ergebnisoffen vornehmen. Als praktische Anwendung seien hier einmal die Spezialthemen „Predictive Maintenance“ und „Fraud Detection“ genannt.
Grundsätzlich handelt es sich bei unseren Data Scientists um interdisziplinäre Spezialisten. Im nachfolgenden Interview berichten unsere Experten von dem neuen Berufsfeld, ihrem Qualifizierungsprofil und ihren Aufgaben.
Visualisierung in den Mittelpunkt der Datennutzung stellen
Die Ergebnisse aus dem Analytics-Schritt stellen unsere Data Engineers für beide Prozesse in der „Virtualization-Schicht“ bereit. Dies dient der grafischen Aufbereitung und individuellen Auswertung der analysierten Daten. Hierbei können Daten und Data Services aus beiden Prozessen auch gebündelt angeboten werden. Die Virtualization-Schicht ist formatunabhängig und verfügt – im Idealfall – über eigene Authentifizierungs- und Autorisierungsverfahren. Des Weiteren gibt es hier die Möglichkeit, ein Auditing zu betreiben, um so die Datenzugriffe zu dokumentieren.
Data Story Telling: Den Daten ein Gesicht geben
Die Datenerhebung und -analyse ist die eine Seite unseres BI- und BA-Geschäftes. Natürlich möchten wir Ihre Daten auch im erhobenen Kontext verstehbar machen. Dazu haben wir bei adesso Data Visualization Experts im Team, die im Rahmen des „Information Design“ Ihre Daten in eine „Geschichte“ einbinden. Wir sprechen hier von Data Story Telling. Vorbei sind die Zeiten, als BI-Mitarbeiter mit Kreisen, Balken und Linien die Anwender beeindrucken konnten. Heute sind ausgefeilte Visualisierungskonzepte und ganz allgemein User Experience- beziehungsweise UX-Konzepte gefordert.
Die ansprechende Visualisierung von Managementinformationen ist für uns bei adesso ein wichtiger Faktor. Zudem versorgen wir unsere Kunden mit Daten, die zielgruppengerecht und für unterschiedlichste Endgeräte aufbereitet sind. So können Entscheider effiziente und nachvollziehbare Entscheidungen treffen sowie Geschäftspotenzial in Form neuer Geschäftsmodelle erkennen.
Ganzheitliche Beratung aus einer Hand
Als unabhängiger Partner begleiten wir Sie während des gesamten Life Cycle eines BI- oder BA-Projektes und erarbeiten mit Ihnen gemeinsam Architekturen und kümmern uns um die Operationalisierung und den Betrieb Ihres BI-/ BA-Systems. Unsere BI- und BA-Kompetenz wird durch unsere umfassende Branchenkompetenz in unterschiedlichen Bereichen ergänzt. So sind wir in der Lage, Ihnen eine ganzheitliche kompetente Beratung aus einer Hand anzubieten. Trotz technologischer Unabhängigkeit pflegen wir Partnerschaften zu BI- und BA-Herstellern, um die modernsten Entwicklungen zu berücksichtigen und unsere Technologieführerschaft zu unterstreichen. In diesem Sinne freuen wir uns auf herausfordernde, spannende Business Intelligence- und Analytics-Projekte mit unseren Kunden und auf den gemeinsamen Weg hin zu einem digitalen, datengetriebenen Unternehmen.