QlikTech klärt über die wichtigsten Aspekte des Trends auf.
Düsseldorf/Wien, 10. September 2013 – Real-Time zählt in der Business-Intelligence-Szene zu den Buzzwords schlechthin. In der täglichen Arbeit mit Anwendern zeigt sich, das immer mehr Firmen ihre Daten in Echtzeit durchforsten wollen. Dabei sind wesentliche Fragen noch ungeklärt: Was genau ist eigentlich Real-Time-Business-Intelligence (RTBI)? Und ist es für alle BI-Nutzer sinnvoll? Oder sind nur bestimmte Anwendungsfälle prädestiniert für RTBI? QlikTech räumt mit einigen Mythen rund um das Thema auf.
• Real-Time ist nicht gleich Real-Time: Gemeinhin verstehen Experten unter RTBI, dass Informationen für Analysen in Echtzeit zur Verfügung stehen. Streng genommen bedeutet dies, dass Daten schon in Mikro- oder gar Millisekunden nach Eintritt eines Ereignisses analysierbar sind und man direkt darauf reagieren kann. Um „richtiges“ Real-Time handelt es sich also nur, wenn zum Beispiel Roboter mit im Spiel sind. Gängige Einsatzszenarien sind im Produktionsumfeld zu finden. Das lässt sich auch gut vergleichen mit anderen Bereichen, in denen Prozesse vollständig automatisiert sind – wie etwa beim Auto-Pilot im Flugzeug: Der passt sich den Gegebenheiten wie Höhe oder Wind innerhalb von Bruchteilen einer Sekunde an, um Route und Höhe halten zu können.
• Daten über Daten: RTBI hängt naturgemäß mit einem weiteren heiß diskutiertem Trend der Branche zusammen: Big Data. Sind Informationen tatsächlich im Millisekunden-Bereich verfügbar, türmen sich in Kürze enorme Datenberge auf. Diese nur vorzuhalten, bringt Firmen nicht weiter. Die Daten müssen analysiert werden. Allerdings liefern nicht alle Daten wesentliche Informationen. Es gilt daher, die relevanten herauszufiltern und zueinander in Beziehung zu setzen. Um die nötigen Verknüpfungen zu erkennen, müssen dafür oft auch Daten aus weiteren Quellen hinzugezogen werden. Das erfordert natürlich etwas mehr Zeit als ein paar Millisekunden. Daher sollten Verantwortliche sich klar werden, in welchen Abständen Analysen überhaupt hilfreiche Einblicke für die Entscheidungsfindung liefern können. Das muss nicht zwingend in Real-Time sein. Für manche Anwender stellen Analysen einmal pro Woche schon eine bahnbrechende Weiterentwicklung dar.
• Near-Real-Time für geschäftskritische Anwendungen: In diese Kategorie der „Fast-Echtzeit“-Analysen fallen die meisten Anwendungsbeispiele. Die Zeitspannen sind logischerweise etwas länger als bei Real-Time. Dennoch unterstützen derartige Analysen in Situationen, in denen Verantwortliche geschäftskritische Entscheidungen in nur wenigen Minuten treffen müssen und nicht eine Woche oder länger auf Reports warten können. Ein anschauliches Beispiel ist hier ein Taxiunternehmen aus den USA und QlikView-Kunde: Die Zentrale benötigt einen exakten Überblick über die Auslastung der einzelnen Taxis und die Tagesumsätze. Sie behält im Auge, ob es gehäuft Anfragen in einer bestimmten Region gibt, etwa aufgrund von Veranstaltungen. So können die Callcenter-Mitarbeiter die Taxis gezielter mit Kundenanfragen in Einklang bringen und zwei Fliegen mit einer Klappe schlagen: Die einzelnen Wagen lassen sich effizienter auslasten und die Passagiere müssen nicht ewig auf das bestellte Taxi warten.
„Richtiges Real-Time scheitert am Faktor Mensch. Das menschliche Gehirn ist kein Super-Computer. Folglich kann auch kein Mensch auf Analyseergebnisse reagieren, die in Echtzeit vorliegen. Obwohl unsere Technologie Real-Time BI leisten kann, sind unserer Erfahrung nach Updates für Geschäfts- und Produktionsdaten in Intervallen von unter fünf Minuten nicht wirklich sinnvoll. Das heißt: In den meisten RTBI-Fällen geht es mehr um „Near-Real-Time“-Anwendungen. Und selbst das ist oft zu viel des Guten. Kommen Firmen zu dem Schluss, dass Analysen im Wochenrhythmus ausreichen, um fundierte Entscheidungen für den Unternehmenserfolg zu treffen, ist Real-Time überflüssig“, fasst Stefan Jensen, Pre-Sales Verantwortlicher von QlikTech seine Praxiserfahrungen zusammen.
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Über QlikTech
QlikTech (NASDAQ: QLIK) ist ein führendes Unternehmen im Bereich Business Discovery, sprich anwendergesteuerte Business Intelligence (BI). Die Business-Discovery-Lösung QlikView schlägt eine Brücke zwischen traditionellen BI-Lösungen und oftmals ungeeigneten Anwendungen zur Tabellenkalkulation. Aus der assoziativen In-Memory-Suche, für die QlikTech Pionierarbeit geleistet hat, entstand der Ansatz der Self-Service-BI. Damit können Anwender ihre Daten frei untersuchen und sind nicht mehr darauf beschränkt, einem vordefinierten Pfad von Fragen zu folgen. Ob kleinere und mittelständische Unternehmen oder weltweite Konzerne – die Self-Service-Analyse mit QlikView kann innerhalb von wenigen Tagen oder Wochen unter Berücksichtigung der Data Governance implementiert werden. Das App-getriebene Modell der Business-Discovery-Plattform QlikView setzt auf bestehenden BI-Anwendungen auf und bietet ein umfassendes mobiles und kollaboratives Anwender-Erlebnis. QlikTech mit Hauptsitz in Radnor, Pennsylvania, hat ca. 29.000 Kunden in mehr als 100 Ländern. Weitere Informationen finden Sie unter www.qlikview.de.
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