Cloud BI – Stand der Dinge 2017

2016 war ein wichtiges Jahr für Business Intelligence & Analytics in der Cloud im Speziellen und für Cloud Computing im Allgemeinen. Viele große Anbieter haben mittlerweile eine Cloud BI-Lösung im Angebot und bilden damit einen vorläufigen Höhepunkt einer Entwicklung, welche seit Anfang der 00er-Jahre mit Salesforce.com ihren Anfang genommen hatte.

Cloud Computing selbst hat sich mittlerweile etabliert und ist fester Bestandteil viele IT-Strategiediskussionen.

Laut [BARC2017] sind die Vorteile klar. Eine schnellere Verfügbarkeit, minimale Einbindung der IT, geringe Investitionen (Capex vs. Opex) und die vielgepriesene Elastizität der Ressourcen. [Forrester2015] fast es noch kompakter zusammen: Geschwindigkeit und Agilität.

Jedoch sind auch klar Risiken zu sehen, wie bei [TDWI2016] z. B. Datensicherheit, Datenschutz sowie Regulatorische Vorgaben und Compliancevorschriften.

Nach [EMA2015] gehören zu den wichtigsten Maßnahmen zum Schutz der Daten:

  • Verschlüsselung von inaktiven Daten
  • Audit Trails bzgl. Datenzugriff und Datenänderungen
  • Automatisierung von Regeln zur Datenspeicherung Fortgeschrittene
  • Authentifizierungsmethoden bzgl. der Datenverbindung
  • Maskieren von Daten basierend auf einem Berechtigungskonzept

 

[BARC2017] sieht für Cloud BI die folgenden Hot Spots:

  • Cloud BI hat den Tipping Point erreicht – Obwohl Datenschutz immer noch ein kritisches Thema ist, werden sich viele Unternehmen bewusst, dass die Daten in einer Public Cloud evtl. sicherer sind, als im eigenen Rechenzentrum.
  • Power User dominieren Cloud BI – Während normale Anwender Berichte und Dashboards konsumieren, analysieren Power User Daten, erstellen Berichte und bereiten zu einem Teil die Daten selbständig auf.
  • BI vor Datenmanagement – Unternehmen betreiben leichter BI in der Cloud, als dort ein Data Warehouse oder ein Data Mart aufzubauen und Datenintegration aufzubauen.
  • Public Cloud gibt die Richtung vor – Public ist die bevorzugte Form, gefolgt von Hybrid oder Private-Angeboten.
  • Cloud BI Outsourcing ist real – Mit Cloud wird automatisch ein Teil der Infrastruktur outgesourced. Viele gehen noch weiter in Richtung Managed Services.
  • Kleine Unternehmen zeigen, wo es lang geht – Kleine Unternehmen gehen eher in die Cloud als große und bevorzugen hier auch Public Cloud-Angebote
  • Nordamerika nutzt eher Cloud als Europa – Die Unternehmen sehen Cloud eher strategisch und preferieren die Public Cloud, während Europa im Bereich Private Cloud stark ist.

 

Das Cloud BI im Vergleich zu CRM oder ERP-Anwendungen erst jetzt auf dem Markt ins Laufen kommt, hat lt. [EMA2015] seine Gründe:

  • Die für BI zugrundeliegenden Datenmodelle sind im Vergleich sehr unternehmensindividuell
  • Ebenfalls im Frontend gibt es typischerweise keinen Standardprozess
  • Die zwischen Quellsystemen und BI-System ausgetauschten Datenmengen sind typischerweise deutlich höher als bei transaktionalen Anwendungen

 

[Forrester2015] gibt bei der Auswahl eines Cloud BI-Anbieters folgendes zu beachten:

  • Der Abgleich des Cloud-Angebots mit den eigenen Anforderungen und Erwartungen
  • Die Berücksichtigung hybrider Modelle zur Kombination von On-Premise und Cloud BI
  • Sicherstellung der Erfüllung der Anforderungen durch Compliance und Vorschriften
  • Die eigenen Anforderungen und die Möglichkeiten des Anbieters bzgl. Offline Verfügbarkeit

 

SAP bspw. liefert bzgl. Cloud BI in den verschiedensten Servicemodellen Lösungen aus:

  • Software as a Service (SaaS): die Anwendung wird aus der Cloud heraus angeboten, z. B. SAP BusinessObjects Cloud
  • Platform as a Service (PaaS): in der Cloud wird eine Plattform zur Entwicklung von Applikationen angeboten, z. B. SAP HANA Cloud Platform
  • Infrastructure as a Service (IaaS): Die komplette Infrastruktur (Speicherplatz, Rechenleistung) wird angeboten und es kann beliebige Software darauf installiert werden, z. B. SAP HANA Enterprise Cloud (HEC)
  • Speziellere Modelle wie
    • Data as a Service (DaaS) – der Service liefert definierte Daten zur Nutzung z. B. SAP Digital Consumer Insight
    • Big Data as a Service (BDaaS) – Big Data Applikationen werden direkt nutzbar zur Anwendung z. B. Altiscale (SAP)
    • Analytics Microservices – Durch eine API in eine Software eingebundene Funktion z. B. SAP Hybris as a Service (YaaS)

 

[TDWI2016] liefert 12 Best Practices sich dem Thema Cloud BI zu nähern:

  • Begrüße den Wandel – Bedenken bzgl. Datenschutz und Datensicherheit behindern den Weg in die Cloud. Unternehmen, welche in der Cloud sind, sehen klar die Vorteile bzgl. Flexibilität und Agilität.
  • Beachte kulturelle Themen – Es gibt legitime Gründe gegen die Cloud. Jobs können dadurch wegfallen. Change Management und Weiterbildung sind hier wichtig.
  • Nutze die Cloud um schneller Wert aus BI und Analytics zu ziehen
  • Suche die richtigen Projekte für den erfolgreichen Start
  • Nutze Cloud um die Integration zwischen BI, Analytics und Anwendungen zu modernisieren
  • Cloud-Architektur ist wichtig – Die Cloud ist Teil einer größeren IT-Architektur und in hybriden Ansätze wird viel Zukunft gesehen
  • Weite die IT-Governance auf die Cloud aus
  • Denke im Voraus an Performance und Latenzzeiten
  • Nutze die Cloud als Gelegenheit um mit Open Source zu experimentieren
  • Gehe nicht davon aus, das Datensicherheit und Disaster Recovery automatisch passieren
  • Stelle sicher, dass eine ausreichende „Elastizität“ gegeben ist
  • Konzentriere dich auf eine gute Integration zwischen On-Premise und Cloud

 

Referenzen:

[BARC2017] – BARC & EckersonGroup – BI and Data Management in the Cloud: Issues and Trends, BARC Research Study, January 2017

[TDWI2016] – TDWI – Best Practice Report Q4/2016 – BI, Analytics and the Cloud – Strategies for Business Agility, 2016

[EMA2015] – Enterprise Management Associaties (EMA) – Analytics in the Cloud – An EMA End-User Research Report, January 2015

[Forrester2015] – The Forrester Wave(TM): Cloud Business Intelligence Platforms, Q4 2015

The Forrester Wave (TM) – Enterprise Performance Management

So, nachdem Gartner im Sommer bereits den aktuellen Magic Quadrant (MQ) zum Thema Corporate Performance Management (CPM) veröffentlicht hat, bringt nun auch Forrester seine Einschätzung unter der Bezeichnung Enterprise Performance Management (EPM) auf den Markt.

Um vorweg ein wenig Klarheit zu schaffen – Gartner hatte dieses Jahr seinen MQ ja in zwei aufgeteilt:

  • Financial Corporate Performance Management
  • Strategic Corporate Performance Management

Um klar zu machen, aus welcher Sicht der Blog geschrieben ist, gelten folgende Regeln:

  • CPM = EPM
  • EPM = Planung, BI & Konsolidierung (technologisch gesehen)
  • Forresters EPM unterscheidet nicht zwischen Strategic und Financial

Forrester erklärt EPM als:

„EPM is a software category comprised of a set of planning, reporting, and analytical applications that help organizations plan, report on, and analyze business information spanning the enterprise.“

-The Forrester Wave™: Enterprise Performance Management, Q4 2016

Forrester versteht unter EPM einen Ansatz, der Vergangenheit (z. B. Konsolidierung), Gegenwart (z. B. KPIs, Scorecards) und Zukunft (z. B. Planung, Forecasting) umfasst.

Es wurden 10 Hersteller bewertet. Bei diesen wird eine starke Bewegung von On-Premise in Richtung Cloud (SaaS) gesehen. Forrester erwartet, dass in den nächsten 5 Jahren SaaS führend sein wird.

Cloud wird im Bereich EPM aber nicht als einziger Innovationstreiber gesehen.

  • User Experience spielt eine wichtige Rolle, wobei Excel sehr dominat ist
  • Prozessunterstützte Collaboration wird zunehmend wichtiger
  • Advanced Analytics wird durch das Aufkommen von In-Memory-Technologie vorangetrieben
  • Real-Time Use-Cases werden in manchen Bereichen interessant

In der Forrester Wave sind neben SAP auch die anderen beiden großen Player IBM und Oracle dabei. Mir noch etwas bekannter und mit einer sehr starken Position, bei einer überschaubaren Marktpräsenz ist Tagetik.

Gleich vorneweg fällt auf, dass SAP im Vergleich zu den Gartner MQs hier keine Leaders-Rolle hat. Man ist gut als Strong Performer unterwegs, fällt hier aber bei den deutlich kleineren Wettbewerbern etwas aus der Rolle, was die Marktpräsenz betrifft.

Schwächen zeigt SAP vor Allem in der aktuellen Produktstrategie:

forrester-epm-2016

Oracle ist im Vergleich mit einem hervorragenden Angebot einer starken Strategie wohl zurecht Marktführer.

Während SAP im Bereich Reporting und Analyse eine hervorragende Bewertung erhält, zeigt lt. Forrester das Thema Cloud aktuell noch große Schwächen.

In der Einzelbewertung wird konkreter auf SAP BusinessObjects Planning and Consolidation (BPC) und deren verbesserte Integration in das ERP eingegangen. Gerade auch der zum letzten DSAG JK vorgestellte Ansatz für Realtime-Konsolidierung auf Basis eines S/4HANA Central Finance-Systems könnte hier zukünftig stärker in die Strategie einfließen. BPC war auch bei Gartner ganz klar das Flagship-Produkt und ist sowohl für Planung wie auch Konsolidierung von der SAP strategisch gesetzt.

Im SaaS-Bereich bietet SAP BusinessObjects Cloud an. Die Lösung hat als „Cloud for Planning“ begonnen und sich über Erweiterungen im Bereich BI und zuletzt auch Predictive Analytics stark weiter entwickelt. Für sich ist das Produkt aber eben noch recht neu, weshalb Forrester sicherlich zu Recht noch eine fehlende Reife in einigen Bereichen beobachtet.

Ohne die Lösungen der anderen Anbieter genauer zu kennen, kann ich trotzdem sagen, dass SAP hier wie dargestellt, stark am Arbeiten ist, um seine EPM-Lösung voran zu bringen. Möglicherweise ist das jedoch auch das Problem, weshalb SAP hier nicht zu den Leadern gehört. In den letzten Jahren ist das Thema BI/EPM/Analytics bei SAP ein work-in-process. Strategien werden fast schneller geändert als die Namen. Und das will bei der SAP schon was heißen.

The Forrester Wave(TM) – Big Data Text Analytics Platforms, Q2 2016

Boris Evelson steht immer wieder für neue Research Papers und Forrester Waves im Bereich BI, Analytics, Big Data.

Vor Kurzem habe ich hier ja schonmal was eine kleine Sammlung gepostet. I. d. R. immer mit dem Blick darauf, wie SAP dort abschneidet.

Nun also eine neue Wave zu Big Data Text Analytics Plattforms. Leider garnicht mit SAP. Obwohl SAP in einem openSAP-Kurs bereits gezeigt hat, dass Text Analytics zum integralen Bestandteil der offensichtlich alles könnenden HANA-Plattform wird, scheinen die Walldorfer hier zum aktuellen Zeitpunkt noch nicht wirklich mitzuspielen.

Zu den Top-Playern gehören IBM und SAS, sowie das mir bisher unbekannte Clarabridge.

Wenn man sich ein wenig mit Big Data beschäftigt, lernt man schnell, das unstrukturierte Daten einen großen Teil des globalen Datenvolumens ausmacht.

Forrester ist der Meinung, dass man im Zeitalter des Kunden eine vollständige Sicht von diesem haben muss. In Zeiten, in denen die meisten Unternehmen nur 40% der strukturierten und 31% der unstrukturierten Daten nutzen, ist dies jedoch ein hoch gestecktes Ziel.

Laut einer Forrester-Untersuchung wird hier das Bild über die letzten drei Jahre jedoch klarer und immer mehr Unternehmen sehen offensichtlich einen Sinn darin, Text Analytics aktuell und in Zukunft zu nutzen.

Forrester möchte in der Studie vorab Klarheit über die Begriffe „Text Mining“ und Text Analytics“ schaffen und empfiehlt folgende knackigen Definitionen:

„Text mining extracts structures from unstructured text.“

„Text analytics analyzes the findings of the text mining process.“
Damit sieht Forrester die beiden Begriffe also durchaus im Zusammenhang im Rahmen eines analytischen Prozesses, welcher noch um die Nachverarbeitung (Post-Processing) zur Aufdeckung von Mustern erweitert wird.
Am Ende steht IBM mit dem IBM Watson Explorer oben auf dem Siegertreppchen mit einer starken Strategie und einer sehr guten Marktpräsenz.

Interessante BI Research Papers von Forrester, Gartner & Co.

Regelmäßig veröffentlichen Tech Marktforschungsunternehmen Research Papers zu BI-Themen (und natürlich auch anderen). In der letzten Zeit ist mein Gefühl, dass es zu BI bzw. Analytics immer mehr Interesse und Beratungsbedarf gibt. Dies mag auch daran liegen, dass das Thema wächst und sich zunehmend ausdifferenziert.

Natürlich verdienen die Anbieter dieser Research Papers daran. Ob durch den Verkauf oder die darauf basierende Beratung, die die Unternehmen anbieten.

Im Folgenden möchte ich versuchen, etwas zu sammeln, was da so alles auftaucht (hauptsächlich momentan von Forrester), und was da von SAP so mitspielt und wie SAP gegen den besten Konkurrenten abschneidet.

Q4/2015 – The Forrester Wave: Enterprise Data Warehouse

Software: SAP Hana Plattform

Bewertung SAP (vs. Oracle)

  • Current Offering 4.15 (vs. 4.70)
  • Strategy 4.05 (vs. 4.15)
  • Market Presence 3.93 (vs. 3.95)

 

Q4/2015 – The Forrester Wave – Cloud Business Intelligence Platforms

Software: SAP BusinessObjects Business Intelligence  4.1 (deployed
on SAP Hana Enterprise Cloud [HEC])

Bewertung SAP (vs. Birst)

  • Current Offering 3.13 (vs. 4.51)
  • Strategy 2.63 (vs. 4.47)
  • Market Presence 3.00 (vs. 4.00)

 

Q4/2015 – The Forrester Wave – Data Quality Solutions

Software:

  • SAP Data Services 4.2
  • SAP Information Steward 4.2
  • Data Quality Management for SAP 4.0 sp06
  • SAP PowerDesigner 16.5 sp5
  • SAP Agile Data Preparation 1.0
  • SAP HANA, smart data quality & smart data integration SPS10

Bewertung SAP (vs. IBM)

  • Current Offering 4.54 (vs. 4.50)
  • Strategy 5.00 (vs. 5.00)
  • Market Presence 5.00 (vs. 5.00)

 

Q3/2015 – The Forrester Wave – Agile Business Intelligence Platforms

Software: Lumira 1.28

Bewertung SAP (vs. Microsoft)

  • Current Offering 3.93 (vs. 4.34)
  • Strategy 4.30 (vs. 4.10)
  • Market Presence 3.00 (vs. 3.00)

 

Q3/2015 – The Forrester Wave – In-Memory Database Platforms

Software: SAP HANA SPS09

Bewertung SAP (vs. Oracle)

  • Current Offering 4.25 (vs. 3.95)
  • Strategy 4.60 (vs. 4.30)
  • Market Presence 5.00 (vs. 4.10)

 

Q1/2015 – The Forrester Wave – Enterprise Business Intelligence Platforms

Software: SAP BusinessObjects Business Intelligence 4.1

Bewertung SAP (vs. SAS)

  • Current Offering 4.06 (vs. 4.18)
  • Strategy 4.25 (vs. 4.35)
  • Market Presence 4.59 (vs. 4.41)

 

02/2015 – Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms

Software: SAP BusinessObjects BI platform, SAP Lumira, SAP Predictive Analytics, SAP HANA