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

Big Data

Big Data beschreibt ein Phänomen vor dem Hintergrund stetig zunehmender Datenmengen durch Social Media und die digitale Transformation der Wirtschaft (Internet of Things, Industrie 4.0) im Zusammenspiel mit stetig zunehmender Rechnerkapazität sowie Speichermöglichkeiten (Cloud Computing).

Big Data ist ein Hype und aktuell im Gartner Hype Cycle bereits am Höhepunkt der Erwartungen vorbei in Richtung Desillusionierung unterwegs.

Big Data lässt sich lt. BITKOM durch die folgenden vier Aspekte beschreiben:

  • Volume / Datenmenge (Terrabyte, Petabyte, Exabyte, …)
  • Variety / Datenvielfalt (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert)
  • Velocity / Geschwindigkeit, in der neue Daten entstehen und verarbeitet werden
  • Analytics (Data Mining, Predictive Analytics, Visualisierung)

Typischerweise wird hier von den drei V’s gesprochen, wobei immer wieder neue V’s auftauchen wie z. B. Veracity (Richtigkeit, Genauigkeit der Daten). Durch Analytics wird dann der Nutzenaspekt hinzugefügt.

Die großen IT-Unternehmen wie Amazon, Google oder Facebook zeigen eindrucksvoll die Möglichkeiten, mit datengetriebenen Geschäftsmodellen erfolgreich zu sein. Durch die zunehmende Verfügbarkeit und Reife neuer Technologien (NoSQL-Datenbanken, Hadoop, In-Memory-Technologie, …), sowie erhoffter Nutzenpotentiale, versuchen immer mehr Unternehmen aus internen und externen Daten Wettbewerbsvorteile zu generieren.

Big Data erweitert die bisherigen Ansätze in den Bereichen Business Intelligence und Data Mining und stellt für jeden der drei V’s eine Reihe von Technologien zur Verfügung, um diese Aspekte handhabbar zu machen.