Eine Zusammenstellung von BI-Software ist ein schwieriges Unterfangen. Unterteilt sich BI selbst schon in verwirrend unterschiedliche Systemebenen werden im Software-Segment zusätzliche Komplexitäten erzeugt. Typische BI-Anwendungen sind oft verwoben mit anderen Software-Tools eines Herstellers, arbeiten nur mit bestimmten Datenbanken zusammen oder behandeln nur ganz spezifische Problemstellungen.
Auch eine herstellerübergreifene Perspektive trägt wenig zur Aufhellung bei. Nach Expertenschätzung tummeln sich mehr als 300 BI-Software-Anbieter auf dem Markt. Große Hersteller konkurrieren dabei mit kleinen Anbietern, umfassende BI-Suiten mit spezialisierten, auf ein eng begrenztes Gebiet zugeschnittenen Experten-Werkzeugen.
Zwar hat in den letzten Jahren eine beträchtliche Marktkonsolidierung stattgefunden: Namhafte Softwarehäuser wie IBM oder Oracle haben kleinere geschluckt und deren Tools in das eigene Portfolio integriert. Doch auch diese Bereinigung hat kaum klarere Strukturen geschaffen. Werkzeuge, die vor zwei, drei Jahren noch von einem kleinen Anbieter vertrieben wurden, finden sich plötzlich bei einem großen, unter anderem Namen oder sind ganz vom Markt verschwunden.
Angesichts dieser Unübersichtlichkeit der BI-Software-Landschaft bietet sich als Basis für eine erste Orientierung die unterschiedlichen Phasen und Anwendungsfelder von Business Intelligence an. Für jedes dieser Segmente werden einige beispielhafte BI-Systeme genannt. Zwangsweise musste dabei eine Auswahl vorgenommen werden, denn trotz der erwähnten Marktkonsolidierung existiert weiterhin eine Unzahl von Software.
Werkzeuge zur Datenintegration – ETL-Spezialtools
Tools zur Datenintegration kommt eine besondere Bedeutung zu. Erfahrungsgemäß machen etwa 50 bis 80 Prozent des Aufwandes eines BI-Projekts die Integration der Daten aus Vorsystemen in eine homogene Datenbasis aus.
Am Markt können drei Gruppen von Werkzeugen unterschieden werden:
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Spezialwerkzeuge, die ausschließlich für den ETL-Prozess, die Qualitätssicherung und die Überführung von Daten zuständig sind.
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Module in Business-Intelligence-Suiten, die Teil einer ganzenProduktfamilie sind, mehrere BI-Aufgaben abdecken und für bestimmte BI-Gebiete, darunter auch ETL, zur Verfügung stehen.
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Datenbank-Komponenten, die zusammen mit Standard-Datenbanken ausgeliefert werden.
Spezialwerkzeuge zur Datenintegration übernehmen vor allem den ETL-Prozess und sind unter dem Label ETL-Tools oder EAI (Enterprise Application Integration) verfügbar. Viele Spezialanbieter zur Datenintegration sind in den letzten Jahren von großen Software-Herstellern wie Oracle oder IBM aufgekauft worden.
Ein Beispiel für ein solches Tool ist DataStage, eine Komponente der IBM WebShere Data Integration Suite. Das Werkzeug unterstützt die Erfassung, Integration und Konvertierung großer Datenvolumina mit einfachen und komplexen Datenstrukturen. DataStage verwaltet auch sehr große Datenmengen im System, nach Wahl in täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Intervallen. Unterstützt wird jede gängige Datenbank, darunter Oracle, IBM DB2, IBM Informix, Sybase oder der MS SQL Server.
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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Embarcadero |
Java-basierte Lösung um Daten aus einer Vielzahl von Quellen umzuwandeln, zu migrieren und zu konsolidieren | |
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Iway |
Deckt den ganzen ETL-Prozess ab | |
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IBM |
Unterstützt die Erfassung, Integration und Konvertierung großer Datenvolumina | |
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Imformatica |
Umfassende Datenintegrationssuite mit vielen Möglichkeiten von der Integration unstrukturierter Daten bis hin zum Data Profiling | |
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Group1 |
Einzelne Lösungskomponenten aus dem ETL-Bereich |
Datenintegration – Datenbank-Ergänzungen und Suiten
Neue Konkurrenz im ETL-Markt kam in den letzten Jahren durch die großen Datenbankanbieter auf. Sie bieten zusammen mit ihren Datenbanken kostenlos oder in preisgünstigen Bündeln leistungsfähige Werkzeuge zur Datenintegration an. So beinhalten etwa die Standard-Datenbanken von IBM, Oracle und Microsoft Komponenten an, die diese Integration übernehmen.
Microsoft hat beispielsweise mit den SQL Server Integration Services, kurz SSIS, ein ETL-Produkt im Portfolio, das in den SQL Server 2005 in den Versionen „Standard“, „Professional“ und „Enterprise“ integriert ist. Es besteht aus einem Windows-Systemdienst, einer Verwaltungskonsole und einem Entwicklerprodukt. SSIS ist der Nachfolger der Data Transformation Services (DTS), einer Sammlung von Paketen, Komponenten und Hilfsprogrammen zur Automatisierung des ETL-Prozesses für SQL Server 2000.
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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IBM |
ETL-Funktionalität innerhalb von DB2 Universal Database | |
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Microsoft |
ETL-Serverprodukt, das in MS SQL Server 2005 integriert ist | |
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Oracle |
Integrationsanwendung, die den gesamten Lebenszyklus von Daten und Metadaten für Oracle Database 10g umfasst |
Tools zur Datenintegration werden aber auch als Module in kompletten BI-Suiten angeboten. Die folgende Tabelle nennt einige Anbieter solcher Suiten mit Datenintegrations-Werkzeugen.
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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Cognos |
Eng mit Cognos-Produkten verwobenes ETL-Tool, das bei Cognos 8 unter den Namen "Cognos 8 DataManger" in die Suite eingeflossen ist | |
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Cubeware |
Benutzerfreundliches Tool zur Extraktion, Zusammenführung, Prüfung und den Import von Daten aus unterschiedlichen operativen Vorsystemen | |
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Hummingbird |
Datenintegrations-Tool mit den Funktionsbereichen ETL und EAI (Enterprise Application Integration) | |
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SAS |
Umfassende Datenintegrations-Werkzeuge |
Data Profiling und Data Cleansing
Neben den genannten Datenintegrations-Tools gibt es auch Spezial-Werkzeuge, die bestimmte zentrale Aufbereitungsarbeiten automatisch erledigen. Diese Werkzeuge stehen vor allem für die Überprüfung von Daten in Vorsystemen zur Verfügung – dem Data Profiling – sowie der automatisierten Bereitstellung von Daten, dem Data Cleansing.
Software für Data Profiling überprüft Datenbanken und Tabellen auf fehlerhafte Werte. Dabei werden Regeln und statistische Methoden angewendet. Derartige Programm können für die Anbindung von Quellsystemen genutzt werden oder zur laufenden Überwachung der Datenqualität.
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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Dataflux |
Verarbeitet Millionen Datensätze auf jeder beliebigen relationalen Standard-Datenbank | |
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Datras |
Differenz- und Datenanalyse von Tabellen | |
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Fuzzy! Informatik |
„Data Quality Investigation and Measurement Environment“ -regelbasierte Messung und Überwachung von Datenqualität und Tool zur Steuerung von Verbesserungen | |
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Informatica |
Data Profiling Modul von PowerCenter | |
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Oracle |
Profiling Option im Rahmen von Oracle Warehouse Builder |
Software zum Data Cleansing identifizert, standardisiert und bereinigt die Daten und reichert sie schließlich an. Die heutige Data Cleansing Software geht über den ursprünglichen Anwendungsbereich der Adressdatenbereinigung weit hinaus und deckt den gesamten Datenbereich ab.
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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Dataflux |
Data Quality Analyse im Rahmen von DfPower Studio | |
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Informatica |
Data Cleansing Modul von PowerCenter | |
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Datras |
Auswerten und Bearbeiten von großen Datenmengen: Umstrukturieren, Deduplizieren, Harmonisieren, Aufbereiten von Daten; Transparenz über die Daten | |
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Fuzzy! Informatik |
Datenbereinigung in vier Schritten | |
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Uniserv |
Software-Palette für unterschiedliche Anwendungen |
Data Warehouses und Data Marts
Data Warehouses werden oft mit relationalen Datenbanken aufgebaut. Deshalb sehen sich - neben Anbietern von betriebswirtschaftlicher Standard-Anwendungssoftware wie SAP - vor allem Datenbankhersteller im Data Warehousing positioniert.
Für den Aufbau von Data Warehouses können die verbreiteten relationalen Datenbanksysteme, etwa von Oracle oder IBM, eingesetzt werden. Einige Hersteller bieten speziell auf die Anforderungen analytischer Informationssysteme zugeschnittene Datenbanksysteme an, die versuchen, den großen Datenmengen oder dem Datenmodell gerecht zu werden. So verfolgen IBM DB2 und NCR Teradata mit ihren Datenbanken massiv parallele Architekturen.
Multidimensionale Datenbanken kommen vor allem für Data Marts in Frage. Sie bestechen hauptsächlich durch die Geschwindigkeit bei der Datenbereitstellung. Lösungen für multidimensionale Datenbanken sind Cognos Powercube, MIK OLAP und MIS Alea.
Manche Hersteller verfolgen eine hybride Strategie, bei der relationale und multidimensionale Datenbanken kombiniert werden. Ein solcher hybrider Ansatz lässt sich beispielsweise umsetzen mit Oracle OLAP - einer Option der Oracle Database 11g Enterprise Edition - oder dem OLAP Server von SAS.
Einen anderen Weg gehen Zusatzkomponenten für relationale Datenbanken, die ROLAP-Engines. Sie stellen eine Zwischenschicht zwischen relationalen Datenbanken und Anwenderwerkzeugen bereit. Mit dieser werden die Daten mehrdimensional aufbereitet und der Datenfluss zwischen Anwendung und Datenbank wird kontrolliert. Der Intelligence Server von MicroStrategy verfügt beispielsweise über eine solche Komponente. Auch SAP setzt mit dem Business Information Warehouse Server als Teil von Netweaver auf ein Standard-RDBMS auf.
BI Analyse-Tools – Betriebliche Kennzahlen
Die bislang vorgestellten Software-Werkzeuge dienen allein dem Zweck, entscheidungsrelevante Informationen weiter zu verarbeiten und bereit zu stellen. Einen zweiten, zentralen BI-Pfeiler bilden die Analyse-Tools.
Bei den Analyseinstrumenten lassen sich mehrere Klassen unterscheiden, die ja nach den Bedürfnissen der Anwender zum Einsatz kommen. Diese Instrumente reichen von einfachen betrieblichen Kennzahlen, die mit Cockpits und Scorecards berechnet werden, bis hin zu komplexen Data Mining Verfahren.
Ein mehr oder weniger breites Portfolio zur Ermittlung betrieblicher Kennzahlen und andere Analyse-Tools haben alle großen BI-Anbieter im Programm – beispielsweise Business Objects, Cognos oder MicroStrategy. Sie bieten eine ganze Reihe von Komponenten, keiner deckt jedoch das Spektrum vollständig ab. Viele Softwareanbieter adressieren nur ein oder zwei Bereiche, ein Trend zu einer immer vollständigeren Abdeckung ist aber durchweg erkennbar.
Beispiel Cognos: Das kürzlich von IBM übernommene Cognos bietet mit IBM Cognos Now! eine Familie von BI-Lösungen, die sowohl in Form eines Hardware-Pakets als auch in Form eines gehosteten SaaS-Modells (Software-as-a-Service) vertrieben werden. Das System beinhaltet aktuelle Kennzahlen als interaktive Dashboards sowie Datenintegration, Analysen und Reports, vorkonfiguriert in einem Hardware-Paket.
Cockpits und Scorecards
Cockpits dienen der übersichtlichen und einfachen Darstellung aggregierter Daten. Sie werden auf Unternehmensportalen, in Reporting-Systemen oder Decision Support und Management Information Systemen bereit gestellt. Die im nächsten Abschnitt genannten Reporting-Tools beinhalten alle solche einfachen Auswertungsmöglichkeiten.
Wegen der individuellen Anforderungen werden in den Software-Tools oft nur Bausteine oder Entwicklungsumgebungen bereit gestellt. Mit diesen lassen sich dann Anwendungen durch grafische Entwicklung und Parametrisierung ohne Programmierkenntnisse umsetzen.
Eine weit verbreitete Analysemethode sind Scorecards und insbesondere Balanced Scorecards (BSC). Letztere erlauben einen umfassenden Blick auf die Key Perfomance Indicators eines Unternehmens, als auch eine Kontrolle von Vision und Strategie mit Hilfe von konkreten Kennzahlen und Maßnahmen. Die Tabelle nennt die wichtigsten Anbieter.
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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CP Corporate Planing |
Webbasiertes, komplettes Software-Modul für BSC-Analysen | |
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Hyperspace |
Internet-basiertes, mandantenfähiges und mehrsprachiges BSC-System für alle gängigen DB-Systeme | |
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Oracle |
BSC-System von Oracle | |
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SAP |
Werkzeuge und Prozesse zur Strategieanalyse, basierend auf SAP Netviewer | |
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SAS |
Web-basierte Softwarelösung für die Verankerung strategischer Unternehmenssteuerung und Kennzahlenmanagement |
Data Mining Werkzeuge
Mit Data Mining Tools lassen sich komplexe Analysen von Datenbeständen durchführen, um darin Strukuren und Muster zu entdecken. Eingesetzt werden dabei Methoden der Statistik, des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz allgemein.
Einfache Data Mining Analysen können heute schon mit einigen Datenbank-Engines durchgeführt werden. In der Regel aber ist der Rückgriff auf Spezialwerkzeuge zu empfehlen. Diese sind allerdings nicht für Normaluser geeignet, sondern erfordern speziell ausgebildete Experten. Anbieter mit hohen Installationszahlen sind IBM, SAS und insbesondere SPSS, das mit Clementine einer der Marktführer bei Data Mining Tools ist.
Viele Software-Tools sind als Werkzeugbank mit einer Vielzahl von Methoden ausgestattet. Einige Anbieter reduzieren die komplexe Thematik, indem sie nur bestimmte Methoden anbieten. So beschränken sich beispielsweise die Tools SPSS AnswerTree und Prudsys Discoverer auf die Entscheidungsbaumanalyse.
Andere Werkzeuge wie Bissantz DeltaMaster fokussieren sich darauf, eine für Fachanwender verständliche Interpretation der Ergebnisse anzubieten. Eine dritte Klasse von Data Mining Tools wie MindLab NetMind konzentrieren sich auf bestimmte Anwendungsumgebungen wie Data Mining auf Websites.
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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Bissantz |
Software-Suite u.a. mit Data Mining, einfache Handhabung | |
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IBM |
Data Mining Option mit DB2 | |
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Microsoft |
Data Mining mit dem SQL Server 2005 | |
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MindLab |
Data Mining für Websites | |
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Oracle |
Option der Oracle Database Enterprise Edition | |
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Prudsys |
Entscheidungsbaumanalyse (Klassifikationsverfahren) für den Einsatz zur Erstellung von Kundenprofilen und Scoringmodellen | |
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SAS |
Client-Server-Anwendung mit umfangreicher Data Mining Funktionalität | |
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SPSS |
Client-Server Lösung zur Entscheidungsbaum-Analyse | |
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SPSS |
Komplette Data Mining Workbench, die den gesamten Analyseprozess durch eine grafische Programmieroberfläche darstellt |
Reporting-Tools und BI-Suiten
Die Ergebnisse der Analysen müssen berichtet werden. Hierfür sind - als dritter Software-Pfeiler - Reporting-Tools zuständig. Die statische oder dynamische Darstellung von Kennzahlen geschieht in der Regel in Tabellenform, zusammen mit Grafiken.
Die Tools sollten darüber hinaus Möglichkeiten der Berichtsdefinition und flexible Informationsdistribution bieten. Neuere Entwicklungen zielen auf eine vollständig webbasierte Abbildung des Berichtswesens und einer aktiven Verteilung von Reports an verschiedenste Ausgabemedien.
Während ein Teil der folgenden Tools ausschließlich Reporting als Schwerpunkt beinhaltet, folgen die meisten einem umfassenderen Ansatz und umfassen auch Analyse-Werkzeuge.
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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Actuate |
Browserbasierten Zero-Client-Zugriff und Einbindung in kundeneigene Web-Applikationen | |
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Oracle |
Reines Reporting-Tool von Oracle bestehend aus Oracle Reports Developer und Application Server Reports Services |
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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Bissantz |
Analyse, Planung und Reporting von mehrdimensionalen Daten | |
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Cognos |
Vollständige Palette an BI-Funktionen mit Berichten, Auswertungen, Analysen auf einer Architektur | |
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Cubeware |
Analyse, Planung, Reporting und Dashboarding in Einem | |
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Oracle |
Intuitiver Ad-hoc Query-, Analyse-, Reporting-Tool und Webpublishing-Tool | |
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SAP |
Komponente des SAP Business Information Warehouse mit flexiblen Reporting- und Analysewerkzeugen |
Schließlich beinhalten natürlich auch die großen BI-Produktsuiten Reporting-Features. Einen kleinen Überblick über einige dieser Suiten finden Sie in der letzten Tabelle.
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Anbieter |
BI-Werkzeug |
Kurzbeschreibung |
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Business Objects |
Durchgängige BI-Plattform, angefangen bei umfassenden Analysefunktionen wie Predictive Analytics bis hin zu Enterprise Information Management | |
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Microstrategy |
Umfassende, leicht handhabbare Lösung für Reporting, Monitoring und komplexe Analysen. | |
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MIK |
Umfassende, modulbasierte BI-Suite für Fachabteilungen und Top-Management |
Fazit
Der BI-Softwaremarkt ist recht unübersichtlich und bestimmt durch heterogene Anforderungen und vielfältige Werkzeugangebote. Offensichtlich unterschiedliche Lösungsansätze und Technologien erfordern für einen ersten Überblick eine klare Strukturierung.
Einen groben Überblick gewinnt man durch Klassifizierung der BI-Tools nach verschiedenen Funktionskategorien wie Datenintegration, Data Warehouse-Anwendungen oder Analyse-Werkzeugen. Auf vielen dieser Teilsegmente tummeln sich seit Jahren etablierte Anbieter, die zunehmend von großen Softwarehäusern wie SAP oder Microsoft bedrängt werden. Neben speziellen BI-Werkzeugen gibt es umfassende BI-Suiten, die versuchen, möglichst alle Anforderungen im BI-Umfeld abzudecken. Dies ist ein Trend, der künftig anhalten wird.
Eine Reihe von BI-Segmenten haben wir ganz übersprungen. Etwa die Ad-hoc-Analyse, Planung und Budgetierung oder Business Performance Management. Wer hierfür Software sucht oder einen noch umfassenderen Überblick über BI-Werkzeuge gewinnnen möchte sollte das Business Application Center besuchen. Dort finden Sie unter Barc-Guide ausführliche Listen und detaillierter Informationen zu BI-Software-Werkzeugen. (ala)