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In-Memory-Technologie für Mobile Business Intelligence Einfluss von In-Memory-Technologien auf mobileBI-Anwendungen

September 26, 2015 by Galina Baader, Harald Kienegger und Vassilena Banova

In-Memory-Technologie für Mobile Business Intelligence Einfluss von In-Memory-Technologien auf mobileBI-Anwendungen

Fachanwender und Entscheidungsträger fordern zunehmend einen ortsunabhängigen Zugriff auf ihre aktuellen Geschäftskennzahlen, um schnell auf Änderungen zu reagieren oder informierte Entscheidungen treffen zu können. Durch mobile Business Intelligence-Anwendung wird der ortsunabhängige Konsum von aktuellen Daten und Informationen erhöht und die Entscheidungsunterstützung beschleunigt. Für IT-Abteilungen hingegen ist die Bereitstellung dieser Anwendungen durch die steigende Datenmenge und heterogene IT-Landschaft erschwert. In-Memory-Technologien versprechen diesem Problem Abhilfe zu schaffen.

Mobile Endgeräte wie Smartphones oder Tablet-PCs sind aus der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken. Die Durchdringung mobiler Endgeräte im privaten Umfeld hat auch einen starken Einfluss auf die Nutzung von Geschäftsanwendungen. Nutzer wollen heute in der Lage sein, ähnlich wie bei ihren privaten mobilen Anwendungen, auf relevante Geschäftsdaten jederzeit und an jedem Ort zuzugreifen, ohne Abstriche in der Antwortzeit der Anwendungen zu machen.

Demgegenüber sehen sich Unternehmen mit einer steigenden Datenflut und der Forderung nach schnelleren Reaktionszeiten, auch auf mobilen Endgeräten verschiedener Hersteller, konfrontiert. Hauptspeicherdatenbanken versprechen hierbei Abhilfe zu schaffen. Durch das Vorhalten der gesamten Datenmenge im Hauptspeicher ergeben sich Geschwindigkeitsvorteile bis hin zur Echtzeitverarbeitung der Daten. Das Vorhalten von Aggregaten ist nicht mehr notwendig, da Berechnungen spontan durchgeführt werden können. Mit dem Durchbruch von In-Memory-Technologien wird den Nutzern mobiler Business Intelligence (BI)-
Lösungen erstmalig die Möglichkeit gegeben, hochaktuelle Geschäftsdaten von unterwegs zu nutzen und darauf basierend schnelle und informierte Entscheidungen zu treffen.

Evolution zu Mobile Business Analytics

Mobile BI-Lösungen ermöglichen Unternehmen die ortsunabhängige Nutzung von Geschäftsdaten. Entscheidungsträger können Kennzahlen von unterwegs analysieren und so bei Bedarf schnell reagieren. Auch Mitarbeiter im Außendienst können Berichte in Echtzeit abrufen und dadurch Kunden besser beraten. Analysten von Forester Research schätzen, dass innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre mobile Endgeräte häufiger als stationäre oder mobile Computer benutzt werden, um BI-Anwendungen zu nutzen [1]. Ähnliche Prognosen gibt es auch von Gartner, die mobile BI-Anwendungen auf der Spitze ihres Hype Cycle für BI positionierten [2].


Bild 1: Der Einfluss von In-Memory-Technologien auf Mobile BI.

Populär wurden BI-Anwendungen in den 90ern. Später wurde von Business Analytics-Anwendungen gesprochen. Heute werden die Begriffe häufig als Synonyme verwendet. Mittlerweile ist der Begriff Big Data in aller Munde. Tabelle 1 enthält eine ausführliche Übersicht über die Entwicklungsstadien von BI-Anwendungen [3].

Die erste Generation der BI-Anwendungen, BI und BA 1.0, konzentriert sich vor allem auf Datenkollektion, -extraktion und -analyse, für die statistische Methoden und Data-Mining-Techniken eingesetzt werden. Daten werden dabei im Rahmen eines ETL (Extract Transfer Load) Prozesses geladen. Die zweite Generation der Anwendungen, BI und BA 2.0 (um 2000), fokussierte sich auf die Sammlung und Auswertung webbasierter unstrukturierter Daten. Soziale Medien, wie soziale Netzwerke, Foren, Weblogs etc., können dabei mithilfe von Inhalts- und Textanalysemethoden ausgewertet werden. Momentan geht der Trend der BI und BA 3.0 zu mobilen Anwendungen. Der Fokus steht dabei auf ortsabhängigen, personen- und kontextbezogenen Datenanalysen.

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BA 3.0BIIn-Memory-TechnologieMobile Business Intelligence


[1] Evelson, B., et al.: A Practical How To Approach To Mobile BI. Forrester Research, 2011.
[2] Bitterer, A.: Hype Cycle for Business Intelligence. Gartner, 2011.
[3] Chen, H.; Chiang, R. H. L.; Storey, V. C.: Business intelligence and analytics: from big data to big impact. MIS Q., 2012, 36(4):
S. 1165 - 1188.
[4] Gronau, N.; Fohrholz, C.; Plygun, C.: Mobile Prozesse im ERP. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 2012, 49(4): S. 23 - 31.
[5] Wessel, P., Köffer, S.; Becker J.: Auswirkungen von In-Memory-Datenmanagement auf Geschäftsprozesse im Business Intelligence, in Wirtschaftsinformatik 2013, 2013.
[6] Wieland, C.; Lüdeking, M.: Trendmonitor Business Intelligence. RAAD Research, 2012.
[7] Plattner, H.; Zeier, A.: In-Memory data management: Technology and applications. Springer Science & Business Media, 2012.




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