Business-Intelligence-Strategie

Einsatz und Chancen von In-Memory-Technologien

Jenseits rückwärtsgewandter Controlling-Funktionen für die Finanzabteilung verfolgen Business-Intelligence-Einsatzszenarien (BI) in Fachabteilungen weitergehende, zukünftige Erkenntnisinteressen. Vor allem Kunden- und Produktdaten stehen im Fokus. Welche Rolle spielt dabei die Beschleunigung durch In-Memory-Technologien?

In-Memory im Mittelstand: Geschwindigkeit für alle

Excel ist nach wie vor das am häufigsten eingesetzte BI-Tool weltweit“, gibt Thomas Martens vom BI-Anbieter Cubeware zu. Für ein Unternehmen mit wenigen Quellsystemen, einer zentral organisierten Struktur, wenigen BI-Anwendern und wenig konfligierenden Erkenntnisinteressen kann Excel für die Sammlung, Auswertung und Darstellung von Daten und Informationen funktionieren. Wenn es aber um die systematische Analyse von Daten und Informationen zur kontinuierlichen Verbesserung der operativen und strategischen Entscheidungsfindung geht, kommen auch Mittelständler nicht an einem BI-System vorbei, erklärt er. Bestenfalls gelingt mit einer BI-Lösung auch außerhalb der Finanzabteilung ein Paradigmenwechsel hin zu einer Daten-, Informations- und Analysekultur in vielen Bereichen eines Unternehmen.
 
Im Fokus stehen dabei für viele Mittelständler vor allem Kundendaten, insbesondere die intensive Auswertung von Daten aus Marketing- und Vertriebsaktionen. Upselling und Cross-Selling sowie die Erschließung neuer Kunden- und Marktsegmente sind typische Wunschszenarien. „Ohne BI-und Big-Data-Lösungen ist es kaum möglich, ein besseres Verständnis für das Kundenverhalten zu bekommen und damit effektivere Entscheidungen zu treffen“, erläutert Ales Zeman, Manager bei Dell Software. Den somit möglichen Wettbewerbsvorteil haben mittelständische Händler erkannt, bestätigt Dr. Thomas Auer von Coplanner: „Kundendaten und -profile werden immer umfangreicher und auch die darauf basierenden Analysen werden anspruchsvoller, somit profitiert der Vertrieb von einer BI-Lösung.“ Gregor Stoeckler, Datavard, sieht im Vertrieb das Thema BI in Deutschland allerdings „noch etwas unterbelichtet“. Seiner Meinung nach ist dies ein großes Versäumnis. Denn für den vertrieblichen Einsatz entstünden neue Möglichkeiten wie Profitabilitätsanalysen für Kunden oder  Auswertungen von Vertriebsgebieten versus Abdeckung der Auftrags-Pipeline.
 
Kunden- und Produktdaten schneller analysieren
 
Auch für produzierende Unternehmen wird in Zeiten der maschinellen Vernetzung – Stichwort M2M – die Sammlung und Auswertung innerbetrieblicher Daten im Vergleich zu heute deutlich zunehmen. BI-Lösungen werden im Zuge dieser Entwicklung vermehrt zur internen Prozesssteuerung und Optimierung eingesetzt.
 
Themen, die gerade produzierende Unternehmen immer stärker betreffen, sind Analysen für Wartung und Kundenservice. Egal ob in Kaffeemaschinen, Kraftfahrzeugen oder riesigen Werkzeugmaschinen – überall fallen mittlerweile technische Daten zur Verwendung dieser Produkte, zu deren Status und zu ihrer Umgebung an. Diese von unzähligen Sensoren festgehaltenen Informationen lassen sich nutzbringend auswerten, um im Kundendienst Kosten zu sparen, verbesserte Dienstleistungen zu erbringen und natürlich auch um die Qualität der Produkte zu verbessern. „Letztlich sind dies alles Ansätze zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und der Profitabilität“, so Dr. Marcus Dill vom Analysten- und Beraterhaus Mayato. Er sieht die Entwicklung positiv: „Der Service hat sich vom früher als lästig empfundenen Anhängsel des Verkaufs längst zum eigenen Profit Center entwickelt und wird darüber hinaus zum Innovationsmotor für viele Mittelständler.“ Ohne Datenanalysen und vernünftige BI-Werkzeuge sei dies jedoch nicht möglich.
 
Lohnt In-Memory?
 
Die sinnvolle Nutzung dieser Werkzeuge steht und fällt für die Fachabteilungen häufig mit ihrer Geschwindigkeit. In-Memory-Lösungen nutzen den Arbeitsspeicher als Datenspeicher, um nicht auf Antwortzeiten von Festplattenlaufwerken warten zu müssen. Ob sich diese rasante, aber (noch) kostspielige Beschleunigung lohnt, hängt nicht mit der Größe eines Unternehmens zusammen.
 
Gregor Stoeckler empfiehlt, die Entscheidung für oder gegen In-Memory-Lösungen vielmehr am Einsatzszenario festzumachen: „Wichtig ist doch, wie hoch der Nutzen ist, den ein Unternehmen aus der Geschwindigkeit ziehen kann. Wenn ich meine Liquidität, meine Lagerreichweite oder die Vorhersagegenauigkeit von Rabattaktionen optimieren kann, weil Auswertungen, die heute Tage dauern, dann in wenigen Minuten oder überhaupt erst möglich sind, erzeugt das einen signifikanten Nutzen.“ Er rät, den Nutzen den Kosten gegenüberzustellen und sich nicht von Technikverliebtheit blenden zu lassen. „Niemand zahlt letztendlich für Geschwindigkeit, sondern für den Effekt.“
 
„Es geht nicht um die Größe des Unternehmens, sondern um die geeigneten Einsatzgebiete“, bestätigt auch Ales Zeman. „Wenn etwa Echtzeitauswertungen in komplexen Fertigungsprozessen gebraucht werden, lohnt sich In-Memory-Technologie durchaus, um schnell auf unerwartete Ereignisse reagieren zu können.“
 
Einsatzszenario und angestrebter Nutzen sind auch für Thomas Martens die entscheidenden Faktoren. Bei großen Mengen von Daten oder bei Daten, die eine schnelle Verarbeitung voraussetzen, lohne sich die In-Memory-Technologie nahezu in allen Fällen: „In-Memory sehen wir als ‚Möglichmacher‘ – eine Technologie, die in gewissen Prozessen genau den Beschleunigungseffekt oder die Vereinfachung des Workflows hervorruft, die benötigt wird, um gewünschte Ergebnisse zu erreichen.“

Ein Beispiel wäre ein mittelständisches Logistikunternehmen, das aufgrund der hauchdünnen Margen neben einer hohen Kosteneffizienz die Zeitpläne seiner Kunden auf die Minute genau einzuhalten hat. „Schnelle und kontinuierliche Auswertungen über die Wahl und den Zustand der Transportmittel in Abhängigkeit zur Route und den aktuellen Transportkosten ist hier oftmals das entscheidende Zünglein an der Waage, wenn es um die Kundenzufriedenheit geht. Hier lohnen sich In-Memory-Datenbanken auf jeden Fall, weil sie ihren Zeitvorteil gegenüber anderen Datenbanken optimal ausspielen können“, erklärt er.
 
Ob allerdings der Datenabzug für den standardmäßig versendeten Wochen- oder Monatsbericht nun 20 Minuten schneller vonstatten geht als ohne In-Memory-Unterstützung, ist im Zweifelsfall nicht entscheidend. „Hier wäre man eher dazu geneigt, die Investition als zu teuer einzuschätzen“, so Martens weiter.
 
Dr. Marcus Dill hingegen sieht den Einsatz von In-Memory-Komponenten heutzutage als Marktstandard. Die Technologie sei für jeden Mittelständler definitiv zu empfehlen, zudem mittlerweile sehr ausgereift und in der Regel nicht wesentlich teurer in der Anschaffung als herkömmliche Tools, so der Berater von Mayato. Nicht selten seien die In-Memory-Lösungen sogar günstiger und mit geringen Projektkosten verbunden. „Letzteres resultiert daraus, dass die ansonsten übliche aufwendige Modellierung und Performance-Optimierung deutlich einfacher gehalten werden kann“, berichtet er.
 
Für In-Memory-Werkzeuge brauche man zudem keine teuren Spezialisten und nur wenig IT. Viele Arbeiten bei der Berichtsentwicklung lassen sich im Fachbereich selbst erledigen, was bei der Auswertung von Kunden- und Produktdaten sinnvoll ist. „Die eigentlichen Vorteile der In-Memory-Tools kommen dann in der Nutzung zum Tragen: Die schnellen Antwortzeiten und die einfache Modellierung erlauben ein hohes Maß an Flexibilität innerhalb von Analysen und deren Anpassung. Wer heute noch zu klassischen BI-Lösungen ohne In-Memory-Komponente greift, begeht einen strategischen Fehler“, legt sich Dill fest. 


Das 5-Gang-Getriebe für Business Intelligence:

  • Datenmanagement
  • Datenmodellierung
  •  Data Governance
  • Datendistribution
  • Datenvisualisierung

 

Bildquelle: @ Thinkstock/iStockphoto

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