Die Leistung gilt als kritischer Faktor für erfolgreiche Business-Intelligence-Projekte, haben die Analysten des Business Application Research Center (Barc) festgestellt. Umfragen hätten gezeigt, dass Anwenderunternehmen schon seit Jahren eine schlechte Abfragegeschwindigkeit als größtes Problem im Rahmen von BI-Vorhaben sehen. Das hat verschiedene Gründe: Zum einen wächst aus Sicht der Experten die Komplexität von BI-Systemen. Immer mehr Anwender müssten aus immer größeren Datenmengen die für sie relevanten Informationen herausfiltern. Verbesserungen der Software- und Hardwaretechnik seien nur zum Teil in der Lage, diesen Komplexitätsschub abzufedern.
Darüber hinaus wachsen die Anforderungen der BI-Anwender. Die Toleranz für Wartezeiten auf Datenabfragen sinkt und die "subjektive Performance-Erwartung" steigt, sagen die Barc-Experten. Die User hätten sich an einen schnellen Verarbeitungstakt von Informationen gewöhnt - bestes Beispiel die Suchabfragen bei Google. Damit würden jedoch auch an die BI-Systeme höhere Maßstäbe angelegt was die Performance betrifft.
Performance-Aspekte
Die Performance eines BI-Systems wird durch verschiedene Faktoren beeinflusst, erläutern die Barc-Experten:
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Abfrageperformance: Die Abfrageperformance oder auch Antwortzeit/-geschwindigkeit bezeichnet die Zeitspanne zwischen dem Absenden einer Anfrage und der vollständigen Aufbereitung der Ergebnisse für den Anwender.
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Ladeperformance: Die Ladeperformance bezeichnet die benötigte Laufzeit von der Datenextraktion aus Vorsystemen bis zur Bereitstellung der Daten im BI-System. Der Ladeprozess beeinflusst auch unmittelbar die Abfragegeschwindigkeit, wenn notwendige Daten für eine Abfrage zunächst durch einen Ladeprozess beschafft werden müssen.
Folgen schlechter BI-Performance
Zu lange Wartezeiten frustrieren die Anwender und vermindern die Akzeptanz von BI-Systemen, warnen die Barc-Experten. In der Folge würden die oft für viel Geld angeschafften und mit hohem Aufwand eingeführten Applikationen wenig genutzt. Das führt oft zu abteilungsspezifischen Datenhaltungs- und Auswertungssystemen. Den Unternehmen droht ein Wildwuchs an Datensilos verschiedenen BI-Tools, die meist auf Excel basieren.
Damit verschenken die Unternehmen jedoch Potenziale, die moderne BI-Lösungen bieten. Auf Basis unternehmensweit ausgerollter und integrierter BI-Lösungen ließen sich den Analysten zufolge heute komplexe Fragestellungen beantworten, die die Firmenverantwortlichen dabei unterstützen könnten, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Lahmen die BI-Systeme jedoch, würden oft nur wenige und einfache Fragen gestellt, deren Nutzen für die langfristige Geschäftsplanung zudem meist fraglich ist.
Einflussfaktoren auf die BI-Performance
Die Leistungsfähigkeit von BI-Systemen hängt von verschiedenen Faktoren ab:
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Grundsätzlich müssen für ein leistungsfähiges BI-System die verschiedenen eingesetzten Softwaretechniken zusammenpassen. Das Zusammenspiel von Datenbanken, BI-Applikationen und den entsprechenden Integrations-Tools muss stimmen.
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Mit stark heterogen zusammengesetzten BI-Systemen steigt die Komplexität und sinkt in aller Regel die Performance. Die betroffenen Unternehmen sollten IT-Landschaften mit vielen unterschiedlichen Datenspeichern, Integrationsprozessen und Werkzeugen konsolidieren. Das erlaubt eine einfachere Wartbarkeit sowie schnellere Anpassungsfähigkeit und sorgt für eine bessere Performance.
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Einen entscheidenden Faktor für die BI-Performance stellt die eingesetzte Hardware-Architektur dar. Beispielsweise lässt sich die Leistung durch den Einsatz von Symmetric-Multi-Processing- (SMP) beziehungsweise Massive-Parallel-Processing-(MPP) Architekturen steigern.
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Während die Hardware-Leistung mit schnelleren Prozesoren und mehr Arbeitsspeicher steigt, bildet der Zugriff auf die Festplatten oft einen Flaschenhals im System. Hier gilt es auf intelligente Kompressions- und Caching-Mechanismen zu achten. Flash-Speicher-basierende Solid-State-Drives (SSDs) können die Leistung durch schnellere Datenzugriffe die Leistung erhöhen. Allerdings muss die Datenbank auf die SSD-Speichertechnik optimiert sein.
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Wachsende Datenmengen machen es für die Anwender oft schwer, die richtigen Informationen zu finden. Funktionen wie Indizierung und Aggregate helfen dabei, die Datenberge im Griff zu behalten.
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Die Data-Warehouse-Architektur definiert die Informationsflüsse und Datenbereitstellung im Unternehmen und wirkt sich damit unmittelbar auf die Performance aus. Je nach Anforderung müssen sich Anwender für die richtige DW-Architektur entscheiden, ein zentrales Enterprise Data Warehouse (EDW), abhängige oder unabhängige Marts, föderierte Data-Warehouse oder Mischarchitekturen.
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Unterschiedliche Applikationen erfordern spezielle Datenmodelle und beeinflussen Erweiterbarkeit, Flexibilität und Performance. Für die analytische Informationsverarbeitung eignen sich besonders dimensionale Modellierungsansätze wie das Star- oder Snowflake-Schema in relationalen Datenbanken sowie die Modellierung von multidimensionalen Würfeln.
Fazit
Um den Erfolg eines Projekts zu sichern, sollten Anwenderunternehmen bereits bei der Produktauswahl die verschiedenen Leistungsfaktoren im Blick haben, raten die Barc-Analysten. Neben der Performance gelte es auch auf die Skalierbarkeit zu achten, um das System zukünftig auf veränderte Anforderungen wie steigende Nutzerzahlen, wachsende Datenmengen und komplexere Anfrage anpassen zu können.
Das passende BI-System zu finden, erfordert gründliche Tests. Barc empfiehlt, die in Frage kommenden Produkte mit eigenen Daten in einer möglichst authentischen IT-Umgebung auf Herz und Nieren zu prüfen. Auf Marketing-Aussagen der Hersteller dürften sich die Kunden dagegen nicht verlassen. Auch Benchmarks, die die Hersteller gerne als Beleg für die Leistungsstärke ihrer Produkte heranziehen, seien nur mit Vorsicht zu genießen. Anwender müssten darauf achten, ob die Benchmark-Szenarien mit den eigenen Firmenverhältnissen vergleichbar seien. Informationen, wie sich die BI-Systeme im Praxiseinsatz schlagen, seien zudem von Referenzkunden der Hersteller zu bekommen.
Quelle: Computerwoche