Wenn Reports ewig brauchen

Problem 2: Steigende Ansprüche der Nutzer

Zum anderen steigen die Ansprüche der BI-Anwender. Wer beispielsweise als Google-User daran gewöhnt ist, auf Suchabfragen postwendend Ergebnisse zu erhalten, legt diesen Maßstab auch an Datenbanken im Unternehmen an. Spürbare Wartezeiten werden von den Anwendern kaum noch toleriert (ebenso fehlender Bedienkomfort).

Nach Einschätzung von BARC führt das dazu, dass im Falle schlechter Performance die BI-Applikationen schlicht nicht mehr genutzt werden - mögen sie auch für noch so viel Geld angeschafft worden sein. Die Folge seien abteilungsspezifische Datenerhaltungs- und Auswertungssysteme und letztlich oft ein Wildwuchs an Datensilos auf Excel-Basis.

Verantwortliche von Business-Intelligence-Projekten sollten daher bei der Anforderungsanalyse das Leistungsprofil der geplanten Anwendung genau erfassen. Dabei sind laut BARC grundsätzlich sieben Performance-Faktoren zu berücksichtigen:

Sieben Performance-Faktoren

Insgesamt sieben Faktoren beeinflussen laut BARC die Leistung der künftigen Systemarchitektur und sollten vor der Investition in Software und Hardware für Business IntelligenceBusiness Intelligence stets beachtet werden: Alles zu Business Intelligence auf CIO.de

• Die eingesetzten Softwaretechniken - Datenbanken, BI-Applikationen und Integrations-Tools - müssen zusammenpassen.

• Je heterogener ein BI-System, umso komplexer ist es in aller Regel. Mit steigender Komplexität sinkt jedoch meist die Performance. Darum sollten Unternehmen IT-Landschaften mit vielen unterschiedlichen Datenspeichern, Integrationsprozessen und Werkzeugen möglichst rasch konsolidieren (sowieso tendieren immer mehr Unternehmen dazu, ihre BI-Vorhaben organisatorisch sauber aufzusetzen, beispielsweise in einem BICC).

• Die Hardware ist in Sachen Leistung ein entscheidender Faktor. Steigern lässt sich die Performance durch Architekturen wie Symmetric-Multi-Processing (SMP) oder Massive-Parallel-Processing (MPP).

• Sobald die Hardware-Performance durch schnelle Prozessoren und mehr Arbeitsspeicher gesteigert wird, droht der Zugriff auf die Festplatten zur Engstelle im System zu werden. BARC empfiehlt, auf intelligente Kompressions- und Caching-Mechanismen zu setzen. Solid-State-Drives (SSDs) auf Flash-Speicher-Basis etwa können die Leistung erhöhen - aber nur dann, wenn die Datenbank auf die SSD-Speichertechnik optimiert ist.

• In der immensen Datenflut gehen wichtige Informationen oft unter. Funktionen wie Indizierung und Aggregate helfen, relevante von unwichtigen Daten zu scheiden.

• Die Data-Warehouse-Architektur beeinflusst ebenfalls direkt die Performance, weil sie die Informationsflüsse im Unternehmen bestimmt. Ob ein zentrales Enterprise Data Warehouse (EDW), abhängige oder unabhängige Marts, föderierte Data Warehouses oder Mischarchitekturen adäquat sind, hängt indes von den jeweiligen Gegebenheiten im Unternehmen ab.

• Die Datenmodelle, die verschiedenen Applikationen zu Grunde liegen, wirken sich auch auf Erweiterbarkeit, Flexibilität und Performance aus. Laut BARC eignen sich für die analytische Informationsverarbeitung vor allem dimensionale Modellierungsansätze sowie die Modellierung von multidimensionalen Würfeln.