Wo Datenverarbeitung in Echtzeit sinnvoll ist

Faktor 6: Das BI-System

Welchen Einfluss die neuen Analytics-Paradigmen auf die klassischen BI-Architekturen haben werden, ist noch nicht abzusehen. Anwender stellten Komponenten wie das Data Warehouse jedoch zunehmend in Frage. Eine Zeit lang habe man versucht, allwissende Data Warehouses (DWs) zu bauen, in denen alle Daten zusammenfließen sollten, so Volker Bay, Leiter des Bereichs Information Management bei Accenture. "Heute hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, dass es so etwas nicht gibt."

Aus Sicht von Hufenstuhl passt das klassische DW auch nicht zum Realtime-Paradigma. "Jedes Mal, wenn das System Daten kopieren muss, geht Zeit verloren - und seien es nur Sekunden." Jede Form von Redundanz erzeuge Kosten und ein Zeitdefizit. "Die Realtime-Bewegung wird sich auf die Architektur der bestehenden DW-Lösungen auswirken und stellt höhere Anforderungen an die Ladeprozesse." Echtzeitverarbeitung bedeute, einfache Analytics wieder stärker in die operativen Systeme zu verlagern. Hufenstuhl verweist in diesem Zusammenhang auf In-Memory-Lösungen wie SAPs HANA, die Daten direkt aus den operativen Systemen verarbeiten. "Letztlich braucht man dann für viele Realtime-Berichte kein Data Warehouse mehr." (Computerwoche)