II

Inhaltsverzeichnis

Seite   

ABBILDUNGSVERZEICHNIS   IV

ABK  ÜRZUNGSVERZEICHNIS  V

1  EINLEITUNG.  1

2  THEORETISCHE GRUNDLAGEN DER BUSINESS INTELLIGENCE.  1

2.1  Begriffsdefinition.  1

2.1.1  Business Intelligence.  1

2.1.2  Data Warehouse.  2

2.1.3  Berichtswesen  3

2.1.4  Analyse.  3

3  THEORETISCHE GRUNDLAGEN DES CLOUD COMPUTING  3

3.1  Begriffsdefinition.  3

3.1.1  Cloud Computing.  3

3.1.2  Virtualisierung.  4

3.1.3  Service-orientierte Architekturen (SOA)  4

3.1.4  Web Services  4

3.2  Cloud-Architekturen.  5

3.2.1  Organisatorisch  5

3.2.2  Technisch  6

3.3  Beispiele für Cloud-Angebote.  6

3.3.1  Amazon Web Services  7

3.3.2  Microsoft Azure.  7

4  ANFORDERUNGEN AN BUSINESS INTELLIGENCE LÖSUNGEN  8

4.1  Kriterien des Online Analytical Processing  8

4.2  FASMI Evaluierungsregeln  8

III

4.3  Informationsbereitstellung  9

4.3.1  Datenqualität  9

4.3.2  Geschwindigkeit des Zugriffs.  10

4.3.3  Präsentation der Informationen  11

4.3.4  Sicherheitsaspekte  11

4.4  Business Intelligence Integration in die Unternehmensstrategie  11

5  BUSINESS INTELLIGENCE LÖSUNGEN IN DER "CLOUD"  12

5.1  "BI in the cloud" Architekturen  12

5.2  Kritische Betrachtung des Konzepts.  13

5.2.1  Vorteile und Chancen  13

5.2.2  Nachteile und Risiken.  14

5.3  Juristische Betrachtung  15

5.3.1  Vertragliche Aspekte  15

5.3.2  Datenschutz und Datensicherheit.  17

5.4  Wirtschaftliche Aspekte  17

5.5  Marktentwicklung.  18

6  FAZIT  19

QUELLENVERZEICHNIS   20

IV

Abbildungsverzeichnis   

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Abbildung  1: Grobüberblick BI Komponenten  

Abbildung  2: Organisatorische Cloud Arten  

Abbildung  3: Taxonomie von Datenqualitätsmerkmalen nach Hinrichs  

Abbildung  4: BI in the Cloud Beispielarchitektur  

Abbildung  5: Entwicklung des Marktes für Cloud Computing  

V

Abkürzungsverzeichnis

aktual. aktualisierte BDSG Bundesdatenschutzgesetz BI Business Intelligence CRM Customer Relationship Management d. Verf. des Verfassers DWH Data Warehouse ETL Extrahieren/Transformieren/Laden ERP Enterprise Ressource Planning Haas Human as a Service HTTPS Secure Hypertext Transfer Protokol IaaS Infrastructure as a Service IT Informationstechnologie OLAP Online Analytical Processing PaaS Platform as a Service PPS Produktionsplanungs- und Steuerungssystem RDP Remote Desktop Protokoll SaaS Software as a Service SOA Serviceorientierte Architektur URI Uniform Resource Identifier überarb. Überarbeitete VPN Virtual Private Network XML Extensible Markup Language

1

1 Einleitung

In Zeiten globaler Krisen und Unsicherheiten stellt die Erhöhung der Steuerbarkeit von Unternehmen eine zentrale Aufgabe des Managements dar. Eine bessere Informationsversorgung für Entscheidungsträger, sowie Analysen von Schwachstellen und Einsparpotenzialen rücken in den Fokus. Business Intelligence (BI)-Systeme unterstützen Unternehmen dabei, ihre geschäftskritischen Daten und Prozesse transparent zu machen und versetzen Mitarbeiter in die Lage, bessere Entscheidungen zu treffen, sowie notwendige Ergebnisse schneller zu erzielen.

Die Integration von BI-Lösungen in die Unternehmensinfrastruktur, sowie der spätere Betrieb stellen jedoch hohe Anforderungen an die IT-Abteilungen dar und sind oft mit großen Investitionen verbunden. Ein Ansatz zur Entkopplung der betriebswirtschaftlich notwendigen BI-Lösungen von den damit unweigerlich verbundenen technischen Aspekten des Plattformbetriebs könnte das Konzept des Cloud Computing sein.

soll diese Hausarbeit die aus BI-Sicht bestehenden Anforderungen gegen die Aspekte einer Implementierung in der Cloud legen, und neben technischen Parametern auch auf nichtfunktionale Anforderungen eingehen. Es gilt also die Frage zu beantworten, inwiefern BI-Lösungen nach dem Konzept des Cloud Computing umsetzbar sind.

2 Theoretische Grundlagen der BI

2.1 Begriffsdefinition BI

Die richtigen Daten, zur richtigen Zeit, am richtigen Ort. Auf den Punkt gebracht sind dies die Anforderungen, welche Applikationen und Prozesse im BI-Umfeld im Fokus haben. Im etwas weiteren Sinne umfasst BI alle direkt und indirekt für die Entscheidungsfindung eingesetzten Anwendungen und beinhaltet neben der

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Auswertungs- und Präsentationsfunktionalität auch die Prozesse der Datenauf-

bereitung und -speicherung ¹ , wie die nachstehende Grafik veranschaulicht.

2.2 Begriffsdefinition Data Warehouse

Als elementare Komponente von BI-Systemen fungiert das Data Warehouse (DWH). Der Begriff DWH wurde wesentlich von William H. Inmon geprägt. Ein DWH ist die Zusammenführung von einem oder mehreren operativen Datenbeständen in ein logisch zentralisiertes dispositives Datenhaltungssystem. ² Idealtypisch dient ein DWH unternehmensweit als einheitliche und konsistente Datenbasis für alle Arten von Managementunterstützungssystemen und bildet somit den sogenannten Single Point of Truth. 3

¹ Vgl. Kemper, H.-G. et al. 2004, S. 4.

² Vgl. ebenda, S. 17.

³ Vgl. Muksch, H./Behme W. 2000, S. 6.