IT  Management  

Abbildungsverzeichnis   II

Tabellenverzeichnis   II

1  Einleitung  1

1.1  Abgrenzung des Untersuchungsbereichs  1

1.2  Aufbau der Ausarbeitung  2

2  Überblick über die bisherigen Lösungsansätze  3

3  Vorstellung neuer Lösungsansätze  5

3.1  Einführung in PowerPivot 2010  5

3.1.1  Beschreibung  5

3.1.2  Wesentliche Funktionalität  6

3.1.3  Verbesserungen zur Vorgängerversion  8

3.1.4  Service  9

3.1.5  Schnittstellen  10

3.2  Einführung in XLCubed  11

3.2.1  Beschreibung  11

3.2.2  Wesentliche Funktionalität  12

3.2.3  Verbesserungen zur Vorgängerversion  15

3.2.4  Service  15

3.2.5  Schnittstellen  16

3.3  Kernkompetenzen der neuen Lösungsansätze  16

4  Gegenüberstellung und Bewertung  17

5  Schlussbetrachtungen  19

Literatur  und Quellen a  

I

Business  Intelligence vs. Self Service Business Intelligence  

A  Leistungsvergleich c  

Bewertungskriterien  c  

Aufbau  und Ablauf des Vergleichs e  

Abbildung  2.1 Business Intelligence Ordnungsrahmen  3

Abbildung  3.1 Screenshot eines Excel-Datenblatts mit eingebetteter PowerPivot Feldliste  6

Abbildung  3.2 Screenshot einer Ausgabe mit PowerPivot 2010  7

Abbildung  3.3 Pivot-Tabelle / Pivot-Chart erstellen. Excel 2003 und 2007 im Vergleich  9

Abbildung  3.4 Datenimportmöglichkeiten für PowerPivot 2010  10

Abbildung  3.5 Darstellung der Abhängigkeit von Produkten und Regionen.  12

Abbildung  3.6 Beispiel eines in XLCubed erzeugten Dashboards  13

Abbildung  3.7 Beispiel eines MicroCharts  14

Abbildung  3.8 Neuerungen MicroCharts  15

Tabelle 4-1  Kriterienbasierte Gegenüberstellung BI und Self BI  17

Tabelle A-1  Bewertungskriterien und Gewichtung d  

II

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Das vorliegende Dokument wurde als Gruppenarbeit im Rahmen des Masterstudiengangs Service Management an der Fachhochschule Gelsenkirchen am Standort Bocholt im Wintersemester 2010/2011 erstellt. Es dient als Teilprüfungsleistung zum Wahlpflichtfach IT Management. „‰”‡œ—‰‰†‡••–‡”•—…Š—‰•„‡”‡‹…Š•

Die schnelllebigen globalen Märkte stellen Unternehmen täglich vor die wiederkehrende Aufgabe, die hereinbrechende Flut an qualitativen Informationen und quantitativen Daten aufzunehmen, zu verarbeiten und zeitnah richtige Entscheidungen zu treffen. Im Bereich der quantitativen Daten haben Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) ¹ die Aufgabe, komplexe Zusammenhänge in Datenbeständen zu erkennen, zu analysieren und so aufzubereiten, dass sie für den "information worker" ² verständlich und nutzbar sind. Neben modellorientierten Konzepten wie Online Analytical Processing (OLAP) ³ stehen auch datenorientierte Ansätze wie Data Warehouse (DW) ⁴ oder Business Intelligence (BI) ⁵ , um den täglichen Bedarf an komplexen Abfragen und Reportings zu erfüllen. All diesen Ansätzen ist es gemein, dass es sich weitgehend um kostenintensive Spezialistenwerkzeuge handelt, deren Funktionsmächtigkeit die vorhandenen Problemstellungen in kleinen und mittelständigen Unternehmen oftmals um ein Vielfaches übererfüllen.

Das allgemeine Umdenken in der Art der IT-Unterstützung von technologieorientierten IT-Bereichen zu kundenorientierten IT-Services ⁶ hat eine Verschiebung der Funktionen vom Spezialisten zum Endanwender bewirkt. Daraus resultierende Konzepte wie Self Service Business Intelligence (oder kurz Self BI) stellen erste alltagstaugliche Ansätze zur kostengünstigen und bedarfsgerechten Analyse und Präsentation komplexer Datenbestände dar. Gutierrez (2006) charakterisiert die wesentliche Zielsetzung wie folgt:

"Empowering the business users to access information they need, on-demand, without impact to IT" 7

¹ Siehe dazu bsp. http://www.worldlingo.com/ma/enwiki/de/Decision_support_system

² Microsofts zusammenfassender Begriff von charakteristischen IT-Nutzungsprofilen im Unternehmensalltag.

Siehe dazu http://blogs.msdn.com/b/bowerm/archive/2005/01/06/347803.aspx

³ Siehe dazu bsp. http://olap.com

⁴ Siehe dazu bsp. http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Archiv/56463/data-warehouse-v6.html

⁵ Siehe dazu bsp. http://businessintelligence.com

⁶ Vgl. Zarnekow (2007), S. 22

⁷ Siehe Gutierrez (2006), S. 1

IT Management

Den Unternehmen stehen somit heutzutage zwei wesentliche Lösungsansätze zum Erfüllen des täglichen Informationsbedarfs zur Verfügung:

• Dezidierte Spezialwerkzeuge, um die Arbeit von Spezialisten und Fachabteilungen zu unterstützen

• Erweiterungen von Büroanwendungen, um die Funktionen direkt dem Endanwender zur Verfügung zu stellen

In dieser Ausarbeitung wird untersucht, ob Lösungsansätze nach Self BI realistische Alternativen zu den am Markt erhältlichen Spezialwerkzeugen darstellen. Dazu werden die 2010 ⁸ XLCubed ⁹ Erweiterungen (engl. Add-In) PowerPivot und zum

Tabellenkalkulationsprogramm Microsoft Excel 2010 ¹⁰ herangezogen.

Wesentliche Absicht dieses Dokuments ist es,

• die Produkte PowerPivot 2010 und XLCubed umfassend vorzustellen und in ihrer jeweiligen Funktionalität aussagekräftig zu beschreiben, • eine Bewertung der vorgestellten Produkte abzugeben sowie • eine Gegenüberstellung mit herkömmlichen BI-Lösungsansätzen anzustellen.

Der strukturierte Leistungsvergleich von PowerPivot 2010 mit XLCubed wurde bei einer nachträglichen thematischen Neuorientierung aus technischen Gründen verworfen. Das dafür erarbeite Vergleichskonzept ist der Vollständigkeit halber als Anlage A beigefügt.

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Nach dieser Einführung befasst sich das zweite Kapitel mit der überblicksartigen Vorstellung bisheriger BI-Lösungsansätze. Es erfolgt eine einführende Charakterisierung, Einordnung und Kategorisierung. Das anschließende dritte Kapitel stellt die Self BI-Tools PowerPivot 2010 und XLCubed umfassend vor und beleuchtet die wesentlichen gemeinsamen Fähigkeiten und Funktionen von Self BI-Werkzeugen. Im vierten Kapitel werden die traditionellen Lösungskonzepte den neuen Ansätzen gegenübergestellt und es werden die jeweiligen Stärken und Schwächen aus verschiedenen Betrachtungswinkeln verglichen. Das fünfte und letzte Kapitel rundet die Ausarbeitung mit den Schlussbetrachtungen thematisch ab.

⁸ Siehe http://www.powerpivot.com

⁹ Siehe http://www.xlcubed.com

¹⁰ Siehe http://office.microsoft.com/de-at/excel

2

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Business Intelligence na ch Kemper et al. (2006) ist "ein integrierter, T-basierter Gesamtansatz zur betriebliche unternehmensspezifischer, IT en Entscheidungsunterstützung" ¹¹ . BI-Systeme sind vertikal in die Systemlandschaft eines Unternehmens aggregierten und integrierte analytische Inf formationssysteme. Sie arbeiten mit standardisierten quantitativen n Daten und qualitativen Informationen, die entweder aus horizontal integrierten Tra ansaktionssystemen entlang der Wertschöpfungskette des Unternehmens oder aus ext ernen Quellen stammen. Grothe/Gentsch (2000) führen die ation ¹² ein, um den Prozessschritte der Bereitstell lung, der Entdeckung und der Kommunika analytischen Prozess des Umwandelns von fragmentierten Unternehmens- und Wettbewerbsdaten in "hand dlungsgerichtetes Wissen über die Fähigkeiten, Positionen, ndlungsfelder" ¹³ zu Handlungen und Ziele der betrachteten internen oder externen Han strukturieren. Kemper et al. (2006) beschreiben mit dem in Abbildung 2.1 skizzierten dreischichtigen BI-Ordnungsrahmen ein generisches Konzept zum Ableiten und Entwerfen von unternehmensspezifischen Lösungen:

¹¹ Siehe Kemper et al. (2006), S. 8

¹² Vgl. Grothe/Gentsch (2000), S. 20

¹³ Siehe Grothe/Gentsch (2000), S. 1

¹⁴ Abbildung aus Kemper et al. (200

IT Management

Neben der konzeptionellen Einteilung anhand des obigen Ordnungsrahmens werden BI-Systeme auf operativer Ebene in die Bereiche Frontend und Backend unterteilt. Frontend-Tools sind nach dieser Gliederung Anwendungen, die sich am vorderen Ende des BI-Systems befinden und mit denen der Endanwender unmittelbaren Kontakt hat. Im Backend werden hingegen alle Serviceanteile wie Datenmanagement, -aufbereitung und -modellierung, temporale und persistente Datenhaltung oder auch die Administration und Systempflege operativ zusammengefasst. Das Backend eines BI-Systems wird durch IT-Fachpersonal betreut, wohingegen der Endanwender mit diesen Werkzeugen im alltäglichen Geschäft keinen Kontakt hat.

Bei der Einführung von BI-Systemen spielen die hohen Kosten eine bedeutende und hemmende Rolle. ¹⁵ So müssen neben Ausgaben für die physikalische IT-Infrastruktur und Personalkosten vor allem die Lizenzkosten der einzuführenden Systeme eingeplant werden. Diese können je nach Unternehmensgröße und gewähltem Lizenzmodell die 100.000 Euro-Marke überschreiten. Selbst kleine und mittelgroße Unternehmen müssen mit Ausgaben um 30.000 Euro für grundlegende BI-Architekturen rechnen. 16

Eine Studie des Forschungs- und Beratungsinstituts BARC ¹⁷ ermittelt, dass BI-Lösungen weltweit von rund 150 Anbietern vertrieben werden, die 2009 in Deutschland einen Umsatz von 816 Millionen Euro erreichen konnten. Der deutsche Markt wird zunehmend durch wenige große Firmen (Oracle, SAP, IBM, SAS und Microsoft) dominiert, die zusammen einen Marktanteil von 60,6% (Vorjahr: 57%) aufweisen. Der Branchenprimus Oracle erreicht hier einen Marktanteil von 14,6% mit nur knappem Vorsprung vor SAP mit 13,3%. Der Umsatz mit BI-Anwenderwerkzeugen (Frontends) und -Applikationen stieg um 6% auf 474 Millionen Euro, wohingegen der Backend/Datenmanagement-Bereich um 10% auf 342 Millionen Euro anwuchs. Die Konzentration auf wenige Großanbieter ist dabei im Bereich des Backend ausgeprägter als es bei BI-Anwenderwerkzeugen der Fall ist. Für 2010 werden 10 bis 15% Marktwachstum erwartet. BARC schätzt zudem, dass in 2012 mehr als eine Milliarde Euro Umsatz mit BI-Software im deutschen Markt erzielt werden wird. 18

¹⁵ Vgl. http://www.innovations-report.de/html/berichte/studien/bericht-30350.html [Zugriff: 15.11.2010]

¹⁶ Vgl. Angebote zu Oracle-Produktpaketen (Client und Serverlizenzen) unter http://www.ise-lizenzen.de

¹⁷ siehe http://www.barc.de

¹⁸ Vgl. http://www.barc.de/de/marktforschung/research-ergebnisse/bi-softwaremarkt-2009.html

[Zugriff: 14.11.2010]

4