Business Intelligence Systeme im Vergleich. Softwarequalität und Usability


Fachbuch, 2019

93 Seiten


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung

2 Grundlagen
2.1 Business Intelligence
2.2 Softwarequalität

3 Konzeption und Methode
3.1 Erweiterter Kriterienkatalog
3.2 Business Intelligence Softwareauswahl
3.3 Qualitative Vorgehensweise

4 Qualitativer Vergleich der Business Intelligence Systeme
4.1 Werkzeugschnittstelle / Funktionalität
4.2 Ein- und Ausgabeschnittstelle
4.3 Dialogschnittstelle
4.4 Bewertung und Ergebnisse

5 Fazit

Literaturverzeichnis

Anhang A: Bewertung SAP Lumira Discovery

Anhang B: Bewertung Tableau Desktop

Anhang C: SAP Lumira Discovery Installationsdokumentation

Anhang D: Tableau Desktop Installationsdokumentation

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Top intelligence applications being used in organizations worldwide as of 2018

Abb. 2: Market share of the leading business intelligence software vendor, as of 2017

Abb. 3: Priorities of companies when evaluating a new analytics vendor worldwide as of

Abb. 4: Ebenen eines ganzheitlichen BI Verständnisses

Abb. 5: Eigene Darstellung eines Business Intelligence Systems und Datawarehouse

Abb. 6: Eigene Darstellung eines Datawarehouse und BI Front-End

Abb. 7: Eigene Darstellung Softwarequalität nach ISO/IEC Norm 25010.

Abb. 8: Beziehungen der Bestandteile von ISO 9241 zueinander

Abb. 9: IFIP-Modell für Benutzungsschnittstellen

Abb. 10: Eigene Darstellung der erweiterten Vergleichskriterien

Abb. 11: modifiziert durch Verf. SAP Lumira System als Übersicht

Abb. 12: modifiziert durch Verf. klassische Architekturskizze von SAP Lumira

Abb. 13: modifiziert durch Verf. Architekturkonzept für SAP Lumira Discovery

Abb. 14: Eigene Darstellung der Architekturskizze für Tableau

Abb. 15: Eigene Darstellung Architekturkonzept für Tableau Desktop

Abb. 16: Werkezugschnittstelle / Funktionalität – Balkendiagramm

Abb. 17: Ein- und Ausgabeschnittstelle - Balkendiagramm

Abb. 18: Dialogschnittstelle – Balkendiagramm

Abb. 19: Vergleich der Werkzeugschnittstelle/Funktionalität

Abb. 20: Vergleich der Ein- und Ausgabeschnittstelle

Abb. 21: Vergleich der Dialogschnittstelle

Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Gewichtungsberechnung für Kriterien der Werkzeugschnittstelle/Funktionalität

Tab. 2: Gewichtungsberechnung für Kriterien der Ein- und Ausgabeschnittstellen

Tab. 3: Gewichtungsberechnung für Kriterien der Dialogschnittstelle

Tab. 4: Definition für die Kriterien der Werkzeugschnittstelle / Funktionalität

Tab. 5: Definition für die Kriterien der Ein- und Ausgabeschnittstelle

Tab. 6: Definition für die Kriterien der Dialogschnittstelle

Tab. 7: Bewertungsmatrix der Werkzeugschnittstelle / Funktionalität

Tab. 8: Bewertungsmatrix der Ein- und Ausgabeschnittstelle

Tab. 9: Bewertungsmatrix der Dialogschnittstelle

Tab. 10: Bewertungsmatrix und Ergebnis SAP Lumira Discovery und Tableau Desktop

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

In diesem Kapitel wird nach einer kurzen prägnanten Einleitung in das Thema dieser Bachelor Thesis die Problemstellung erörtert und vorgestellt. Die Zielsetzung schließt das Kapitel mit der Aufstellung der Forschungsfragen ab.

Durch die schnelle Digitalisierung entwickelt sich der IT-Markt stetig weiter, und damit auch das Angebot von Analytics Software. Dabei sollen wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewonnen werden. Business Intelligence und neuere Ansätze wie Big Data oder Data Science ermöglichen es, aus großen Datenmengen neue Entscheidungsgrundlagen zu schaffen, Geschäftsprozesse und Kundenorientierung zu optimieren, Risiken zu kalkulieren und die Profitabilität zu steigern. In einer Umfrage von Forbes & Microstrategy werden die ab 2018 weltweit in Organisationen eingesetzten Top-Intelligence-Anwendungen aufgeführt. Dabei wurden 500 Analytics Professionals in Unternehmen befragt, in welchen Intelligence Anwendungen eingesetzt werden. Der Abbildung 1 kann die anteilige Nutzung von Intelligence Anwendungen in diesen Unternehmen entnommen werden. Dabei erhält man einen guten Überblick, welche Analytics Anwendungen Einzug in die Wirtschaft erhalten bzw. bereits haben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Top intelligence applications being used in organizations worldwide as of 2018

Quelle: [vgl. Forb18a]

In Bezug auf die Business Intelligence Anwendungen sind das Enterprise Reporting sowie Data Discovery mit jeweils 47% als die nach Big Data Analytics zweit meistgenutzten Analytics Anwendungen in Unternehmen vorzufinden. Sie stellen somit einen essentiellen Bedarf von Business Intelligence Anwendungen in Unternehmen dar.

Aus der Studie von Gartner & JP Morgan Chase aus dem Jahr 2017 geht hervor, dass sich viele Anbieter auf die Entwicklung von Business Intelligence Software spezialisiert haben. Der Marktanteil der weltweit führenden Business Intelligence Anbietern aus dem Jahr 2017 kann der Abbildung 2 entnommen werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Market share of the leading business intelligence software vendor, as of 2017

Quelle: [vgl. Gar17]

1.1 Problemstellung

Innerhalb eines Unternehmen kommt es durchaus vor, dass mehrere Business Intelligence Anwendungen genutzt werden, wobei der Anwender unterschiedliche Aufgaben in den jeweiligen Business Intelligence Anwendungen durchführt. Aufgrund des komplexen und zunehmenden Angebots von Business Intelligence Anwendungen ist es fraglich, ob ein Anwender das vorhandene Wissen auf weitere Business Intelligence Anwendungen, die sich beispielsweise in der Benutzeroberfläche oder Menüführung ähneln, übertragen kann. Dabei ist gerade in Unternehmen der wirtschaftliche Aspekt sehr wichtig. Denn der Ablauf in der Bedienung einer Anwendung kann das wirtschaftliche Ergebnis durch entstehende Opportunitätskosten beeinflussen. Zudem kann eine suboptimale Bedienung von Anwendungen zur Demotivation der Anwender führen. [vgl. DGUV, S. 8.]

Vor dem Kauf und der eigentlichen Nutzung von Software innerhalb des Unternehmens wird vorab ein Kriterienkatalog von Verantwortlichen ausgearbeitet, der bei der Auswahl der passenden Analytics Software unterstützen soll. Durch Machbarkeitsstudien können die Beteiligten bei der Identifizierung der passenden Softwareauswahl unterstützen. Aus der Umfrage von Forbes & Microstrategy „Priorities of companies when evaluating a new analytics vendor worldwide as of 2018“, in der Abbildung 3 dargestellt, geht hervor, dass Unternehmen die Prioritäten von Analytics Software unterschiedlich definieren.

Als das wichtigste Kriterium bewerteten Unternehmen die Sicherheit der Analytics Anwendung. Zusätzlich wurden von Unternehmen drei weitere Kriterien mit gleich hoher Priorität von jeweils 17 % evaluiert. Diese sind eine umfassende Analytics Plattform sowie das Image des Produktes und des Anbieters auf dem Analytics Markt. Ein weiteres zentrales Kriterium bezieht sich auf die Benutzerfreundlichkeit und hebt damit die große Bedeutung einer einfachen Handhabung in der Nutzung von Analytics Anwendungen hervor.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: Priorities of companies when evaluating a new analytics vendor worldwide as of 2018

Quelle: [ vgl. Forb18b]

In einer Marktstudie der Conespirit GmbH in Kooperation mit der Hochschule Heilbronn wurde der Status quo der Nutzung von Enterprise Resource Planning und Business Intelligence Anwendung sowie der Nutzen und Bedarf von Business Intelligence Anwendungen untersucht. Zusätzlich wurden die Kaufgründe für Business Intelligence als Software „as a Service“ betrachtet. Die 295 Befragten wurden gebeten, die Kriterien auf einer Skala von 1 bis 6 einzuschätzen. Aus der Umfrage kam hervor, dass Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 5,5 der wichtigste Faktor und somit Kaufgrund für eine Business Intelligence as a Service Lösung darstellt. [vgl. Cone17, S. 18.]

1.2 Zielsetzung

Aus der erläuterten Problemstellung lässt sich schließen, dass sich der weltweite Markt für Analytics Anwendungen stetig weiterentwickelt. Gerade im Bereich Business Intelligence ist das direkte Arbeiten mit grafischen Benutzeroberflächen an Anwendungssystemen unabdingbar. Im Umgang mit unterschiedlichsten Business Intelligence Anwendungen ist die Benutzerfreundlichkeit für den Anwender ein wichtiges Kriterium. Dieser soll seine Arbeit mit geringem Aufwand erledigen können. Dabei ist die Software Ergonomie essentiell, denn sie entscheidet, ob der Anwender seine Aufgaben effizient erfüllen kann. [vgl. Woy11, S. 8.] Nach Kohnke wird dies mit zwei Variablen beschrieben:

„.. zwei zentrale Variablen [spielen] eine besondere Bedeutung für die Akzeptanz und das Nutzungsverhalten von Anwendern...: die wahrgenommene Nützlichkeit der Systemnutzung und die wahrgenommene Leichtigkeit der Systemnutzung.“

[Ko15, S. 116.]

Das Ziel dieser Arbeit ist ein qualitativer Vergleich von Business Intelligence Systemen mittels einem theorieorientierten Ansatz, welcher sich auf Kriterien aus der Softwarequalität bezieht. Dabei werden anhand einer tiefergehenden Betrachtung von Softwarequalitätskriterien und deren Normen im Kontext zur Usability Kriterien herausgearbeitet, die es ermöglichen, einen qualitativen Vergleich von SAP Lumira Discovery und Tableau Desktop durchführen zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wird auf einen bestehenden Ansatz aus der Softwareergonomie zurückgegriffen und es werden anhand der ISO Norm 9241-11 eigene Prüfkriterien hergeleitet. Dabei soll sich der qualitative Vergleich an anerkannten Qualitätsstandards sowie Normen orientieren. Im Zentrum der Arbeit stehen folgende Fragestellungen:

1. Welche Normen und Standards der Softwarequalität können für einen qualitativen Vergleich von Business Intelligence Systemen herangezogen werden?
2. Welche Prüfkriterien lassen sich auf Business Intelligence Systeme für Self-Service und Data Discovery im Kontext zur Usability anwenden?
3. Welches Business Intelligence System (SAP Lumira Discovery oder Tableau Desktop) erfüllt die Prüfkriterien im Kontext zur Usability am ehesten?

2 Grundlagen

In diesem Kapitel werden die theoretischen Grundlagen des Begriffs Business Intelligence erläutert. Dabei geht der Autor auf Definitionen sowie die Architektur und das Datawarehouse ein. Zusätzlich werden die Business Intelligence Anwendungen SAP Lumira und Tableau im Kontext Business Intelligence vorgestellt. Abschließend wird Softwarequalität erläutert und das Qualitätsmerkmal Usability für den Business Intelligence System Vergleich tiefergehend betrachtet.

2.1 Business Intelligence

Die Gartner Group hat Mitte der 90er Jahre den Begriff Business Intelligence geprägt. [vgl. Sch16, S. 20.] Dabei wird das Wort „Intelligence“ im deutschen Sprachgebrauch als Ergebnis einer Handlung verstanden, welche zu einer Erkenntnis führt. Im Kontext mit „Business“ wird der Bezug zum Unternehmen hergestellt und ist somit als „Geschäftsbetrieb“ zu verstehen. Daraus abgeleitet benötigen Unternehmensentscheider Erkenntnisse aus dem Geschäftsbetrieb, um eine optimale Steuerung von Geschäfts- und Unterstützungsprozessen zu tätigen. [vgl. Sch16, S. 22.] Mit Business Intelligence, kurz „BI“ genannt, wird ein IT-basierender Ansatz zur Entscheidungsunterstützung bezeichnet. Eine ausführliche Definition beschreibt Business Intelligence auch als Sammelbegriff, welcher IT-gestützt die Aufbereitung und Analyse von Informationen durchführt. [vgl. Sie18, o.S.] Dabei lassen sich BI-Werkzeuge von BI-Anwendungssystemen unterscheiden. BI-Werkzeuge werden in der Entwicklung von Anwendungen und im Berichtswesen genutzt. BI-Anwendungssysteme bilden wiederum Teilbereiche eines allumfänglichen Business Intelligence Systems. [vgl. Kem10, S. 9.] Nach Schieder lässt sich Business Intelligence in vier Ebenen unterteilen (siehe Abbildung 4).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 4: Ebenen eines ganzheitlichen BI Verständnisses

Quelle: [vgl. Sch14]

Die unternehmensweiten Organisationseinheiten, welche sich mit Business Intelligence auseinandersetzen (Institutionelles BI-Verständnis), nennen sich Competence Center. Diese sind auch als Business Intelligence Competence Center (BICC) bekannt. Die Zuständigkeit liegt im zielgerichteten Erzeugen von Business Intelligence (Resultatives BI-Verständnis) im Unternehmen. Hinzukommend werden durch das Business Intelligence Competence Center BI-Prozesse und BI-Standards für die Prozessresultate durch Governance Richtlinien sichergestellt. Die Technische Ebene besteht aus mehreren BI-Systemen bzw. Komponenten, welche unterschiedliche Aufgaben sowie Funktionalitäten haben. Hierzu gehören die Sammlung, Integration, Bereitstellung, Speicherung und Auswertung von Informationen sowie der Präsentation der Ergebnisse. [vgl. Sch16, S. 24.]

2.1.1 Definition und Architektur

Business Intelligence dient als informationstechnische Entscheidungsunterstützung in Unternehmen. Durch das Sammeln und Auswerten von Daten sollen Erkenntnisse und Informationen gewonnen werden. [vgl. Grü09, S. 398.] Die Architektur von Business Intelligence Systemen besteht aus zwei separaten Systemen (siehe Abbildung 5). Die Daten, welche dem Business Intelligence Anwendungssystem zur Verfügung gestellt werden, befinden sich in einem Datawarehouse. Sie werden durch Datenintegrations-Anwendungen in das Datawarehouse geladen. Das Auswerten der Daten erfolgt mit dem Business Intelligence Anwendungssystem. Somit lässt sich eine logische Abgrenzung zwischen beiden Systemen erkennen. [vgl. Glu06, S. 14.] Eine einfache Architekturskizze eines Business Intelligence- und eines Datawarehouse-Systems zeigt die logische Trennung (siehe Abbildung 5).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 5: Eigene Darstellung eines Business Intelligence Systems und Datawarehouse

Quelle: [Eigene Darstellung.]

Nach der Sammlung von Daten in unterschiedlichen operativen Anwendungssystemen und Datenbanken werden diese mittels Extrahieren, Transformieren und Laden in ein Datawarehouse übertragen. Dieses Vorgehen wird auch ETL-Prozess genannt. Dabei werden die heterogenen Daten im Ziel-Datawarehouse zu einem konsistenten Datenbestand zusammengeführt. Anschließend werden einzelne Datentöpfe für bestimmte Fragestellungen der Unternehmensfachbereiche erstellt. Hierbei ist es wichtig, in Absprache mit den Unternehmensfachbereichen zu erkennen, welche Daten für die Fragestellungen unabdingbar sind. Das Endprodukt, welches sich im Datawarehouse für die einzelnen Unternehmensfachbereiche finden lässt, ist der sogenannte „Data Mart“, eine relationale Ansicht auf einen bestimmten Datentopf. Weiterhin sind auch multidimensionale Ansichten auf einen aggregierten Datenbestand (Online-Analytics-Processing-Cube) möglich. [vgl. Glu06, S. 14ff.] Eine Vereinfachung der Datenauswertung für den Unternehmensfachbereich bietet eine semantische Schicht im Business Intelligence System. Dabei werden Datenbankansichten (Views) auf Metadatenebene erstellt, welche als Business Schicht funktionieren. Der Unternehmensfachbereich benötigt somit keine tiefergehenden Kenntnisse von Datenbanken bzw. Datenbanksprachen wie Structured Query Language (SQL). Der einzelne Berichtsentwickler erhält somit eine Abfrageansicht, welche vordefinierte und selbsterklärende Dimensionen, Attribute und Kennzahlen beinhaltet. [vgl. Ahs14, S.29 f.]

2.1.1.1 Datawarehouse

Die Grundlage eines Business Intelligence Systems ist ein Datawarehouse, welches heterogene Daten aus unternehmensinternen und -externen Datenquellen zur Verfügung stellt. Die Daten im Datawarehouse liegen granular sowohl aggregiert über einen längeren Zeithorizont konsistent vor. Business Intelligence Anwendungssysteme haben somit eine unternehmensweite sowie einheitliche Datenbasis, um Auswertungen und Analysen durchzuführen. [vgl. Kem10, S. 19 f.]

Die Datenintegration ist Hauptbestandteil des Datawarehouse. Sie ist die Schnittstelle zwischen den unternehmensinternen und -externen Datenquellen, die die Datensammlung im Datawarehouse ermöglichen. Der erste Schritt ist die Anbindung der Quellsysteme an die ETL-Anwendung. Der Prozess wird durch ein initiales Datenladen von den Quellsystemen in den „Stage“ Bereich durchgeführt. Die unternehmensrelevanten selektierten Daten werden in die „Stage“ Datenbank geladen. Dieser Prozess wird auch als „Staging“ bezeichnet. Da die geladenen Daten im „Stage“ Bereich heterogen sind und keiner Logik unterliegen, erfolgt das Transformieren bzw. Cleansing der Daten. Dieser Schritt beinhaltet mehrere Teilschritte wie z.B. das Filtern von Daten, die nicht weiter benötigt werden, die Harmonisierung auf inhaltliche, technische und betriebswirtschaftliche Standards, die Verdichtung der Daten zu aggregierten Informationen und die Anreicherung weiterer Daten, die zur Bildung bestimmter Kennzahlen benötigt werden. Das Transformieren stellt somit einen wichtigen Prozess dar. Abschließend werden die transformierten Daten in das Ziel-Datawarehouse geladen. Der Prozess Datenladen in das Ziel-Datawarehouse erfolgt in der Regel periodisch, welches täglich, wöchentlich oder monatlich durchgeführt werden kann. Eine Abbildung des Prozesses ist auch in Echtzeit möglich. Dadurch erhöht sich die Datenaktualität im Datawarehouse. [vgl. Kem10, S. 26 ff.] Damit die Daten im Ziel-Datawarehouse durch Business Intelligence Anwendungssysteme genutzt werden können, wird ein abgestimmtes Datenmodell erstellt. Die Datenmodelle können relational aufgebaut werden, wie beispielsweise der Data Mart oder multidimensional wie ein Online-Analytics-Processing-Cube. Wie in der beispielhaften Architekturskizze eines klassischen Datawarehouse aufgezeigt (s. Abbildung 6), werden die operativen Daten aus den Quellsystemen durch den Extrahieren-Transformieren-Lade-Prozess in den endgültigen Datenmodellen wie dem Data Mart oder dem Online-Analytics-Processing-Cube enden. Weiterführend ist die schematische Ankopplung an das Business Intelligence Anwendungssystem skizziert, um die Präsentationsebene darzustellen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 6: Eigene Darstellung eines Datawarehouse und BI Front-End

Quelle: [Eigene Darstellung.]

Dieses Unterkapitel dient der kurzen Einführung in das Datawarehouse und soll die Bedeutung von Business Intelligence aufzeigen. Eine tiefergehende Betrachtung im Rahmen dieser Arbeit wird jedoch aufgrund des begrenzten Umfangs nicht weiter fortgeführt.

2.2 Softwarequalität

Die Softwarequalität bezeichnet die Merkmale eines Softwareprodukts und den Grad der Erfüllung der gestellten Anforderungen an diese Software. Die Softwarequalität misst sich beispielsweise an folgenden Merkmalen: angemessene Antwortzeiten der Software, Erfüllung der genannten Funktionen durch die Software, zuverlässige und einfache Bedienung der Software. [vgl. Gol11, S. 120.] Sind diese Merkmale erfüllt, wird von einer hohen Softwarequalität gesprochen. In der Literatur werden spezifische Kriterien und Merkmale von Softwarequalität benannt. Bei einer tiefergehenden Betrachtung von Standards und Normen von Softwarequalität lassen sich Spezifizierungen der Merkmale in vordefinierten Standards finden. Die Vereinigung International Organisation für Standardisation (ISO) ist der Herausgeber für die Definition und Festlegung dieser Standards. Die Internationale Elektrotechnische Kommission (IEC) ist eine weitere Internationale Normungsinstitution. [vgl. IEC, o.S.] Beide Institutionen, die ihren Hauptsitz in der Schweiz haben, arbeiten eng zusammen. Die Internationale Organisation für Standards und die Internationale Elektrotechnische Kommission sind beides unabhängige, nicht staatliche Institutionen. Die Internationale Organisation für Standardisation hat ca.162 Mitglieder, wobei die Mitglieder das Expertennetzwerk, welches dazu beiträgt, Normen im Bereich der Softwarequalität zu erarbeiten und zu pflegen, bilden. [vgl. ISO, o.S.] Eine unter den Institutionen erstellte Norm ist die ISO Norm 9126, welche den Begriff Softwarequalität wie folgt definiert:

„Softwarequalität ist die Gesamtheit der Merkmale und Merkmalswerte eines Software-Produkts, die sich auf dessen Eignung beziehen, festgelegte Erfordernisse zu erfüllen.“ [ISO9126]

Aus der Definition geht hervor, dass Softwarequalität eine multikausale Größe beschreibt. Dabei ist es nicht möglich, Softwarequalität anhand eines einzelnen Merkmales oder Kriteriums zu messen. Hinter den Merkmalen verbergen sich weitere Kriterien, die sich auch gegenseitig ausschließen können. Die Relevanz der einzelnen Merkmale und Kriterien variiert in Abhängigkeit des Anwendungsgebietes und lässt somit keine Rückschlüsse auf die Bedeutsamkeit zu. [vgl. Hof13, S.6.]

Im Jahr 2011 wurde die ISO Norm 9126 durch die ISO/IEC Norm 25010 abgelöst. Dabei ist die ISO/IEC Norm 25010 eine Nachfolge-Norm für Softwarequalität mit neuen Hauptkategorien, der Sicherheit und der Kompatibilität, welche beide vorher in der Kategorie Funktionalität zusammengefasst waren. In den folgenden Unterkapiteln werden die Software-Qualitätsmerkmale nach der aktuell gültigen ISO/IEC Norm 25010 vorgestellt. Weiterhin wird die Benutzerfreundlichkeit, im Englischen „Usability“ bezeichnet, anhand der ISO Norm 9124-11 detailliert dargestellt.

2.2.1 Softwarequalitätsmerkmale nach ISO/IEC Norm 25010

Es wird die ISO/IEC Norm 25010 für Software-Qualitätsmerkmale als Ausgangslage für diese Arbeit genutzt. Diese stellt die Weiterentwicklung der ISO Norm 9126 dar. Die ISO/IEC Norm 25010 besteht aus zwei Modellen, welche für die Sicherstellung von Softwarequalität angeführt werden. Diese Modelle umfassen zum einen das Produktqualitätsmodell, zum anderen das Qualitätsnutzungsmodell. Die Merkmale und Kriterien in diesen Modellen beziehen sich ausschließlich auf die Qualität der Software als Produkt. Das Produktqualitätsmodell der ISO/IEC Norm 25010 besteht aus acht Qualitätsmerkmalen mit den entsprechenden Prüfkriterien für Softwarequalität. Dabei wird die ISO/IEC Norm 25010 als Vorgehensmodell zur Steigerung der Softwarequalität eingesetzt. Im Folgenden werden die Software-Qualitätsmerkmale und deren Kriterien dargestellt (Abbildung 7).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 7: Eigene Darstellung Softwarequalität nach ISO/IEC Norm 25010

Quelle: [ISO25010]

Das Qualitätsmerkmal Funktionalität prüft im Wesentlichen, ob die Software den spezifizierten Anforderungen entspricht. Dabei ist zu beurteilen, ob die Softwarefunktion vollständig und die Software korrekt und deren Funktionalität angemessen ist. Die meisten funktionalen Fehler sind typische Implementierungsfehler, auch „Bugs“ genannt. Die Kriterien der Funktionalität sind:

2.2.1.1 Funktionalität:

- Vollständigkeit hinsichtlich der Softwarefunktion
- Korrektheit
- Angemessene Funktionalität

Das Qualitätsmerkmal „Benutzbarkeit“ überprüft die Verständlichkeit sowie die Benutzerfreundlichkeit einer Software. Im Kern ist zu prüfen, ob die optimale Erkennbarkeit vorhanden und der Umgang mit der Software leicht zu erlernen sind. Darüber hinaus sollte die Softwareanwendung eine leichte, einfache und angenehme Bedienbarkeit vorweisen sowie ein Schutz vor Fehlbedienung durch den Anwender vorhanden sein. Zuletzt wäre zu klären, ob eine attraktive Benutzeroberfläche vorhanden und der Zugang zur Software leicht ist. Die Kriterien der Benutzerfreundlichkeit sind nachfolgend aufgeführt:

2.2.1.2 Benutzbarkeit:

- Optimale Erkennbarkeit
- Leicht erlernbar und lernfähig
- Gute Bedienbarkeit
- Schutz vor Fehlbedienung durch den Nutzer
- Ästhetisches User-Interface
- Leichter Zugang

Das Qualitätsmerkmal Zuverlässigkeit prüft, inwieweit die Softwarequalität ausgereift und die Verfügbarkeit der Software vorhanden ist. Dieses Kriterium stellt dar, wie hoch die Fehlertoleranz und ob das System wiederherstellbar ist. Dabei wird die Software in den unterschiedlichsten Alltagssituationen geprüft und soll ein Bild über die Stabilität der Software wiedergeben.

Die Qualitätsmerkmale Funktionalität, Benutzbarkeit und Zuverlässigkeit werden hier unter dem Begriff „Effektivität“ zusammengefasst, da ausschließlich geprüft wird, ob die Software zum gewünschten Ergebnis führt. Die Kriterien des Merkmals Zuverlässigkeit werden wie folgt definiert:

2.2.1.3 Zuverlässigkeit:

- Ausgereifte Softwarequalität
- Verfügbarkeit
- Fehlertoleranz
- Wiederherstellbarkeit

Das Qualitätsmerkmal Effizienz prüft das Zeitverhalten der Anwendung, und ob die Ressourcen effektiv genutzt werden. Dabei steht die Performance im Vordergrund, unabhängig davon wie die Software funktioniert. Die Kriterien des Merkmals Effizienz werden wie folgt definiert:

2.2.1.4 Effizienz:

- Zeitverhalten
- Ressourcen effektiv nutzen
- Kapazitäten schonen

Das Qualitätsmerkmal Wartbarkeit prüft, ob ein modularer Aufbau in der Software vorhanden ist. Weiterhin wird die Möglichkeit der Wiederverwendung des Quellcodes sowie die Nutzung von Komponenten in der Software evaluiert. Es wird außerdem erhoben, ob eine Analysemöglichkeit im Rahmen des Quellcodes möglich ist und im Zuge dessen geprüft, wie leicht der Quellcode modifizierbar ist und ob eine umfangreiche Testoption angeboten wird. Die Kriterien des Merkmals Wartbarkeit werden wie folgt definiert:

2.2.1.5 Wartbarkeit:

- Modularer Aufbau
- Wiederverwendbare Komponenten
- Gute Analyse-Funktion
- Leichte Modifizierbarkeit
- Umfangreiche Testoptionen

Das Qualitätsmerkmal Übertragbarkeit prüft, wie anpassungsfähig die Software ist. Darüber hinaus wird überprüft, ob die Anwendung leicht zu installieren oder sogar durch eine andere Software zu ersetzen ist. Die Kriterien des Merkmals Übertragbarkeit werden wie folgt definiert:

2.2.1.6 Übertragbarkeit:

- Gute Adaptivität
- Leichte Installation
- Einfach austauschbar

Das Qualitätsmerkmal Kompatibilität prüft, ob die Software neben weiterer Software existieren kann und ob die Software ohne Probleme mit anderen Softwaresystemen zusammenarbeitet. Die Kriterien des Merkmals Kompatibilität werden wie folgt definiert:

2.2.1.7 Kompatibilität:

- Optimale CO-Existenz zu weiteren Software
- Interoperabilität

Das Qualitätsmerkmal Sicherheit prüft, ob die Software den aktuellen Datenschutz gewährt, die Software integer und nicht manipulierbar ist, eine sichere Administration sowie geschützte Anwender-Accounts vorhanden sind und ob die Software auch der Authentifizierbarkeit entspricht. Die Kriterien des Merkmals Sicherheit werden wie folgt definiert:

2.2.1.8 Sicherheit:

- Datenschutz
- Integrität
- Nicht manipulierbar
- Sicher Administration und geschützte Benutzer-Accounts
- Authentifizierbarkeit [vgl. ISO25010]

Weiterhin beschreibt die ISO/IEC Norm 25010 das „Qualitätsnutzungsmodell“, welches aus fünf Merkmalen besteht. Diese beziehen sich auf das Ergebnis der Benutzerinteraktion, wenn das bestimmte Produkt in einem Anwendungskontext genutzt wird. Dieses Qualitätsnutzungsmodell ist auf das Mensch-Computer-System anwendbar. Es werden im Qualitätsnutzungsmodell folgende Merkmale unterschieden:

- Effektivität
- Effizienz
- Zufriedenheit
- Fehlerfrei
- Kontextabhängig [vgl. ISO25010, Qualitätsnutzungsmodell]

Das Qualitätsnutzungsmodell beschreibt somit die Möglichkeit der Untersuchung auf einer detaillierten Ebene. Dabei liegt der Schwerpunkt bei der Mensch-Computer-Interaktion. Diese wird auch als „Usability“ definiert und lässt sich in der ISO Norm 9241-11 wiederfinden.

2.2.2 Usability nach ISO Norm 9241-11

Die ISO Norm 9241-11 verwendet den Begriff „Usability“ [vgl. ISO9241b], welches sich von dem englischen Wort „usable“ ableitet. In das Deutsche übersetzt meint dies „benutzerfreundlich, gut aufbereitet, leicht anzuwenden“. [vgl. Duden, Usability] Die Benutzerfreundlichkeit befasst sich mit den Eigenschaften eines Systems, die in direkter Interaktion zwischen Mensch und Computer stehen. [vgl. Hoff13, S. 8.] Neben dem Begriff „Usability“ findet sich der Begriff „Gebrauchstauglichkeit“ häufig in der Literatur wieder, wobei hierdurch eine Differenzierung der Begrifflichkeiten vorgenommen und zugleich ein Bezug zur Software-Ergonomie hergestellt wird. [vgl. Her09, S. 9.] Usability beschreibt das Ausmaß wie Software von einem Benutzer verwendet werden kann, um bestimmte Aufgaben im jeweiligen Aufgabenkontext effektiv, effizient und zufriedenstellend zu erledigen. [vgl. Woy11, S. 23.] Die Kriterien Effektivität, Effizienz und Zufriedenstellend werden in der ISO Norm 9241-11 als Leitkriterien angeführt. Die ISO Norm 9241 beschreibt 17 Einzelnormen, welche sich auf die ergonomischen Anforderungen für Bürotätigkeiten mit Bildschirmgeräten beziehen. Entgegen dem Titel der ISO 9241 Norm enthält sie nicht nur ergonomische Anforderungen für Bürotätigkeiten, sondern auch Anwendungsfälle, in denen die Interaktion zwischen Mensch und Computer stattfindet. Im Wesentlichen lassen sich die Einzelnormen in vier Gruppen aufteilen.

Die Gruppe „Allgemein“: In der Allgemeinen Gruppe wird in das Thema eingeführt und grundlegende Aspekte der Einzelnormen dargestellt.

- Teil 1 Allgemeine Einführung
- Teil 2 Anforderungen an die Arbeitsaufgaben
- Teil 110 Grundsätze der Dialoggestaltung
- Teil 11 Angaben zur Gebrauchstauglichkeit

Die Gruppe „Umgebung“: In der Gruppe der Umgebung werden die Anforderungen an den Arbeitsplatz sowie die Arbeitsumgebung beschrieben.

- Teil 5 Anforderungen an die Arbeitsplatzgestaltung
- Teil 6 Anforderungen an die Arbeitsumgebung

Die Gruppe „Hardware“: In dieser Gruppe werden die Anforderungen an die Hardwarekomponenten dargestellt.

- Teil 3 Anforderungen an visuelle Anzeigen
- Teil 4 Anforderungen an Tastaturen
- Teil 7 Anforderungen an die visuelle Anzeige bzgl. Reflexion
- Teil 8 Anforderungen an Farbdarstellungen
- Teil 9 Anforderung an Eingabegeräte besteht

Die Gruppe „Software“: In der Software Gruppe werden die Anforderungen an die Softwarekomponenten dargestellt.

- Teil 12 Informationsdarstellung
- Teil 13 Benutzerführung
- Teil 14 Dialogführung mittels Menüs
- Teil 15 Dialogführung mittels Kommandosprache
- Teil 16 Dialogführung mittels direkter Manipulation
- Teil 17 Dialog mittels Bildschirmformularen [vgl. ISO9241a]

Die ISO Norm 9241 enthält Erweiterungen und Anhänge, welche den Grundumfang der 17 Einzelnormen ergänzen. Im Rahmen dieser Arbeit werden die Erweiterungen sowie Anhänge keiner tiefergehenden Betrachtung unterzogen, da diese für die wissenschaftliche Arbeit nicht relevant sind.

Im Kontext der Benutzerfreundlichkeit und der ISO Norm 9241-11 wird auch von Software-Ergonomie gesprochen. Dabei beschreibt die Software-Ergonomie die Interaktion von Benutzer und Computer. Durch Theorien und Methoden, welche für die Analyse, die Modellierung sowie Gestaltung und Evaluierung erarbeitet wurden, sollen die Konzeption, Realisierung und Testung von computerbasierten Anwenderwerkzeugen nach softwareergonomischen Merkmalen ermöglicht werden. [vgl. Her09, S. 6 f.]

Nach Herczeg lässt sich Software-Ergonomie wie folgt definieren:

„Die Software-Ergonomie widmet sich entsprechend der Gebrauchstauglichkeit von interaktiven Computersystemen. Sie ist somit die Lehre von der Computerarbeit.“

[Her09, S. 7.]

2.2.3 Anforderungskriterien

In Abgrenzung zur ISO Norm 9241 und der Benutzerfreundlichkeit (Gebrauchstauglichkeit nach ISO Norm 9241-11) werden im Folgenden die Beziehungen der softwarebezogenen Bestandteile der ISO Norm 9241 herangezogen und grafisch dargestellt. Diese können der Abbildung 8 entnommen werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 8: Beziehungen der Bestandteile von ISO 9241 zueinander

Quelle: [ISO9241a]

Die Einzelnormen 11 (Anforderungen an die Gebrauchstauglichkeit) und 110 (Grundsätze der Dialoggestaltung) der ISO Norm 9241 stellen den Untersuchungsrahmen dar, da durch diese die Hauptprinzipien der Softwareergonomie abgebildet werden. Weiterhin können Kriterien der Software-Ergonomie zwischen Benutzer und Computer dem IFIP-Modell für Benutzungsschnittstellen entnommen werden. Dabei werden die Benutzungsschnittstellen in die folgenden Kategorien unterteilt:

- Werkzeugschnittstelle
- Dialogschnittstelle und
- Ein- und Ausgabeschnittstelle.

Das IFIP-Modell (Internationale Federation for Information Processing) bietet mit den drei Benutzungsschnittstellen eine Strukturierung des Kriterienkatalogs, der dazu geeignet ist, eine nähere Betrachtung von Mensch-Computer-Interaktionen zu untersuchen und diese zu bewerten. [vgl. Her09, S. 156 f.] Im Folgenden wird das IFIP-Modell in Abbildung 9 grafisch dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 9: IFIP-Modell für Benutzungsschnittstellen

Quelle: [Dzi83]

Die Werkzeugschnittstelle lässt sich über die Gebrauchstauglichkeit spezifizieren. Dabei sind die Hauptmerkmale relevant, um die Ziele des Benutzers in einem bestimmten Anwendungskontext im Sinne der Hauptmerkmale zu erreichen:

- Effektivität
- Effizienz und
- Zufriedenstellung

Unter Effektivität wird in der ISO Norm 9241-11 “die Genauigkeit und Vollständigkeit, mit der Benutzer ihr Ziel erreichen“ [ISO9241b] verstanden. Effektivität wird als abhängiger Faktor von den realisierten Funktionalitäten eines Systems beschrieben. Darüber hinaus gibt die Norm vor, ob die Nutzung über die Schnittstelle für den Anwender wahrnehmbar, zugreifbar und steuerbar ist. Effizienz wird in der ISO Norm 9241-11 wie folgt definiert: „ Der im Verhältnis zur Genauigkeit und Vollständigkeit eingesetzte Aufwand, mit dem Benutzer ein bestimmtes Ziel erreichen.“ [ISO9241b] Das Kriterium Zufriedenstellung wird in der Norm als „ Freiheit von Beeinträchtigungen und positive Einstellungen gegenüber der Nutzung des Produkts. “ [ISO9241b] definiert. Es handelt sich hier um ein Kriterium, welches einer subjektiven Empfindung des Benutzers unterliegt und somit kritisch zu betrachten ist, da es von persönlichen Faktoren wie z.B. von dem Erfahrungsstand des Benutzers abhängt. [vgl. Her09, S. 161 f.]

Nach Herczeg ergibt sich daraus eine Liste funktionaler Kriterien, die sich nach dem IFIP-Modell für Benutzungsschnittstellen der Werkzeugschnittstelle zuschreiben lassen.

- Verfügbarkeit
- Zuverlässigkeit
- Wiederverwendbarkeit
- Kombinierbarkeit
- Erweiterbarkeit
- Komplexität
- Transparenz [vgl. Her09, S. 163.]

Die Dialogschnittstelle beschreibt die Kriterien, welche sich auf die Interaktion zwischen Mensch und Computer beziehen. Die Dialogkriterien sind:

- Aufgabenangemessenheit
- Selbstbeschreibungsfähigkeit
- Erwartungskonformität
- Lernförderlichkeit
- Steuerbarkeit
- Fehlertoleranz
- Individualisierbarkeit [vgl. ISO9241b]

Die Ein- und Ausgabeschnittstelle beschreibt die Kriterien, welche sich auf die Eingaben des Anwenders und Ausgaben des Systems beziehen. Folgende Kriterien werden dazu benannt:

- Wahrnehmbarkeit
- Lesbarkeit
- Unterscheidbarkeit
- Übersichtlichkeit
- Orientierungsförderlichkeit
- Lenkbarkeit der Aufmerksamkeit
- Handhabbarkeit
- Zuträglichkeit [vgl. Her09, S. 189 ff.]

Die benannten Kriterien sind für die allgemeine Bewertung von Softwaresystemen spezifiziert, wodurch eine nähere Untersuchung von Business Intelligence Systemen anhand der einzelnen Kriterien nur unzureichend möglich ist. Die spezifische Beurteilung von Business Intelligence Systemen erfordert daher eine weitere kontext-bezogene Ableitung der genannten Kriterien, welche im Folgenden vorgenommen wird. [vgl. Her09, S. 157.]

[...]

Ende der Leseprobe aus 93 Seiten

Details

Titel
Business Intelligence Systeme im Vergleich. Softwarequalität und Usability
Autor
Jahr
2019
Seiten
93
Katalognummer
V457647
ISBN (eBook)
9783960955887
ISBN (Buch)
9783960955894
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Business Intelligence, Vergleich, BusinessObjects, Tableau, Lumira, SAP, Softwarequalität, Funktionalität, BI, Datenbank
Arbeit zitieren
Sebastian Klawonn (Autor), 2019, Business Intelligence Systeme im Vergleich. Softwarequalität und Usability, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/457647

Kommentare

  • Noch keine Kommentare.
Im eBook lesen
Titel: Business Intelligence Systeme im Vergleich. Softwarequalität und Usability



Ihre Arbeit hochladen

Ihre Hausarbeit / Abschlussarbeit:

- Publikation als eBook und Buch
- Hohes Honorar auf die Verkäufe
- Für Sie komplett kostenlos – mit ISBN
- Es dauert nur 5 Minuten
- Jede Arbeit findet Leser

Kostenlos Autor werden