On-Premise BI vs. Cloud BI

Vor- und Nachteile, Kosten und Nutzen, Architektur und Einsatzzweck, Security und Datenschutz


Akademische Arbeit, 2019

8 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe

I. EINLEITUNG

Heutzutage sind die Nachrichten in Zeitschriften oder Online-Magazinen geprägt von Fachbegriffen wie ,künstliche Intelligenz‘, ,Blockchain‘, ,Internet of Things‘, ,Big Data‘ oder eben auch Business Intelligence. Letzterer Trend wird in diesem Bericht genauer betrachtet. Business Intelligence wird anfangs erklärt und in zwei verschiedenen Arten aufgegliedert. Neben dem im kommenden Trend, BI in die Cloud zu verlagern wird ebenfalls BI mit der dazugehörigen Architektur On-Premise aufzubauen, beschrieben. Nachdem wird eine Gegenüberstellung der Vor- und Nachteile, die jeweiligen Kosten und Nutzen, deren Architektur und Einsatzzweck und Security und Datenschutz erläutert. Das im Mai 2018 in Deutschland neue erschienene Datenschutzgesetz ,DSGVO‘ spielt bei dem Aspekt des Datenschutzes und Security von Daten ebenfalls eine große Rolle.

II. Definitionserklärung Business Intelligence

Der Analyst Howard Gardner (2011) definierte die Business Intelligence (BI) als einen Prozess, welcher Daten in Informationen transformiert und diese wiederum durch die Anwendung von Erfahrungen in Wissen. Dieser klassische Ansatz umfasst folglich alle Prozesse und Systeme, mit denen sich Markt-, Wettbewerbs- und Unternehmensdaten systematisch analysieren lassen. Eine weitere Definition von Humm und Wietek (2005) lautet, dass Business Intelligence das entscheidungsorientierte Sammeln, Aufbereiten und Darstellen von geschäftsrelevanten Informationen. Für die Datenvisualisierung wird im Allgemeinen ein Dashboard verwendet. In dieser Definition sind also die folgenden Aspekte enthalten:

- Entscheidungsorientierung
- Sammlung von Daten mittels Data-Mining-Methoden
- Aufbereitung von Daten
- Darstellung von geschäftsrelevanten Informationen (Datenvisualisierung mittels Dashboards).

Das Ziel der Business Intelligence ist das Erzeugen erfolgswirtschaftlichen Wissens über den gegenwärtigen Status und die zukünftigen Perspektiven sowohl des eigenen Unternehmens als auch des jeweiligen geschäftlichen Umfeldes. Business Intelligence wird heutzutage größtenteils in zwei verschiedenen Arten ausgeführt. Zum einen kann man seine Daten im Rechenzentrum der hauseigenen Firma in einem Data Warehouse unterbringen oder zum Anderen die neu aufkommende Variante in der Cloud. Allgemein wird in diesem Artikel zwischen der On-Premise und der Cloud BI unterscheidet. Im folgenden Abschnitt wird die Variante in der Cloud genauer betrachtet.

III. Cloud Business Intelligence

Cloud Business Intelligence bedeutet die Zusammensetzung zwischen der Technologie des Business Intelligence mit der Integration der Daten in die Cloud, welches sich als Software-as-a-Service (SaaS) bezeichnet. Das Integrieren bringt laut S.Satyanarayanal, T.Gopikiran, B.Rajkumar (2012) einen revolutionären Wechsel in die Business Analyse. BI in Cloud Computing zu integrieren erlaubt Benutzern den Zugang von Daten von überall auf der Welt. Um auf einfache Weise auf Geschäftsvorgänge in einer Cloud zugreifen zu können, sind Business-Intelligence- Anwendungen erforderlich. Eine Studie von BARC Center und der Eckerson Group zeigt, dass der Einsatz von Cloud BI- und DM-Lösungen zwischen 2013 und 2016 weltweit um 50 Prozent von 29 Prozent auf 43 Prozent gestiegen ist. Speziell sogenannte Power-User (Personen, welche über besondere Kenntnisse und Fähigkeiten im Vergleich zu normalen Nutzern verfügen und/ oder die Systeme besonders stark nutzen) setzen doppelt zu häufig /54 Prozent) auf Lösungen aus der Cloud verglichen mit gelegentlichen Nutzem (20 Prozent) (s. Abb.l).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Nutzerprofile

Dank Software-as-a-Service (SaaS) BI-Tools können Power- Nutzer nun sehr einfach selbst ein Konto erstellen, Daten hochladen und mit der Analyse und Visualisierung von Informationen beginnen. Die BI-Werkzeuge, welche am häufigsten benutzt werden sind die Bereitstellung von Reports und Dashboards (76 Prozent), gefolgt von Ad-hoc Analysen (57 Prozent), das Erstellen von Reports und Dashboards (55Prozent), Data Preparation (39 Prozent) sowie Advanced- und Predictive Analytics (23 Prozent) (s. Abb. 2).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Anwendungsfälle für Cloud BI

Eine Unterscheidung von Benutzen für die Cloud ist ebenfalls ein wichtiger Entscheidungspunkt. Es gibt drei verschiedene Varianten um eine Cloud für BI zu nutzen:

- Public Cloud

Die Infrastruktur wird geteilt mit verschiedenen Unternehmen und gehört und wird gesteuert durch einen Service Provider. Allgemein ist die Public Cloud von Vorteil, wenn man auf Kostenreduzierung aus ist und man individuelle Pakete abschließen will, welche es erlauben genau auf deine Firma zugeschnitten Service anzubieten.

- Private Cloud

Die Infrastruktur wird im Haus aufgebaut, gewartet und erweitert. Man kann beliebige Services individuell einbauen und optimieren. Des Weiteren ist der Schutz der hausinternen Daten ein wichtiger Punkt für die Private Cloud.

- Hybrid Cloud

Mit Hybrid Clouds werden Mischformen dieser beiden Ansätze bezeichnet. So laufen bestimmte Services bei öffentlichen Anbietern über das Internet, während datenschutzkritische Anwendungen und Daten im Unternehmen betrieben und verarbeitet werden. Die Herausforderung liegt hier in der Trennung der Geschäftsprozesse in datenschutzkritische und -unkritische Workflows. Voraussetzung ist eine saubere und konsequente Klassifizierung der im Unternehmen vorhandenen und verarbeiteten Daten.

Wenn man die Nutzung von BI in den oben beschrieben Clouds betrachtet, stellt man fest, dass der Dienst eines externen Providers per Public Cloud am häufigsten benutzt wird (46 Prozent). Das liegt zum Einen daran, da speziell kleine-, Mittelunternehmen nicht das Geld und die Kompetenz haben, sich eine hausinterne Datawarehouse aufzubauen und diese kontinuierlich zu warten. Da ist der Griff zum einfacheren, kostengünstigeren Online Service vorteilhafter. Zusätzlich meinte der Gründer von Eckerson Group, dass die Public Cloud hauptsächlich von Organisationen vorangetrieben werde, welche BI-Umgebungen vorantreiben wollen, keine On- Premise-Daten erfordern und so ältere Data Warehouses ersetzen können. Weniger als ein Drittel (30 Prozent) setzt auf die Hybrid Cloud und 24 Prozent nutzen die Private Cloud (s. Abb. 3) (Falkner, 2018).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Nutzung von Cloud Varianten

Nachdem nun das Business Intelligence über die Cloud Varianten beschrieben wurde, wird nun im anschließenden Kapitel über die Vor- und Nachteile einer Anwendung in der Cloud diskutiert.

IV. Vor- & Nachteile von Cloud Business Intelligence

Die neu im Trend kommende Variante, Daten in der Cloud zu speichern und diese durch Business Intelligence in Dashboards, Reports etc. umzuwandeln bietet viele Vorteile, jedoch auch Nachteile. Anschließend werden die jeweiligen Untergruppen dargestellt.

A. Vorteile der Cloud Lösung

- Benutzerfreundlichkeit

Cloud BI Anwendungen tendieren einfacher benutzbar für den End-User zu sein. Als Beispiel kann man das Erstellen von Ad-hoch Analysen aufführen.

- Entwicklungsgeschwindigkeit

Cloud Anwendungen sind einfach zu entwickeln/ installieren, da man keine zusätzliche Hardware oder Software benötigt. Man vereinbart lediglich ein Meeting mit dem gewünschten Provider und dieser bietet dir explizit für dein Unternehmen den passenden Cloud-Service an und kann so auf deine Bedürfnisse eingehen.

- Skalierbarkeit und Elastizität

Schnelle Skalierbarkeit bieten die Cloud- Anwendungen, um die Anzahl der Personen in einer Organisation zu erhöhen. Cloud Computing verwendet mehrere sichere Speicherorte für die Datenspeicherung und ist perfekt geeignet für die Wiederherstellung an jedem Punkt, um die Geschäftskontinuität zu gewährleisten (Peuker, 2018)

- Flexibilität

SaaS Lösungen können einfach und schnell bearbeitet werden um Benutzern Zugang für neue Datenanalysen zu geben. Ebenfalls kann man eine Anwendung nur für ei ne gewisse Periode buchen und muss nicht dafür intern ein neues Data-Warehouse installieren.

- Erreichbarkeit

Cloud BI Anwendungen können überall auf der Welt von jedem Rechner oder Smartphone mit Verbindung zum Internet erreicht werden. Zusätzlich wird kontinuierliche gute und schnelle Performance garantiert, da die Infrastruktur vom Service Provider immer auf dem aktuellsten Stand ist und kontinuierlich upgedatet wird.

- Zeitfaktor

Da der Dienst von einem externen Dienstleister bereitgestellt wird, müssen sich die internen Mitarbeiter keine zusätzlichen Qualifikationen aneignen um komplexe Hostings und Managementaufwände zu generieren. Schulungen oder Weiterbildungen sind deshalb nicht von Nöten.

- Zukunftsmodelle

Cloud BI wird bereits heute stark verwendet, jedoch werden Technologie Trends wie kognitive BI oder IOT1 Analysen ebenfalls stark in der Cloud verwendet werden und werden in der Zukunft eine wichtige Rolle spielen.

- Kosten

Eines der wohl wichtigsten Faktoren eines Unternehmens sind die Kosten. Diese Anwendung zu erzeugen ist einfach und einiges günstiger als die On­Premise Lösung. Man muss keine teure Hardware und Software kaufen, das Personal nicht in teure Schulungen schickem um das benötigte Know-how des Datawarehouses zu erlangen. Zusätzlich fallen keine weiteren Kosten für Instandhaltung und Updates an. Der Service Provider bringt das benötigte Wissen mit, updatet kontinuierlich die Software und steht immer für Fragen und Anregungen da. Ebenfalls ist die Gewährleistung schnellerer Kapitalrendite vorhanden.

B. Nachteile der Cloud Lösung

- Annehmbarkeit

Die Herausforderung ist es nicht, den Benutzern einen einfachen Zugang zu gewähren, sondern es zu schaffen speziell ältere Mitarbeiter (oder wenig technisch interessierte Mitarbeiter) zu überzeugen eine neue Technologie zu verwenden und das Altbekannte nicht weiter zu nutzen. Hierbei wird das Change­Management eine wichtige Rolle spielen, da seit 2010 diese Rate stagniert, obwohl es Cloud BI gibt und in jedem Unternehmen häufig genutzt wird.

- WAN Bandbreite

Jedes Unternehmen verfügt heute über einige Anwendungen, die in der Cloud ausgeführt werden, sei es eine CRM-Anwendung, eine HR-Suite oder eine andere Anwendung. In Bezug auf das Volumen sind diese Anwendungen jedoch nur ein sehr kleiner Bruchteil der Unternehmensdaten - etwa 1 Prozent. Für die Analyse in unternehmensweiten Datenquellen ist es einfacher, diesen kleinen Teil der Daten aus der Cloud abzurufen und vor Ort bereitzustellen, als alle On-Premise Daten in die Cloud zu übertragen. Die WAN-Bandbreite wird weiterhin in Megabits gekauft und verkauft, während die Datenmengen von Terabyte auf Petabyte steigen. Ein Bruchteil dieser Daten in die Cloud zu verschieben, ist für die meisten Unternehmen unpraktisch und schwer realisierbar (Ajeet Singh, 2015).

- Vorhandene Infrastruktur

Das Problem bei der Auswahl einer BI-Lösung scheint hauptsächlich laut Satyanarayana, Gopikiran & Rajkumar (2012) in den Geschäftsmodellen von Großorganisationen zu liegen, die über eine IT- Infrastruktur verfügen. Die Spezialisten in diesem Bereich sind der Ansicht, dass es keine vollständige Migration von BI geben wird.

Lösungen für Cloud Computing: Die Migration wird schrittweise stattfinden und die SaaS-Software und die traditionelle Software werden für lange Zeit in den Organisationen nebeneinander bestehen.

- Datenschutz

Wie bei den Vorteilen der wichtigste Punkt die Kosten sind, sind es bei den Nachteilen die Sicherheit der Daten. Obwohl Unternehmen mit der Cloud- Infrastruktur immer komfortabler geworden sind, sind die meisten dieser Anwendungsfälle immer noch Randbereiche (Tests und Entwicklung, Web-Analysen usw.). Viele Unternehmen sind immer noch nicht in der Lage, den Großteil ihrer unternehmenskritischen Daten in die Cloud zu verschieben und effektiv vor fremden Zugriff zu schützen. Hinzu kommen regulatorische Auflagen, für die zum Beispiel die Speicherung der Daten innerhalb der EU sichergestellt werden muss.

Diese Befürchtungen können für Branchen wie Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Tele­kommunikation - Branchen, die großen Wert auf Datensicherheit für finanzielle und persönliche Informationen legen, noch stärker ausgeprägt sein. Zum Beispiel sind Banktransaktionsdaten eines Unternehmens unglaublich sensibel, daher ist Sicherheit dieser Daten von enormer Wichtigkeit. Momentan sind weiterhin alle Daten vieler Unternehmen in diesen Bereichen On-Premise gespeichert, da das Risiko, diese in die Cloud zu verlagern, über der Sicherheitsschwelle des Unternehmens liegt (Mircea, Ghilic-Micu & Stoica, 2011).

Nachdem man Vor- und Nachteile abgewägt hat, kann als Unternehmersicht darüber diskutiert werden, ob die Verschiebung der Daten in die Cloud sinnvoll ist oder nicht. Generell kann man sagen, wenn die momentanen Probleme des Datenschutzes weiterhin verbessert werden, man nicht mehr um die Cloud herumkommen wird.

V. Kosten und Nutzen eines Cloud BI Tools

A. Kosten

In diesem Kapitel wird eine Preisanalyse der verschiedenen Cloud BI Working Tools durchgeführt. Vorab möchte ich festhalten, dass beim Vergleich der Preise immer das mittelteure Angebot ausgewählt wurde und dass in fast jedem Softwareangebot ein freies Tutorium von wenigen Tagen zum Testen erhältlich war. Nachdem wurde der Erwerb/ Kauf des Produktes vorausgesetzt.

Die wohl bekannteste Software ist von Sísense. Sisense ist eine agile Business Intelligence Lösung, welche fortschrittliche Tools für die Verwaltung und Unterstützung von Geschäftsdaten mit Analysen, Visualisierungen und Berichten bereitstellt.

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Ende der Leseprobe aus 8 Seiten

Details

Titel
On-Premise BI vs. Cloud BI
Untertitel
Vor- und Nachteile, Kosten und Nutzen, Architektur und Einsatzzweck, Security und Datenschutz
Hochschule
Hochschule München
Note
1,0
Autor
Jahr
2019
Seiten
8
Katalognummer
V510898
ISBN (eBook)
9783346093165
Sprache
Deutsch
Schlagworte
on-premise, security, einsatzzweck, architektur, nutzen, kosten, nachteile, vor-, cloud, datenschutz
Arbeit zitieren
Maximilian Linner (Autor), 2019, On-Premise BI vs. Cloud BI, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/510898

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