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.
Inhaltsverzeichnis
I. EINLEITUNG
II. DEFINITIONSERKLÄRUNG BUSINESS INTELLIGENCE
III. CLOUD BUSINESS INTELLIGENCE
IV. VOR- & NACHTEILE VON CLOUD BUSINESS INTELLIGENCE
A. Vorteile der Cloud Lösung
B. Nachteile der Cloud Lösung
V. KOSTEN UND NUTZEN EINES CLOUD BI TOOLS
A. Kosten
B. Nutzen
VI. ARCHITEKTUR UND EINSATZZWECK VON CLOUD BI
A. Architektur
B. Einsatzzweck
VII. DATENSCHUTZ UND SECURITY VON CLOUD BI
VIII. ON PREMISE BUSINESS INTELLIGENCE
IX. VOR- & NACHTEILE VON ON-PREMISE BUSINESS INTELLIGENCE
A. Vorteile der On-Premise Lösung
B. Nachteile der On-Premise Lösung
X. KOSTEN UND NUTZEN VON ON-PREMISE BI
A. Kosten
B. Nutzen
XI. ARCHITEKTUR UND EINSATZZWECK VON ON-PREMISE BI
A. Architektur
B. Einsatzzweck
XII. DATENSCHUTZ UND SECURITY VON ON-PREMISE BI
XIII. FAZIT
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht und vergleicht die Ansätze von On-Premise Business Intelligence und Cloud Business Intelligence, um Entscheidungsträgern eine fundierte Grundlage hinsichtlich Kosten, Architektur, Sicherheit und praktischem Nutzen zu bieten.
- Vergleich der technologischen Ansätze von On-Premise und Cloud-basierten BI-Lösungen.
- Analyse der Vor- und Nachteile sowie der Kostenstrukturen beider Varianten.
- Untersuchung der architektonischen Voraussetzungen für eine erfolgreiche BI-Implementierung.
- Diskussion von Herausforderungen in den Bereichen Datenschutz (insbesondere DSGVO) und Datensicherheit.
Auszug aus dem Buch
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 eine 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.
Zusammenfassung der Kapitel
I. EINLEITUNG: Einführung in die Thematik Business Intelligence und Abgrenzung der zwei wesentlichen Betriebsarten On-Premise und Cloud.
II. DEFINITIONSERKLÄRUNG BUSINESS INTELLIGENCE: Erläuterung der BI-Kernkonzepte als Prozess der Datenumwandlung in Wissen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
III. CLOUD BUSINESS INTELLIGENCE: Beschreibung der Cloud-Integration von BI-Technologien und dem Trend zu Software-as-a-Service Lösungen.
IV. VOR- & NACHTEILE VON CLOUD BUSINESS INTELLIGENCE: Gegenüberstellung der Vorteile wie Flexibilität und Skalierbarkeit gegenüber Herausforderungen wie Datenschutz und WAN-Bandbreite.
V. KOSTEN UND NUTZEN EINES CLOUD BI TOOLS: Analyse der Preismodelle und der Anwendungsnutzen von Cloud-basierten BI-Lösungen.
VI. ARCHITEKTUR UND EINSATZZWECK VON CLOUD BI: Darstellung der technischen Frameworks und der strategischen Relevanz von BI in der Cloud.
VII. DATENSCHUTZ UND SECURITY VON CLOUD BI: Erörterung der datenschutzrechtlichen Anforderungen, insbesondere im Kontext der DSGVO für Cloud-Umgebungen.
VIII. ON PREMISE BUSINESS INTELLIGENCE: Definition und Abgrenzung der klassischen, intern gehosteten BI-Infrastruktur.
IX. VOR- & NACHTEILE VON ON-PREMISE BUSINESS INTELLIGENCE: Diskussion der Faktoren wie volle Kontrolle gegenüber den hohen Wartungs- und Zeitaufwänden.
X. KOSTEN UND NUTZEN VON ON-PREMISE BI: Zusammenstellung der Hardware-, Software- und Personalkosten beim Betrieb eigener BI-Systeme.
XI. ARCHITEKTUR UND EINSATZZWECK VON ON-PREMISE BI: Analyse der klassischen Data-Warehouse-Architektur und deren operative Bedeutung.
XII. DATENSCHUTZ UND SECURITY VON ON-PREMISE BI: Bewertung der Sicherheitssituation bei lokaler Datenhaltung und Risiken durch interne Akteure.
XIII. FAZIT: Zusammenfassende Bewertung der Trends und die Notwendigkeit für Unternehmen, sich auf die Cloud-Transformation einzustellen.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, Cloud BI, On-Premise, Data Warehouse, SaaS, Datenschutz, DSGVO, Datenanalyse, IT-Infrastruktur, Skalierbarkeit, Business Analytics, Kostenanalyse, Datensicherheit, Unternehmenssteuerung, Digitalisierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit einem systematischen Vergleich zwischen Business Intelligence Lösungen, die im eigenen Unternehmen (On-Premise) betrieben werden, und solchen, die aus der Cloud bezogen werden.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen technologische Architektur, Kosten-Nutzen-Verhältnisse, Sicherheitsaspekte sowie die strategische Implementierung von BI-Systemen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, Entscheidungsgrundlagen zu liefern, ob und wie Unternehmen ihre BI-Strategie in Richtung Cloud modernisieren sollten, unter Berücksichtigung von Kosten und Datenschutz.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine Literaturanalyse bestehender Forschungsberichte, Studien von Marktforschungszentren sowie eine technische Gegenüberstellung der Architekturen.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Analyse beider Betriebsmodelle hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile, ihrer Kostenstruktur und ihrer spezifischen Architekturansätze.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird durch Begriffe wie Business Intelligence, Cloud-Transformation, DSGVO, Skalierbarkeit und Data Warehouse definiert.
Wie bewertet der Autor die Rolle des Datenschutzes bei Cloud BI?
Der Autor betont, dass der Datenschutz zwar eine hohe Hürde darstellt, aber durch technische Maßnahmen wie Anonymisierung und Pseudonymisierung lösbar ist und die Cloud-Migration langfristig unumgänglich macht.
Warum wird die Cloud-Migration als "Zukunftstrend" bezeichnet?
Der Autor argumentiert, dass Unternehmen, die den Trend der Cloud-basierten Analytik verschlafen, langfristig ihre Wettbewerbsfähigkeit verlieren, ähnlich wie es bei historischen Technologie-Entwicklungen in der Mobilfunkbranche der Fall war.
Welche Herausforderung sieht der Autor bei der On-Premise Wartung?
Er hebt hervor, dass die interne Wartung enorme Ressourcen bindet und IT-Fachpersonal benötigt, das bei externen Providern durch Skaleneffekte effizienter eingesetzt werden kann.
- Arbeit zitieren
- Maximilian Linner (Autor:in), 2019, On-Premise BI vs. Cloud BI, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/510898
