BI Target Operating Model: 5 Elemente für modernes Daten ... / 1.2 Relevante Trends im Bereich BI-Architektur

Früher verfügten Unternehmen lediglich über eine fragmentierte Datensicht aufgrund der isolierten Datenspeicherung in verschiedenen Silos. Diese wurden später durch Data Marts ergänzt, die bestimmten Geschäftsbereiche bedienten und Dimensionen für eine konsistente Analyse harmonisierten.

Heute lässt sich eine Verschiebung hin zu modernen cloud-basierten Technologien erkennen, bei dem traditionelle (on-premise oder cloud) DWHs zunehmend mit Cloud Data Lakes oder Data Lakehouses ergänzt bzw. ersetzt werden.

• Ein Data Lake stellt einen großen Pool aus strukturierten oder unstrukturierten Rohdaten dar, die zunächst unbearbeitet vorgehalten werden.

• Dagegen ist ein DWH ein Speicher für strukturierte Daten, die bereits für einen designierten Zweck verarbeitet wurden.

• Ein Data Lakehouse wiederum ist eine hybride Lösung, die die Datenstrukturen und Datenmanagementfunktionen eines DWH mit der Skalierbarkeit und Flexibilität eines Data Lakes kombiniert.

Diese neuen Architekturen bieten eine anpassungsfähige Grundlage für die Analyse und Speicherung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen sowie den Einsatz von Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken, welche von zunehmender Häufigkeit und Bedeutung sind.

Cloud-basierte Lösungen werden immer häufiger, da sie kosteneffizient, flexibler und skalierbar sind sowie die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen vereinfachen. Dies ist notwendig, um einen ganzheitlichen Blick auf die Daten zu bekommen, sie konsistent und vergleichbar zu halten, und dadurch fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Moderne BI-Plattformen bieten Self-Service-Analysetools, die es Benutzern ermöglichen, Daten eigenständig zu analysieren und zu visualisieren. Die holistische Steuerung des gesamten Unternehmens und das Empowerment von Business Usern lässt sich deutlich als Trend in BI-Architekturen erkennen. BI ist längst nicht mehr etwas, das nur von IT-Mitarbeitern gemanagt werden kann und nur zur finanziellen Steuerung verwendet wird.

Domänenübergreifende Transparenz soll ebenso in der Zukunft erreicht werden. Dies ermöglicht es Managern, die Verbindungen zwischen den verschiedenen Bereichen des Unternehmens zu verstehen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Automatisierung ermöglicht eine schnellere Datenintegration, Analyse und Berichterstattung, was zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen führt.

In der heutigen Zeit sind die Themen Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) vermehrt in BI-Architekturen integriert, um automatisierte Einblicke zu generieren und Entscheidungsprozesse zu optimieren. Diese Technologien können beispielsweise verwendet werden, um Anomalien oder Trends automatisch zu erkennen und so Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Unternehmen können durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit schnell auf Veränderungen reagieren und Chancen oder Risiken frühzeitig erkennen.

Doch nicht nur in der gesamtheitlichen BI-Architektur, sondern auch in der damit verbundenen Datenarchitektur und -organisation sind in der Konsequenz ebenso Trends zu erkennen.