Goldgräberstimmung

Business Intelligence ist tot – es lebe Business Analytics! Zweck der Übung: aus Big Data am Ende des Tages Big Money zu machen.

Als im Jahr 1848 nahe Sutter´s Mill zufällig Gold gefunden wurde, machten sich Hunderttausende auf den Weg nach Kalifornien. Die wenigsten davon waren Spezialisten in Sachen Edelmetall. Und die Allerwenigsten machten in den Goldminen tatsächlich ihr Glück.

Schatzsuche(r)

Ein ganz anderer Schatz wartet aktuell darauf, aus der Flut operativer und archivierter Daten herausgesiebt und -gewaschen zu werden: die hier verborgenen wertvollen Informationen zur Vorbereitung und Steuerung konkreter Maßnahmen, wie etwa Marketing-Kampagnen, ebenso wie zur Unterstützung strategischer Entscheidungen. Die Flut an Unternehmen und Unternehmensmeldungen die sich mit dem Thema „Big Data Business Analytics“ befassen lässt darauf schließen, dass hier tatsächlich so etwas wie Goldgräberstimmung herrscht. Man muss wohl einfach dabei sein. Und nicht immer scheint klar, ob es sich dabei um Know-how-getränkte Experten, oder doch nur um Trittbrettfahrer handelt.

Go west

Pentaho scheint nicht zur letzteren Kategorie gehören. Das seit 2004 im kalifornischen San Francisco beheimatete Unternehmen hat sich offensichtlich in den acht Jahren seines Bestehens weltweit einen guten Ruf erworben.

Indiz dafür ist die Platzierung im Forrester-Quadranten als „Strong Performer“ hinter den Leitwölfen Amazon, IBM und EMC, aber auch die Referenzliste, auf der sich namhafte deutsche Firmen wie Bosch, Lufthansa, Otto, Strato und die Deutsche Bank tummeln. Die Lufthansa beispielsweise nutzt Pentaho in einem sensiblen Bereich: zur Steuerung und Kontrolle des Check-throughs ihrer Passagiere weltweit. Damit sollen Übergabefehler beim sogenannten Inter Airline Through Check In (IATCI) schnell aufgespürt und geklärt werden.

Solchen Anwendungen ist eines gemeinsam: Es müssen große Datenvolumen verarbeitet, und die Ergebnisse blitzschnell ortsunabhängig zur Verfügung gestellt werden – und die Datenmengen sind volatil. Damit sind sie auch nur schwer vorhersehbar und planbar. Das erfordert eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit, um plötzliche Lastspitzen verarbeiten zu können.