Business Discovery

Qliktech will Datenanalyse für die „Generation Google“ bieten

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ITB: Inwieweit ist der Ansatz denn anders, wenn man ihn mit gängigen Datenanalyseverfahren vergleicht?

Kobek: Business Discovery passt vom Handling her mehr in eine Zeit, in der Menschen sehr Google-orientiert nach Informationen suchen. Das heißt, sie wollen eine einfache Applikation haben und beim Suchen nach Informationen und Erkenntnissen nicht eingeschränkt sein. Konkret heißt das, dass Qlikview keine Einschränkungen hinsichtlich der Analysefragen macht. Im Gegensatz zu klassischen Business-Intelligence-Systemen mit vorgegebenen Abfragemodellen, die lediglich Antworten auf vorgegebene Fragen liefern, bleibt Qlikview viel offener und liefert Antworten auf neue Fragen. Damit können schneller neue und vielleicht unerwartete Erkenntnisse über das Geschäft gewonnen werden.

Aus Qliktech-Sicht sind Analysen mit BI-Cubes zu statische Verfahren.
Aus Qliktech-Sicht sind Analysen mit BI-Cubes zu statische Verfahren.
(© Peter Adrian - Fotolia.com)

ITB: Sie sprechen von den BI-Cubes, mit denen viele klassische BI-Systeme arbeiten. Die Daten werden als Dimensionen eines Würfels dargestellt. Und durch Navigieren in diesen Würfeln, beispielsweise durch rein- und rauszoomen, liefert das System Antworten auf Fragen wie: Welchen Umsatz konnte in der Region Bayern im letzten Quartal mit diesem oder jenem Produkt erzielt werden ...

Kobek: Genau – das ist der klassische Ansatz, und das Problem dabei ist, dass Sie auf die Möglichkeiten solcher vorgegebener Würfel beschränkt sind. Wenn Sie eine andere Betrachtung wünschen und andere Daten miteinander in Verbindung bringen wollen, muss sich der Anwender in der Regel an die IT-Abteilung wenden, damit diese ihm einen neuen Würfel baut. Bei Business Discovery bewegt sich der Anwender hingegen viel freier in den zur Verfügung stehenden Daten. Und nur so lassen sich wichtige Zusammenhänge erst entdecken. Das soll der Ausdruck „Business Discovery“ widerspiegeln. In der Praxis ist es doch so, dass fast jede Erkenntnis zu weiteren Fragen führt. Wenn ich beispielsweise einen Report der Landesgesellschaft in Österreich bekomme und feststelle, dass der Umsatz zurückgegangen ist, dann stellen sich sofort eine Menge Fragen:

Warum ist der zurückgegangen?

In welchen Bereichen ist der zurückgegangen?

In welchem Vertriebsmonat wurde weniger verkauft?

Welcher Händler hat weniger verkauft?

Welche Produkte sind weniger verkauft worden?

Mit klassischen BI-Systemen bin ich nicht in der Lage, ad hoc alle diese Fragen sofort zu beantworten. Selbst komplexe BI-Systeme sind in der Regel nicht in der Lage, ohne nachgelagerte IT alle diese Fragen zu beantworten, weil eben erst OLAP-Würfel angepasst werden müssten. Bei Business Discovery kann der Anwender hingegen selbst alle Zusammenhänge herstellen, die er gerne untersuchen möchte. Durch diese Offenheit entdecken die Anwender dann Zusammenhänge, die weder in den Reportings noch in den vorgegebenen OLAP-Würfeln zu finden sind.

ITB: Haben Sie ein nachvollziehbares Beispiel für Neuentdeckungen parat, die mit klassischem BI nicht so problemlos gemacht worden wären?

Kobek: Klar. Als im vergangenen Jahr das Erdbeben in Japan war, analysierte ein großer Konzern in der Kosmetik-Branche die zu erwartenden Umsatzrückgänge in Japan. Dabei zeigte sich über die assoziative Abfragetechnik, bei der mit Stichworten gesucht werden kann, dass in Japan nicht nur Verkäufer, sondern auch Zulieferer betroffen sind. Ein weiterer Drill-Down zeigte schnell die Produkte auf, die jetzt von Versorgungsengpässen betroffen sein könnten.

Dann zeigte sich, dass für betroffene Produkte gerade eine millionenschwere Werbekampagne für den Marktstart in Australien in Auftrag gegeben werden sollte. Durch Business Discovery war es möglich, hier schnell alle möglichen Auswirkungen eines Ereignisses zu durchschauen und entsprechende Konsequenzen zu ziehen. Das wäre innerhalb der vorgegebenen Pfade eines klassischen Business-Intelligence-Systems nicht möglich gewesen.

Lesen Sie auf der nächsten Seite mehr über brachliegende Daten und deren Potenzial.

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