Anzeige

Analytics

Continuous Intelligence wird für die Entscheidungsfindung und Prozesssteuerung im Unternehmen zunehmend wichtiger. Der Datenbank-Spezialist Couchbase nennt die fünf Stufen, die beim praktischen Einsatz zu beachten sind.

Realtime Analytics und Predictive Analytics sind fundamentale Analyseverfahren zur Unterstützung bei operativen Entscheidungen im Unternehmen. Sie ermöglichen einerseits die Echtzeit-Analyse von historischen Daten aus verschiedensten Datenquellen und von aktuellen Daten aus laufenden Transaktionen, sowie andererseits die darauf aufsetzende Erstellung von Voraussagen und Prognosen. Die Verknüpfung der beiden Verfahren läuft unter dem Begriff Continuous Intelligence und ist die höchste Ausbaustufe analytischer Anwendungen im Unternehmen. Aus der Analyse der Datenströme und den daraus generierten Echtzeit-Analysen mit prognostischen Fähigkeiten können Unternehmen einen Rundumblick auf historische, aktuelle und zukünftig zu erwartende Daten gewinnen und daraus schnellere und zielgenauere Entscheidungen ableiten. Couchbase nennt die fünf typischen Schritte zur praktischen Anwendung:

1. Generierung der JSON-Dokumente und deren Import in die Datenbank: Am Anfang der Implementierung von Continuous Intelligence im Unternehmen steht die Erstellung der JSON-Dokumente, die die Daten der Transaktionen beschreiben. Anschließend werden diese Dokumente in den dafür vorgesehen Datenbank-Cluster geladen.

2. Generierung und Test des Datensets: Im nächsten Schritt erfolgt die Generierung des Datensets und dessen Test. Dabei wird die Funktionsfähigkeit der JSON-Dokumente mit einer Replika des definierten Datensets getestet. Die Daten können aus einer relationalen SQL-Datenbank kommen, ideal ist jedoch eine Database-Plattform, die die Fähigkeiten von SQL-, NoSQL- und Cloud-Datenbanken unter einem Dach vereint.

3. Aufsetzen der Verbindung mit dem BI-Tool: Im dritten Schritt erfolgt das Aufsetzen der Verbindung zwischen der Datenbank und einem Business-Intelligence-Tool wie Tableau, MicroStrategy, PowerBI, Qlik Sense oder Splunk. Ein besonders kritischer Punkt ist dabei, dass das gewählte BI-Werkzeug die API- und REST-Calls der Datenbank richtig versteht.

4. Import der Daten aus der Datenbank in das Tool: Auf dieser Stufe erfolgt das Laden der operativen Daten aus der Datenbank in das BI-Tool. Dabei interagiert der entsprechende Standardtreiber des Tools mit der Datenbank und übernimmt den Datentransfer.

5. Aufsetzen der Dashboards und der ML-Unterstützung: Im letzten Schritt werden im BI-Tool die Dashboards zur intuitiven Steuerung und Kontrolle der Datenbank-Transaktionen erstellt. Die vom BI-Werkzeug bereitgestellten Funktionen zum Machine Learning (ML) werden ebenfalls in dieser abschließenden Phase konfiguriert.

„Continuous Intelligence ist für viele Anwendungsszenarien insbesondere im Consumer-Business mittlerweile unverzichtbar“, erklärt Gregor Bauer, PreSales Solutions Engineer bei Couchbase. „Die fünf beschriebenen Schritte markieren den schnellsten Weg zur Umsetzung und produktiven Nutzung dieses ambitionierten Analyseverfahrens zur Entscheidungsunterstützung.“

www.couchbase.com

 


Weitere Artikel

2022

5 Trends, mit denen sich Daten 2022 effektiver nutzen lassen

Die Beschleunigung der digitalen Transformation in den letzten zwei Jahren hat den Verantwortlichen deutlich aufgezeigt, dass sie mehr darauf achten sollten, wie sie Unternehmensdaten managen, die über verschiedene Speicherorte verteilt sind, gleichzeitig…
Geschäftsmann

Banken stehen beim digitalen Kundenmanagement noch am Anfang

Kundenstammdaten werden von Banken im DACH-Raum noch nicht in ausreichendem Masse systematisch erhoben, aktualisiert und für personalisierte Kundenbeziehungen eingesetzt. Das ergab eine Studie* des CRM-Herstellers BSI in Kooperation mit dem Institut für…
Datenanalyse

Mit Embedded Analytics maximalen Nutzen aus den Daten gewinnen

Rund um den Zugriff und die Analyse von Daten steigen die Investitionen von Unternehmen, nicht zuletzt auch in der Fertigungsindustrie. Durch die Optimierung des Datenmanagements sollen die Herausforderungen der Digitalisierung gemeistert werden und der…
Recruiting

Wie Tools für maschinelles Lernen und Low-Code/No-Code beim IT-Fachkräfte-Mangel helfen

Die Ergebnisse einer kürzlich von Quanthub veröffentlichten Studie zeigen, dass bereits im Jahr 2020 weltweit 250.000 Data Scientists fehlten. Außerdem bleiben Data Scientists im Durchschnitt nur 2,6 Jahre im Unternehmen. Angesichts der monatelangen…
business intelligence

Scalable BI Self Service – der Boost für BI-Architekturen

Bei Business Intelligence (BI)-Initiativen lassen sich gleich mehrere zentrale Zielsetzungen ausmachen. Auf der Wunschliste vieler BI-Anwender stehen einfache und schnelle Auswertungen. Ein unkomplizierter Zugriff und die Analyse relevanter Daten zur…
2022

Prognosen 2022: Smarte Datennutzung als Wettbewerbsvorteil

Exasol hat seine Prognosen für das Jahr 2022 veröffentlicht. Sie zeigen, wie Daten Unternehmen zu einem Wettbewerbsvorteil verhelfen werden. In den letzten Jahren haben die Unternehmen auf der ganzen Welt erkannt, welche Macht Daten haben.

Anzeige

Jetzt die smarten News aus der IT-Welt abonnieren! 💌

Mit Klick auf den Button "Zum Newsletter anmelden" stimme ich der Datenschutzerklärung zu.