Business Intelligence

Wenn Reports ewig brauchen

07. Februar 2011
Werner Kurzlechner lebt als freier Journalist in Berlin und stellt regelmäßig Rechtsurteile vor, die Einfluss auf die tägliche Arbeit von Finanzentscheidern nehmen. Als Wirtschaftshistoriker ist er auch für Fachmagazine und Tageszeitungen jenseits der IT-Welt tätig.
Geringe Abfrage- und Ladegeschwindigkeiten von Lösungen für Reporting und Analyse treiben Nutzer auf die Barrikaden. BI-Projekte müssen diese Gefahr früh berücksichtigen.
Die Systemleistung ist der neuralgische Punkt bei BI.
Die Systemleistung ist der neuralgische Punkt bei BI.
Foto: Corgarashu - Fotolia.com

Manches hoffnungsvolles Projekt für Business Intelligence (BI) und Performance ManagementPerformance Management entpuppt sich als hinterher Flopp, weil die Systemleistung nicht mehr den Anforderungen der Endanwender mithalten kann. Alles zu Performance Management auf CIO.de

So klagten im vergangenen Jahr 16 Prozent der Unternehmensvertreter in der internationalen Anwenderbefragung "BI Survey 9" des Business Application Research Center (BARC) über Probleme bei der Abfrageperformance - Platz Zwei nach der von 19 Prozent genannten mangelnden Datenqualität. Damit bestätigte die Umfrage Studien aus früheren Jahren, welche die Systemleistung ebenfalls als neuralgischen Punkt schlechthin bei BI bezeichnet hatten.

Abfrage und Datenextraktion

Genauer gesagt sind es zwei Aspekte, welche die Leistung von BI-Lösungen beeinflussen: die Abfrage- und die Ladeperformance. Mit Abfrageperformance sind Antwortzeit und -geschwindigkeit gemeint, also die Zeitspanne zwischen dem Absenden einer Abfrage und der vollständigen Aufbereitung der Ergebnisse für den Anwender. Die Ladeperformance bezeichnet die Laufzeit von der Datenextraktion aus Vorsystemen bis zur Bereitstellung der Daten im BI-System. Beide Leistungsarten hängen zusammen, da die Ladeperformance auch die Abfragegeschwindigkeit beeinflusst.

Problem 1: Datenflut

Laut BARC gebe es vor allem zwei Entwicklungen, die in der Praxis manches BI-Vorhaben leistungsmäßig unerwartet in die Knie zwingen. So wollten Unternehmen zum einen immer größere Datenmengen auf deren Relevanz hin filtern, wodurch die Komplexität von BI-Systemen steige. Die Entwicklung und Anpassung der entsprechenden Software- und Hardwaretechnologie könne mit den steigenden Anforderungen kaum Schritt halten, wodurch sich das Performance-Problem weiter verschärfe (mehr zum Thema Datenmanagement finden Sie hier).

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