BI & Analytics in der Cloud - Architektur, Vorgehen und Praxis

1Cloud BI & Analytics – ein Überblick

Ralf Finger · Uwe Müller

Um die Konsequenzen und Vorteile einer Verlagerung von Business Intelligence & Analytics (BIA) in die Cloud zutreffend abzuschätzen, ist zunächst ein präzises Begriffsverständnis von Cloud Computing notwendig. Wie so oft bei neuen Technologietrends vermischen sich auch beim Thema Cloud die tatsächlichen Eigenschaften von Cloud Computing mit dem nicht gerade transparenzfördernden Marketinggetöse der Anbieter.

Darüber hinaus ist es für eine Nutzenbetrachtung wichtig, einen Überblick über derzeit vorhandene und entstehende Serviceangebote von Unternehmen, Kommunen und Communitys herzustellen. Hier sind die Entwicklungen hinsichtlich Open-Data-Angeboten und Data-born-in-the-Cloud von besonderer Bedeutung. Nur wenn die tatsächlichen Sourcing-Optionen und Services der Cloud sauber beschrieben und in ihren konkreten Auswirkungen klar definiert sind, lässt sich auch eine Strategie für Cloud Computing ableiten.

1.1Was ist Cloud Computing?

Definition

Cloud Computing umschreibt IT-Infrastrukturen (u.a. Rechenkapazität, Datenspeicher, Datensicherheit, Netzkapazitäten, Entwicklungsplattformen oder auch einsatzbereite Software), die entfernt über ein Netzwerk bereitgestellt werden und in der Regel in hohem Maße Mechanismen der Virtualisierung von IT-Ressourcen nutzen. Die Bereitstellung von Cloud Computing kann als Public Cloud über öffentliche Netze und in mehrmandantenfähigen Umgebungen erfolgen. Auch ist der Aufbau von Cloud-Infrastrukturen in privaten Rechenzentren der Anwenderorganisationen möglich. Letzteres wird als Private Cloud Computing bezeichnet, wobei hier die Übergänge zu klassischen Formen des Outsourcings fließend sind. In Abgrenzung zu Cloud werden eigene Infrastrukturen beim Anwender als »On-Premises« bezeichnet.

Business Intelligence & Analytics (BIA) kann heute vollständig in der Cloud betrieben werden. Diese Definition schließt explizit alle mit diesen Systemen verbundenen Datenhaushalte mit ein.

Potenziale von Cloud für BI & Analytics

Verantwortliche für BI & Analytics werden aktuell immer wieder mit zwei Anforderungen konfrontiert: Agilität und Skalierbarkeit. BIA-Anwendungen sollen sich schnell auf ändernde Bedürfnisse der Fachbereiche anpassen lassen – möglichst ohne langwierige Implementierungsprojekte. Darüber hinaus sollen BIA-Infrastrukturen im Hinblick auf Datenvolumen und Benutzeranzahlen skalieren. Allerdings müssen auch umfangreiche Leerkapazitäten vermieden werden – die Kosten sollen überschaubar und planbar bleiben.

Für all diese Anforderungen bietet Cloud-BIA heute überzeugende Lösungsansätze, sei es als eigenständige BIA-Plattform in der Cloud, als hybride Ansätze integriert in die On-Premises-Angebote der großen BIA-Plattformanbieter oder auf Basis von beispielsweise Amazon AWS, Microsoft Azure, Oracle Cloud, Google Cloud, IBM, SAP etc. Stets gilt das Leistungsversprechen: Hohe Investitionsvolumina und Großprojekte werden vermieden, die Kosten werden monatlich oder auf der Basis von Pay-per-Use-Modellen berechnet – bis hin zu minutengenauer Abrechnung von Nutzungsentgelten und Zahlung per Kreditkarte.

Anwendungen für Cloud BI & Analytics auf dem Vormarsch

Nicht alle BIA-Anwendungsszenarien sind für Cloud-BIA geeignet. Pauschale Abwehrhaltungen z.B. mit Hinweis auf Datenschutz und Datensicherheit gehen jedoch fehl. Cloud-BIA muss vielmehr schon aus diesen Gründen bewusst thematisiert werden. Nur so lässt sich klar unterscheiden, in welchen Bereichen des Unternehmens Cloud-Lösungen genutzt werden dürfen und in welchen nicht.

Cloud-BIA hat sich dabei als Mittel zur Bereitstellung von Reporting- und Analysefunktionen und den damit verbundenen Inhalten über das Internet bereits etabliert. Oft als On-Demand-BIA bezeichnet, ermöglicht Cloud-BIA die standortunabhängige Bereitstellung und Verwaltung der erforderlichen BIA-Komponenten. Dies geschieht in der Regel durch Hosting-Serviceprovider.

Nach einer Anfang 2017 veröffentlichten Studie von BARC und der Eckerson Group zeigt sich, dass die Akzeptanz von Cloud-Lösungen im BIA- und Datenmanagement-Umfeld wächst [BARC & Eckerson 2017]. Die Studie zeigt ein Wachstum von weltweit um 50% zwischen 2013 und 2016 bezogen auf den Einsatz von Cloud-BIA- und Datenmanagementlösungen. Für die Anwender zählen dabei vor allem die wegfallenden Kosten für Hardware und Infrastruktur sowie der geringere Administrationsaufwand.

Mit über 50% setzen Power-User doppelt so häufig auf Cloud-Lösungen wie reine Informationskonsumenten. On-Demand-BIA-Tools bieten dabei die Möglichkeit, Umgebungen zu erstellen (z.B. durch Eröffnung eines Kontos), Daten in die Umgebung zu laden und für Auswertungen und Visualisierung bereitzustellen. Am häufigsten kommen dabei Reporting- und Dashboarding-Werkzeuge zum Einsatz. Darüber hinaus finden Werkzeuge für Ad-hoc-Analysen, Datenaufbereitung, Advanced und Predictive Analytics immer mehr ihren Weg in die Cloud [BARC & Eckerson 2017].

Die bedeutenden BIA-Anbieter haben diesen Trend erkannt und bieten ihre Reporting- und Analyseplattformen in der Cloud an. In Teilen wird der volle Leistungsumfang nur noch in der Cloud angeboten bzw. die On-Premises-Lösungen werden nicht mehr weiterentwickelt. Umfangreiche Lösungen im Bereich von Cognitive Computing werden derzeit im Rahmen von Platform-as-a-Service-Angeboten (z.B. IBM Watson) zur Verfügung gestellt und können so schneller in die Analyse- und Entscheidungsprozesse des Unternehmens integriert werden.

1.2Servicemodelle in der Cloud

Bei den Servicemodellen ist zwischen den klassischen Modellen der Cloud-Anbieter und darauf aufbauenden BIA-Services zu unterscheiden. BIA-Services können dabei von den Cloud-Providern selbst angeboten, von Drittanbietern als BIA-Service bereitgestellt oder von den Unternehmen selbst implementiert werden.

1.2.1Typische Cloud-Service-Modelle

Bei der Gliederung von Cloud Computing werden typischerweise die folgenden Servicemodelle unterschieden:

• Infrastructure as a Service (IaaS)
• Platform as a Service (PaaS)
• Software as a Service (SaaS)

Jedes Servicemodell bietet eine unterschiedlich weitgehende Servicetiefe, mit der IT-Leistungen in der Cloud bereitgestellt werden.

Eine moderne Cloud-Strategie für BI & Analytics nutzt heute bedarfsabhängig alle drei Servicemodelle des Cloud Computing und bildet damit eine zusätzliche Sourcing-Option für IT-Leistungen.

Infrastructure as a Service (IaaS)

Bei IaaS greift der Benutzer auf IT-Basisdienste zu. Diese umfassen virtuelle Server, Storages und Netze. Der wesentliche Vorteil gegenüber traditionellem IT-Sourcing ist die Skalierbarkeit: Die Recheninstanzen können bedarfsorientiert angepasst (vertikale Skalierung) oder auch um weitere Instanzen ergänzt oder reduziert werden (horizontale Skalierung). Der Benutzer hat dabei alle Berechtigungen auf die jeweiligen virtuellen Instanzen, damit aber auch die volle Verantwortung für die Infrastruktur ab der Betriebssystemebene.

Für den Anwender bedeutet dies, dass On-Premises-Infrastrukturen schnell und flexibel ergänzt werden können. Dies ist z.B. für Testszenarien hilfreich, bei denen die neueste Version der Software einer On-Premises-Installation geprüft werden soll, um funktionale Unterschiede oder die Komplexität bei der Migration abzuschätzen. Mit IaaS kann dies geschehen, ohne die bestehende Infrastruktur anzutasten.

Platform as a Service (PaaS)

PaaS bietet Entwicklungs- und Laufzeitumgebungen für Anwendungsentwicklung und -betrieb in der Cloud. Im Unterschied zu IaaS hat der Benutzer hier keinen direkten Zugriff auf die Rechnerinstanzen. Er betreibt auch keine virtuellen Server. In PaaS-Szenarien bringt er vielmehr seine Programm-/Ablauflogik in die Cloud. Schnittstellen in Form von Programmierschnittstellen oder komfortable GUIs dienen dabei als Unterstützung. Die Cloud-Infrastruktur regelt hierbei die erforderliche Instanziierung der Verarbeitungseinheiten und das Verteilen der zu verarbeitenden Daten sowie auf Wunsch eine automatische Skalierung an Leistungsanforderungen.

Im Kontext von Business Intelligence & Analytics finden sich solche Entwicklungsplattformen in der Cloud insbesondere bei den Datenspeichern. Hier sind relationale Datenbanken, Big Data Stores und Object Stores gut etablierte Angebote von Cloud-BIA.

Software as a Service (SaaS)

SaaS stellt die Funktionalitäten einer Anwendungssoftware in der Cloud bereit. Der Endnutzer bringt hierbei weder eine Applikation in die Cloud...