Interview: IBM setzt auf Business Intelligence:
»Analytik ist für Unternehmen jeder Art und Größe wichtig«

von Werner Fritsch (werner.fritsch@crn.de)

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12.07.2010

Robert Ashe, der bei IBM weltweit den Software-Bereich Business Analytics verantwortet, legt im Gespräch mit InformationWeek seine Sicht auf fortgeschrittene Datenauswertungen dar. Einfachere Bedienung soll für weitere Ausbreitung der entsprechenden Produkte sorgen.

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Robert Ashe, General Manager Business Analytics bei IBM, will die Bedienung anspruchsvoller Software vereinfachen. Foto: IBM

Herr Ashe, was hat sich geändert, seit Cognos zu IBM [1] gehört?

Die Größenordnung ist jetzt eine andere. Auch die Industrie hat sich verändert: Es hat eine ganz erhebliche Konsolidierung stattgefunden. Analytik ist für Unternehmen jeder Art und Größe wichtig geworden. Was wir jahrelang gepredigt haben, das praktiziert inzwischen die breite Masse. Das hat einen Markt geschaffen, auf dem analytische Software stark nachgefragt wird. Im Zuge dessen ist die Größenordnung sehr wichtig geworden. Wir haben jetzt rund um die Welt besseren Zugang zu Kunden. Außerdem haben wir Ressourcen für große Übernahmen. Für SPSS [2] brauchten wir rund eine Milliarde Dollar, das hätte Cognos nicht stemmen können. Ferner können wir andere analytische Software nutzen, die bei IBM schon da ist, etwa zur Stammdatenverwaltung, oder Branchenkompetenz aus der Beratungssparte. Nicht zuletzt hat IBM einen großen Forschungsetat.

Es gibt eine ganze Reihe von fortgeschrittenen Verfahren für Business Intelligence: von Echtzeitanalysen über Business Activity Monitoring bis zu Corporate Performance Management. Was ist deren Zweck?

In einer Richtung geht es darum, die immer größer werdenden Datenvolumina handhaben zu können, Internet-Daten etwa. Da haben wir jetzt die Produktlinie BigInsights, die auf der quelloffenen Software Hadoop von Apache [3]beruht. Mit solchen Größenordnungen zurecht zu kommen, ist beispielsweise eine Voraussetzung für Stimmungsanalysen in sozialen Netzwerken. Die Verbindung von Geschäftsanalytik mit sozialen Netzwerken liegt gewissermaßen am anderen Ende des Spektrums. Entscheidend ist: Schneller finden, was man braucht, wenn man mit anderen zusammenarbeitet.

Die Software-Industrie kann inzwischen zweifellos einiges vorweisen an Produkten für Business Intelligence oder Business Analytics, wie Sie zurzeit lieber sagen. Die Anwenderunternehmen hingegen beschränken sich weiterhin oft auf die einfachsten Dinge: Berichte und vielleicht ein paar multidimensionale Auswertungen.

Ja, viele kratzen nur an der Oberfläche und trauen sich nicht so recht. Wir versuchen, Hindernisse aus dem Weg zu räumen.

Was versuchen Sie denn konkret?

Wir verwenden viel Zeit und Geld für die Benutzerschnittstelle, um es den Anwendern leichter zu machen. Außerdem arbeiten wir daran, die Datenanalyse in Prozesse der Zusammenarbeit zu integrieren, von der allgemeinen Organisation bis zu konkreten Interaktionen. Hier spielt Lotus Connections für uns eine wichtige Rolle. Verschiedene Weisen, um an Informationen heranzukommen, komfortablere Suchfunktionen – all das sollte Datenanalyse in Zukunft breiter einsetzbar machen. Andere Themen in unseren Forschungslaboren sind semantische Repräsentationen und Verfahren, aus Texten die generelle Stimmung zu entnehmen, etwa bei der Auswertung von Blogs. Technisch geht es da um die Analyse unstrukturierter Daten.

Echtzeitdaten aus dem Arbeitsspeicher

Bei Business Intelligence und Data Warehousing ging es ursprünglich um die Auswertung historischer Daten. Inzwischen werden die Abstände zur Gegenwart geringer, bis hin zu Echtzeitanwendungen.

Daten sind sehr wichtig, wenn sie in einer Transaktion vorkommen. Danach verlieren sie an Wert, bis sie mit anderen aggregiert werden, um Trends zu erkennen – dann werden sie wieder wertvoller. Wir haben beides im Blick und außerdem noch Vorhersagen. Die historischen Daten lassen Muster erkennen und zukünftige Entwicklungen mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit abschätzen, und sie geben Aufschluss über die erbrachte Leistung. Wenn Unternehmen solche Einsichten in Echtzeit verwenden, zum Beispiel im Hinblick auf Kaufpräferenzen von Kunden, dann wird ihr Geschäft viel effektiver. Für Echtzeitanalysen wird Cognos Now zum Beispiel in Call Centern eingesetzt, wenn am Telefon schnelle Unterstützung gebraucht wird. SPSS können wir da jetzt integrieren.

Werden für die zeitnahen Analysen ganz andere Werkzeuge gebraucht als für die historischen?

Es muss viel schneller gehen, für ETL-Schritte ist keine Zeit. Echtzeitdaten verändern sich ständig. Die Daten kommen direkt aus dem Arbeitsspeicher.

Wollen Sie am liebsten ihre komplette Suite verkaufen oder sind sie auch zufrieden, wenn der Kunden Produkte unterschiedlicher Hersteller kombiniert?

Die Kunden kaufen Software in unterschiedlichen Weisen, und wir respektieren die Auswahl, die sie treffen. Wir leben in einer heterogenen und offenen Welt. Manchmal setzen die Anwender auf Vielfalt, manchmal wollen sie vereinheitlichen, um die Komplexität zu reduzieren. Manchmal integrieren wir unsere Produkte in eine vorhandene Infrastruktur und manchmal verkaufen wir Komplettlösungen, einschließlich Rechner und Datenbank, die für analytische Anwendungen optimiert sind. Wir verkaufen den Kunden das, was sie wollen und brauchen.

[1] http://www.ibm.com/de
[2] http://www.spss.com/de
[3] http://www.apache.org/

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