Die Datenverwaltung und neue Technologien für das sogenannte „Data Warehousing" stellen Unternehmen vor wachsende Herausforderungen. Aktuelle Ergebnisse zeigen, dass manche Datenlager eher Datengräbern entsprechen, als modernen leistungsfähigen Instrumenten zu Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Wie konnte das passieren?

Der Ansatz der „Service-oriented architecture" (SOA) klang vielversprechend "Let us unite everything everywhere and orchestrate them as services". Die tatsächliche Umsetzung von SOA hatte aber zur Folge, dass Terrabyte große Datenbanken gebaut wurden, die träge und oft unfähig sind diese Datenmengen in vernünftigen Reaktionszeiten zu bearbeiten.

Sogenannte „Data Mining" Programme sind aktuelle Lösungen, um in diesen „Datengräbern" noch nach brauchbaren Informationen zu „schürfen", die eventuell hilfreich sind das Geschäft und den Prozess zu optimieren.

Leider sind „Data Mining" Applikationen Programme, die in der Regel als offline Werkzeuge nicht echtzeitfähig sind - also kann es passieren, dass genau dann keine Informationen vorliegen, wann sie unter Umständen am Dringensten benötigt werden.

Die Entscheidungsträger der Firmen, die aber im Tagesgeschäft, also im „Hier-und-Jetzt" die richtigen Informationen benötigen, fordern deshalb neue Lösungen. Als Antwort lieferte die Industrie „Business Intelligence", die helfen soll aus den Daten verwertbare Informationen in Echtzeit zu beschaffen.

Bei der Implementierung geht man unterschiedliche Wege. Sehr interessant ist eine neue Technologie, die auf „Intelligence at the Point of Happening" * basiert.

Darunter versteht man, dass die Datenlieferanten selbst intelligent sind und wissen welche Informationen der Rezipient in Echtzeit zur Entscheidungsfindung benötigt. Die erstaunlichen Ergebnisse aus den ersten Installationen lassen aufmerken. Die Entscheider, Geschäftsführer und Manager sind begeistert, denn Sie erhalten nur die Informationen die sie brauchen, um Ihre Ziele zu erreichen. Diese Informationen sind dafür hochgenau und in Echtzeit verfügbar, natürlich automatisch generiert und als Zuckerl (oder I-Tüpferl), wenn möglich verbunden mit einer Vorhersage (Prediction) über den weiteren wahrscheinlichen Verlauf. Man kann also sogar die Folgen einer Entscheidung in Echtzeit sehen.

„Das klingt doch wirklich vielversprechend", denkt man sich, wie aber wird das erreicht?

Eigentlich ist die Umsetzung ganz einfach: Man lernt aus der Vergangenheit und implementiert die Erfahrung der Entscheidungsträger mit sogenannten KPI (Key Performance Indictors). Das können komplexe Formeln sein, die durch Variablen (mit Befindlichkeiten) in Echtzeit gefüttert werden. Die Variablen sind Informationen von intelligenten Datenquellen, die neben den klassischen Informationen z.B. „Temperatur" noch zusätzliche Attribute liefern. Und zwar die Informationen die notwendig sind diese Variablen zu qualifizieren: z. B. aktueller Luftdruck, Sensor Health, Niederschlag vor zwei Wochen. Im Prinzip alle Daten, die eine signifikante Korrelation zur Entscheidungsfindung aufweisen.

* „Intelligence at the Point of Happening" wurde unter der Leitung von Ideengeber Gerhard Rupp (Geschäftsführer der High Margin GmbH) in Kooperation mit der SSI Strategic Systems (SSI) bei der KRONES AG in Neutraubling implementiert und an verschiedenen Standorten erfolgreich getestet.

Autor: Bernhard Schimunek