Die Datenpräsentation bildet die Schnittstelle zwischen System und Anwender – aus Vertrieb, Controlling, Produktion und zunehmend auch dem Marketing ist sie heute kaum mehr wegzudenken. Mit den Datenintegrations- und Analysemöglichkeiten von Pentaho sind auch Anwender ohne Programmierkenntnisse in der Lage, Daten aus dem Data Warehouse aufzubereiten, zu visualisieren und interaktiv miteinander zu teilen.
In jedem Unternehmen gibt es verschiedene Business-Intelligence-Anwender: Manager benötigen in der Regel möglichst einfach gehaltene Dashboards, die Zusammenhänge und Trends auf einen Blick sichtbar machen. Business-Analysten wollen eigene Auswertungen erstellen, die bis zur untersten Belegebene reichen. Und mobile Mitarbeiter brauchen Informationen in knappen, Smartphone oder Tablet-tauglichen Formaten. Eine der führenden Open Source-Plattformen für Datenintegration, -analyse und -visualisierung ist Pentaho. Mithilfe der intuitiven, interaktiven und webbasierten Benutzeroberfläche haben Anwender einen direkten Point-and-Click-Zugriff auf alle relevanten Daten von Excel bis Hadoop.
Datenanalyse und Reporting
Nachdem alle relevanten Daten und Kennzahlen in einem Mondrian-Schema hinterlegt und zu OLAP-Würfeln zusammengefasst sind, geht es an die Analyse. Für den Prototyp des Open Source Data Warehouse kommt das Modul Pentaho Analyzer zum Einsatz – ein Tool zur Visualisierung und Auswertung von Daten. Das Reporting-Modul bietet, neben tabellarischen Auswertungen für Poweruser, auch grafische Drag&Drop-Oberflächen, die einem breiten Anwenderkreis das Analysieren und Berichten ihrer Kennzahlen ermöglichen. Das liegt unter anderem an den Frontends, die sich an unterschiedliche Anwendergruppen von Entwicklern bis Endanwendern wenden: Attribute und Kennzahlen lassen sich frei kombinieren, wodurch der Nutzer je nach Bedarf verschiedene Sichten auf die Daten erzeugen kann. Mithilfe von Drill Downs entlang der Dimensionen des Datenwürfels und verschiedener Filterfunktionen kann der Nutzer das Analyseergebnis gezielt nach bestimmten Kriterien einschränken. Mit dem Modul lassen sich außerdem interaktive Berichte und Dashboards erstellen und Daten über mehrere Dimensionen hinweg analysieren und visualisieren, ohne dabei auf die IT oder Entwickler angewiesen zu sein.
Fazit
Der Testbetrieb unseres Piloten zeigt, dass der Aufbau eines nutzerfreundlichen Data Warehouse mit Open Source Software nicht nur möglich ist, sondern sich auch als sehr performant darstellt: Weder beim Aufbau noch beim Betrieb des Data Warehouse konnten, gegenüber den Produkten großer Hersteller, Leistungseinbußen festgestellt werden.Ein Blick auf Open Source-Tools für Datenanalysen und Big-Data-Szenarien kann sich sowohl für kleine wie große Unternehmen lohnen: Gerade mittelständische Unternehmen haben Vorteile davon, denn die meisten Lösungen großer Softwarehersteller werden schnell zu mächtig und teuer im Betrieb. Aber von der offenen Architektur, den Schnittstellen und der großen Flexibilität, die ein Data Warehouse auf Basis von Open Source mitbringt, profitieren vermehrt auch große Anwenderunternehmen.
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