Open Source Business Intelligence (OSBI)

OPEN SOURCE BUSINESS INTELLIGENCE

Impressum

Inhalt

Vorwort

1 Einführung

1.1 Warum Open Source Business Intelligence?

1.1.1 Business Intelligence

1.1.2 Open Source Business Intelligence

1.1.3 Zum Aufbau des Buches

1.1.4 Ziele und Zielgruppen des Buches

1.2 Business Intelligence: Überblick und aktuelle Trends

1.2.1 Der technische BI-Begriff als Sammelbezeichnung für multidimensional speichernde Informationssysteme und deren Werkzeuge

1.2.2 Werkzeuge der Datensammlung und -verteilung

1.2.3 Werkzeuge der Informationsaufbereitung und -bereitstellung

1.2.4 Werkzeuge der Analyse und Präsentation der Informationen

1.2.5 Metadatenmanagement

1.2.6 Die Referenzarchitektur als Zusammenfassung technischer BI-Elemente

1.2.7 Die betriebswirtschaftliche BI-Anwendung als kontinuierlicher Anreiz zur technischen Innovation

1.2.8 BI-Architekturen und ihre technische Evolution

1.2.9 BI-Industrialisierung durch allgemeinen IT-Fortschritt

1.3 Open Source

1.3.1 Historische Wurzeln

1.3.2 Lizenzmodelle und ihre Grenzen

1.3.3 Open Content

1.3.4 Open-Source-Software als Innovationsmotor

1.3.5 Sicherheit von Open-Source-Software

1.3.6 Wirtschaftliche Bedeutung von Open Source

1.3.7 Quellen für Open-Source-Software

1.3.8 Open Source im kommerziellen Einsatz

2 Architekturen und Kosten

2.1 BI-Strategie

2.1.1 Aspekte der BI-Strategie

2.1.2 Open Source als Teil der IT- bzw. BI-Strategie

2.2 BI-Architektur: Anforderungen und Ausprägungen

2.2.1 „BI Light“: Berichte und Analysen ohne Data Warehouse

2.2.2 Data Warehouse und Enterprise Data Warehouse

2.2.3 Sonderfall Planungs- und Budgetierungsprozesse

2.2.4 BI und Enterprise Content Management

2.2.5 Serviceorientierte Architekturen (SOA) und BI

2.2.6 Cloud Computing und OSBI

2.2.7 Architektur als Erfolgsfaktor

2.3 Vorgehensmodelle

2.3.1 Projektphasen

2.3.2 Top-down- vs. Bottom-up-Vorgehen

2.3.3 Vorgehensmodelle des Software Engineering

2.3.4 Spezielle BI-Vorgehensmodelle

2.3.5 Aktueller Trend: Agile BI

2.3.6 Auswahl eines Vorgehensmodells

2.4 TCO – Kosten für Skalierbarkeit und Performance bei OSBI

2.4.1 TCO-Berechnung in BI-Projekten und ihre Grenzen

2.4.2 Kostenvergleichskalkulation OSBI-Stack vs. Closed-Source-Stack

2.4.3 Checkliste: Wann lohnt sich der Umstieg?

2.4.4 Zusammenfassende Empfehlungen

3 OSBI-Lösungen in der Praxis

3.1 Open-Source-BI-Tools

3.1.1 ETL – Extract, Transform, Load

3.1.2 Relationale Open-Source-Datenbanksysteme

3.1.3 Reporting

3.1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)

3.1.5 Data Mining

3.1.6 All in One – BI-Suiten

3.1.7 OSBI-Angebote heute

3.2 Talend Open Studio

3.2.1 Über Talend Open Studio

3.2.2 Installation und erster Start

3.2.3 Der Anwendungsfall: Kaffeehaus Expresso

3.2.4 Der Arbeitsbereich

3.2.5 Der erste ETL-Job

3.2.6 Typische Fehlerquellen und Fehlerbehandlung

3.2.7 Kontexte für unterschiedliche Zielsysteme

3.2.8 Export

3.2.9 Dokumentation

3.2.10 Modellierung von Business-Prozessen

3.2.11 Talend on Demand

3.2.12 Community und Hilfe im Internet

3.2.13 Ausblick auf die kommerziellen Versionen und Services

3.3 OSBI-Suiten im Vergleich – eine strukturelle Analyse

3.3.1 Installation

3.3.2 Architektur der OSBI-Suiten

3.3.3 Informationsangebote

3.3.4 Kostenpflichtiger Support

3.3.5 Feature-Vergleich

3.3.6 Zusammenfassender Vergleich

3.4 Jaspersoft

3.4.1 Schnittstellen und Aufteilung der Komponenten

3.4.2 Beschreibung der Komponenten

3.4.3 Datenaustausch zwischen Komponenten

3.4.4 ETL-Prozess

3.4.5 OLAP-Analyse und Reporting

3.4.6 Multi-User und Benutzergruppen

3.4.7 Entwicklerkomponenten, Open Source, Erweiterbarkeit

3.4.8 Service, Support, Dokumentation

3.4.9 Zusammenfassende Beurteilung

3.5 Pentaho

3.5.1 Das Unternehmen und seine Produkte

3.5.2 Komponenten der Pentaho Community Edition

3.5.3 Voraussetzungen und Installation

3.5.4 BI Platform

3.5.5 ETL mit Pentaho Data Integration

3.5.6 Metadaten

3.5.7 Analyse

3.5.8 Berichtswesen

3.5.9 Bewertung

3.6 Palo Suite

3.6.1 Komponenten: Beschreibung und Aufteilung

3.6.2 Datenmodellierung

3.6.3 Dateneingabe/-import

3.6.4 OLAP-Analyse und Reporting

3.6.5 Administration

3.6.6 Service, Support, Dokumentation

3.6.7 Zusammenfassende Beurteilung

3.7 Data Mining mit dem RapidMiner

3.7.1 Was ist Data Mining?

3.7.2 Ziele

3.7.3 Typische Anwendungsgebiete

3.7.4 Wichtige Typen von Data-Mining-Aufgabenstellungen

3.7.5 Data-Mining-Verfahren

3.7.6 Fallstricke im Data Mining

3.7.7 Betrieblicher Einstieg ins Data Mining

3.7.8 Data Mining mit Werkzeugen von Rapid-I

3.7.9 Zusammenfassende Empfehlungen

3.8 Anwendungsszenarien

3.8.1 Szenario 1: OLAP-Analyse bestehender Tabelle

3.8.2 Szenario 2: Unternehmensplanung mit Palo

3.8.3 Szenario 3: Auslesen von Daten aus SAP-Systemen

3.8.4 Szenario 4: Ablösung einer programmierten Reporting-Lösung

3.8.5 Szenario 5: Datenqualität

3.8.6 Zusammenfassung

4 Der Markt und seine Trends

4.1 Marktphänomen Open-Source-BI – ernstzunehmende ­Alternative zu traditionellen Angeboten?

4.1.1 Hauptakteure des OSBI-Marktes

4.1.2 Abdeckung von BI-Aufgaben durch OSBI-Produkte

4.1.3 Vor- und Nachteile des Einsatzes von OSBI-Produkten

4.1.4 Die aktuelle Marktsituation für OSBI

4.2 Geschäftsmodelle von Open-Source-BI-Anbietern

4.2.1 Struktur von Geschäftsmodellen

4.2.2 Open-Source-Geschäftsmodelle

4.2.3 Geschäftsmodelle der Anbieter von Open-Source-BI-Software

4.2.4 Entwicklungen und Trends

4.3 Einsatzszenarien für OSBI

4.3.1 Community versus Enterprise oder Professional: Open Source oder Commercial Open Source?

4.3.2 Das Dilemma der Anbieter: Ohne Lizenzen keine Kontrolle?

4.3.3 Das Problem und das Potenzial der Download-Zahlen

4.3.4 KMU als Zielgruppe für OSBI

4.3.5 Mögliche Szenarien für den Einsatz von OSBI

4.3.6 Resümee

4.4 OSBI trifft Forschung: GPUs als parallele Coprozessoren für OLAP-Aggregationen

4.4.1 Multidimensionale Aggregation

4.4.2 GPGPU

4.4.3 GPU-Computing im Palo OLAP Server

4.4.4 Innovation und OSBI

Die Autoren

Danksagung

Abkürzungsverzeichnis

Literaturverzeichnis

Register

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