5 Schritte zu Continuous Intelligence

Realtime Analytics und Predictive Analytics sind fundamentale Analyseverfahren zur Unterstützung bei operativen Entscheidungen im Unternehmen. Sie ermöglichen einerseits die Echtzeit-Analyse von historischen Daten aus verschiedensten Datenquellen und von aktuellen Daten aus laufenden Transaktionen, sowie andererseits die darauf aufsetzende Erstellung von Voraussagen und Prognosen. Die Verknüpfung der beiden Verfahren läuft unter dem Begriff Continuous Intelligence und ist die höchste Ausbaustufe analytischer Anwendungen im Unternehmen. Aus der Analyse der Datenströme und den daraus generierten Echtzeit-Analysen mit prognostischen Fähigkeiten können Unternehmen einen Rundumblick auf historische, aktuelle und zukünftig zu erwartende Daten gewinnen und daraus schnellere und zielgenauere Entscheidungen ableiten. Couchbase nennt die fünf typischen Schritte zur praktischen Anwendung:

1. Generieren der JSON-Dokumente und deren Import in die Datenbank: Am Anfang der Implementierung von Continuous Intelligence im Unternehmen steht das Erstellen der JSON-Dokumente, welche die Daten der Transaktionen beschreiben. Anschließend werden diese Dokumente in den dafür vorgesehen Datenbank-Cluster geladen.

2. Generieren und Test des Datensets: Im nächsten Schritt erfolgt das Generieren des Datensets und dessen Test. Dabei wird die Funktionsfähigkeit der JSON-Dokumente mit einer Replika des definierten Datensets getestet. Die Daten können aus einer relationalen SQL-Datenbank kommen, ideal ist jedoch eine Database-Plattform, die die Fähigkeiten von SQL-, NoSQL- und Cloud-Datenbanken unter einem Dach vereint.

3. Aufsetzen der Verbindung mit dem BI-Tool: Im dritten Schritt erfolgt das Aufsetzen der Verbindung zwischen der Datenbank und einem Business-Intelligence-Tool wie Tableau, MicroStrategy, PowerBI, Qlik Sense oder Splunk. Ein besonders kritischer Punkt ist dabei, dass das gewählte BI-Werkzeug die API- und REST-Calls der Datenbank richtig versteht.

4. Import der Daten aus der Datenbank in das Tool: Auf dieser Stufe erfolgt das Laden der operativen Daten aus der Datenbank in das BI-Tool. Dabei interagiert der entsprechende Standardtreiber des Tools mit der Datenbank und übernimmt den Datentransfer.

5. Aufsetzen der Dashboards und der ML-Unterstützung: Im letzten Schritt werden im BI-Tool die Dashboards zur intuitiven Steuerung und Kontrolle der Datenbank-Transaktionen erstellt. Die vom BI-Werkzeug bereitgestellten Funktionen zum Machine Learning (ML) werden ebenfalls in dieser abschließenden Phase konfiguriert.

"Continuous Intelligence ist für viele Anwendungsszenarien insbesondere im Consumer-Business mittlerweile unverzichtbar", erklärt Gregor Bauer, PreSales Solutions Engineer bei Couchbase. "Die fünf beschriebenen Schritte markieren den schnellsten Weg zur Umsetzung und produktiven Nutzung dieses ambitionierten Analyseverfahrens zur Entscheidungsunterstützung."