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Smart Tips für Erstellung eines BI Systems

Smart Tips für Erstellung eines BI Systems

Effektive Entscheidungsfindung ist ohne vollständige und detaillierte Informationen darüber, wie es Ihrem Unternehmen geht, unmöglich. Das Problem besteht darin, dass die meisten Unternehmen nur jährliche oder vierteljährliche Berichte erstellen, was gar nicht genug ist.

Für eine effektive Leistungsanalyse implementieren die Unternehmen die Business Intelligence (BI) Systeme. In diesem Artikel geben wir Ihnen einige nützliche Tipps zur Einrichtung eines BI-Systems für Ihr Unternehmen. (Ehrlich gesagt, wenn wir unsere heutigen Kenntnisse vor einem Jahr hätten, hätte es uns viel Zeit und Mühe erspart.)

 

Entwerfen

Speichern Sie Quelldaten, nicht Schichtdaten

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Berichte und Diagramme nicht ausreichend sind. Ihre Manager benötigen detailliertere und ausführliche Daten.

So mussten wir beispielsweise die Daten über die monatlichen Ausgaben von nicht verheirateten heterosexuellen Personen unter 25 Jahren aus Kalifornien im vergangenen Jahr liefern. Um diese Frage zu beantworten, mussten wir nicht nur eine Tabelle mit vollständigen Benutzerprofilen, sondern auch eine Tabelle mit ihren Zahlungen haben.

Analysieren Sie Quelldaten, nicht Schichtdaten

Vermeiden Sie die Voraggregation und analysieren Sie die Ausgangsdaten. Denken Sie daran, dass Sie durch die Aggregation von Daten die wertvollen Informationen verlieren.

Zum Beispiel müssen Sie die Statistik darüber angeben, wie viele neue Kontakte die New Yorker jeden Tag knüpfen. Wenn Sie mit Ausgangsdaten arbeiten, können Sie Ihre Statistik mit bestimmten Daten sichern (wer hat mit wem Kontakt aufgenommen und wann es passiert ist).

Vergessen Sie den Nicht-Hier-Erfunden Ansatz

Denken Sie daran, dass Ihr Unternehmen nicht das erst ist, das das BI-System anordnet. Für viele Aufgaben gibt es bereits intelligente Lösungen. Nutzen Sie diese sinnvoll. Das Ergebnis ist, dass Ihre Arbeit auf die Datenerfassung und die Konfiguration von Analyseprogrammen beschränkt wird.

Iteora verwendet momentan beispielweise die spaltenförmige Vectorwise-Datenbank und das Pentaho Analysetool.  Grundsätzlich müssen wir nur die Daten in die Datenbank importieren.

Denken Sie an Benutzer

Das System, das Sie entwerfen, wird von gewöhnlichen Managern verwendet, die möglicherweise keine komplizierten Begriffe, wie z.B. „First Time Differential“ kennen. Achten Sie darauf, dass Ihr Benutzerinterface klar und intuitiv ist. Anstatt eine nagelneue Benutzerinterface zu erfinden, werfen Sie einen Blick auf die bestehenden Lösungen und holen Sie sich ein paar Ideen daraus.

Viele BI-Tools haben Demo-Seiten, auf denen Sie sehen können, was das Tool leisten kann. Wählen Sie einige Funktionen aus und bitten Sie die zukünftigen Benutzer Ihres BI-Systems, die Benutzerfreundlichkeit von diesen Funktionen zu testen.

Warten Sie nicht zu lange

Entwerfen, Entwicklung und Implementierung eines BI-Systems ist zweifellos zeitaufwendig und herausfordernd. Aber 9 Frauen können nicht ein Baby in einem Monat bekommen. Bei Iteora besteht unser BI-Team aus 3 Spezialisten und einem Berater. Obwohl wir die Implementierung des BI-Systems noch nicht abgeschlossen haben, konnten die ersten greifbaren Ergebnisse bereits nach 9 Monaten erzielt werden.

Smart Tips für Erstellung eines BI Systems
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Entwicklung

Sammeln Sie Daten asynchron

Beim Sammeln von Daten über das Benutzerverhalten empfehlen wir, dies asynchron zu tun. Sie können gerne Protokolle oder Scribe verwenden, je nachdem, was Ihnen am besten gefällt. Denken Sie daran, dass das Sammeln von Daten über das Objekt ohne Störung seines Verhaltens erfolgen muss. Darüber hinaus dürfen jegliche Fehlfunktionen in einem BI-System das untersuchte Objekt auf keiner Weise beeinflussen.

Bei der Entwicklung einer Infrastruktur zum Sammeln von Informationen über das Benutzerverhalten wussten wir, dass wir große Datenmengen verarbeiten müssen. Wir mussten die Daten in einer Datenbank sammeln. Alle Probleme mit dem Datenbankbetrieb müssen von den Nutzern der Website unbemerkt bleiben. Aus diesem Grund haben wir uns entschieden, zuerst die Ausgangsdaten in Protokollen zu registrieren und erst dann die Daten mit einem separaten Hintergrund-Skript in die Datenbank zu verschieben. Später wurden Protokolle und Parsers durch den Scribe-Service ersetzt.

Vergessen Sie die Normalisierung

Haben Sie keine Angst, Ihre Daten zu „denormalisieren“. Wenn Sie beispielsweise eine Tabelle mit Benutzern und eine Tabelle mit Benutzerzahlungen haben, können Sie diese zu einer Tabelle zusammenführen, so dass eine Tabelle die Zahlungen für jeden Benutzer enthält. Auf der einen Seite sieht es so aus, als würden Sie die Daten duplizieren. Andererseits müssen Sie nun anstelle einer anspruchsvollen JOIN-Operation nur eindeutige Werte berechnen, was viel einfacher ist.

Als Beispiel möchten wir berechnen, wie viel Geld weibliche und männliche Benutzer im letzten Jahr ausgegeben haben:

WÄHLEN Summe (Geld), Geschlecht VOM BenutzerZahlung WO Geschlecht IN („M“, „F“) und Jahr (payment_date) = Jahr (now ()) GROUP BY 2

Um diese Anforderung auszuführen, muss das DBMS nur eine Tabelle auf einmal verarbeiten.

Verfolgen Sie die Datenflüsse

Erstellen Sie ein Datenflussdiagramm und stellen Sie sicher, dass es keine Zyklen (Feedbacks) gibt.

Achten Sie auch darauf, dass die Informationen aus dem BI-System nicht an die untersuchten Objekte gelangen. Beispielsweise müssen Sie nach der Datenanalyse eine E-Mail-Benachrichtigung an eine bestimmte Gruppe von Benutzern senden. Verwenden Sie Ihr BI-System nicht, um eine Liste von E-Mail-Empfängern zu erstellen.

Implementierung

Überprüfen Sie Ihre gesammelten Daten

Bei der Implementierung eines BI-Systems müssen Sie die eingehenden Daten sorgfältig prüfen. Wenn Sie beispielsweise die Daten über die Systembenutzer erhalten, überprüfen Sie unbedingt die Verteilung der Anmeldungsdaten, Geburtsdaten usw. Idealerweise sollten Sie die Verteilung der Werte in jeder Spalte und jedem Paar von Spalten überprüfen.

Wenn Sie neue Daten hinzufügen, ist es nicht ungewöhnlich, dass der Spaltenwert für alle Zeilen gleich ist. Meistens ist es nichts anderes als ein menschlicher Irrtum. Der Entwickler muss die Spalte einfach vergessen haben.

Datenverdopplungen

Denken Sie daran, dass es keine überflüssigen Daten gibt. Datenverdopplungen sind dagegen sehr häufig.  Seien Sie vorsichtig mit Doppelungen. Es ist besser, sicherzustellen, dass Sie diese Werte bereits haben, als Verdopplungen vom Anfang an zu vermeiden. Dies ist bei der Suche nach Systemfehlern sehr hilfsreich.

Auf diese Weise haben wir viele Fehler in Benutzerprofilen, Ortsdaten und Finanzberichten behoben.

Streben Sie nicht nach einer 100% Passung

Wenn Sie Daten aus verschiedenen Quellen vergleichen, sollten Sie nicht nach 100% Passung streben. Meistens ist eine 95% Passung mehr als ausreichend. Das, was Sie gerade entwerfen, ist doch kein Buchhaltungssystem, oder?

Es ist nicht ungewöhnlich, dass die Datenunterschiede durch objektive Gründe, z.B. durch Zeitasynchronisation, verursacht werden. Nehmen Sie beispielweise den Zeitpunkt, zu dem eine Zahlung in Ihrem Abrechnungssystem und im Zahlungssystem registriert ist. Am 31. Dezember kann die Zahlung aufgrund einer Differenz von nur 1 Sekunde in verschiedenen Jahren registriert werden.

Zusammenfassung

Unnötig zu sagen, dass diese Tipps nicht der Heilige Gral sind und man sich nicht blind an sie halten muss. Wir wetten, dass Sie zu jeder dieser Empfehlungen ein paar Gegenargumente vorbringen können. Es ist gut, weil Sie auf solcher Weise in besseres Verständnis für diese Tipps kriegen können. Wenn Sie jegliche Fragen haben, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung!

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