Bei Business Intelligence und Data Warehousing ging es ursprünglich um die Auswertung historischer Daten. Inzwischen werden die Abstände zur Gegenwart geringer, bis hin zu Echtzeitanwendungen.
Daten sind sehr wichtig, wenn sie in einer Transaktion vorkommen. Danach verlieren sie an Wert, bis sie mit anderen aggregiert werden, um Trends zu erkennen – dann werden sie wieder wertvoller. Wir haben beides im Blick und außerdem noch Vorhersagen. Die historischen Daten lassen Muster erkennen und zukünftige Entwicklungen mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit abschätzen, und sie geben Aufschluss über die erbrachte Leistung. Wenn Unternehmen solche Einsichten in Echtzeit verwenden, zum Beispiel im Hinblick auf Kaufpräferenzen von Kunden, dann wird ihr Geschäft viel effektiver. Für Echtzeitanalysen wird Cognos Now zum Beispiel in Call Centern eingesetzt, wenn am Telefon schnelle Unterstützung gebraucht wird. SPSS können wir da jetzt integrieren.
Werden für die zeitnahen Analysen ganz andere Werkzeuge gebraucht als für die historischen?
Es muss viel schneller gehen, für ETL-Schritte ist keine Zeit. Echtzeitdaten verändern sich ständig. Die Daten kommen direkt aus dem Arbeitsspeicher.
Wollen Sie am liebsten ihre komplette Suite verkaufen oder sind sie auch zufrieden, wenn der Kunden Produkte unterschiedlicher Hersteller kombiniert?
Die Kunden kaufen Software in unterschiedlichen Weisen, und wir respektieren die Auswahl, die sie treffen. Wir leben in einer heterogenen und offenen Welt. Manchmal setzen die Anwender auf Vielfalt, manchmal wollen sie vereinheitlichen, um die Komplexität zu reduzieren. Manchmal integrieren wir unsere Produkte in eine vorhandene Infrastruktur und manchmal verkaufen wir Komplettlösungen, einschließlich Rechner und Datenbank, die für analytische Anwendungen optimiert sind. Wir verkaufen den Kunden das, was sie wollen und brauchen.