Composable Analytics

Was ist Composable Analytics?

Composable Analytics ist ein Ansatz für Datenanalysen und Business Intelligence (BI), der es einer Organisation ermöglicht, modulare Komponenten aus verschiedenen Daten- und Analyse-Tools zu kombinieren.

Anstelle eines monolithischen Ansatzes, bei dem alles aus einem einzigen Tech-Stack oder Tool stammt, ermöglicht ein Composable-Analytics-Ansatz Organisationen, eine Reihe von Daten, Tools und Diensten zusammenzustellen, die für ihren jeweiligen Anwendungsfall und ihre Einsatzanforderungen am besten geeignet sind.

Die verschiedenen Module oder Komponenten in einem zusammensetzbaren Analyse-Stack können Tools für die Datenerfassung, Datenaufbereitung, Datenvisualisierung und Berichterstellung sowie Datenanalyse-Engines und Funktionen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) umfassen. Composable-Analytics-Plattformen nutzen in der Regel Technologien wie maschinelles Lernen, intelligentes Datenmanagement und Microservices, um die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen, zu verändern.

Der Ansatz von Composable Analytics ermöglicht es Unternehmen, Datensilos aufzubrechen, indem sie verschiedene Datenquellen und Technologien integrieren, um einen Analyse-Stack zu erstellen, der an die sich ändernden Anforderungen eines Unternehmens angepasst werden kann.

Warum ist Composable Analytics nützlich?

Composable Analytics bietet zahlreiche Vorteile, die sie zu einer guten Option für Unternehmen machen, die ihre Entscheidungsprozesse optimieren möchten. Composable Analytics ist aus folgenden Gründen nützlich:

• Aufbrechen von Datensilos. Anstatt auf ein bestimmtes Datensilo beschränkt zu sein, unterstützt Composable Analytics die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen und kann so möglicherweise neue Erkenntnisse aufdecken, die zuvor in isolierten Systemen verborgen waren.
• Erhöhte Flexibilität und Agilität. Organisationen können sich schnell an sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen, indem sie Analysekomponenten zusammenstellen und neu zusammenstellen.
• Anpassung. Composable Analytics ermöglicht die Erstellung maßgeschneiderter Analyseanwendungen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind, anstatt durch Standardprodukte eingeschränkt zu werden, die durch die Fähigkeiten eines einzelnen Anbieters begrenzt sind.
• Schnellere Erkenntnisse. Der Composable Analytics-Ansatz kombiniert verschiedene Datenquellen und Tools, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen, als dies mit herkömmlichen BI-Systemen mit eingeschränkteren Data Stacks möglich ist.
• Verbesserte Integration. Composable Analytics erleichtert die Integration mehrerer Datenquellen und Technologien und bietet Unternehmen einen umfassenderen Überblick über die Datenlandschaft.
• Erweiterter Zugriff auf BI- und Analysedaten. Composable Analytics ermöglicht mehr Benutzern im gesamten Unternehmen den Zugriff auf und die Arbeit mit BI-Daten über Low-Code- und No-Code-Optionen. Dies erweitert die Akzeptanz von Analysen über BI- und Datenspezialisten hinaus und unterstützt Self-Service-BI-Initiativen sowie damit verbundene Bemühungen zur Datendemokratisierung.
• Kosteneffizienz. Modulare Komponenten können wiederverwendet werden, wodurch sich die Gesamtkosten im Vergleich zu einem monolithischen Data Stack potenziell reduzieren lassen.
• Verbesserte Kundenerfahrung. Composable Analytics ermöglicht personalisierte und relevante Dienstleistungen auf der Grundlage von Dateneinblicken, die aus einer beliebigen Anzahl verschiedener Tools stammen können, die Teil des Composable Analytics Stacks sind.
• Verbesserte Skalierbarkeit. Composable Analytics kann einfacher mit den organisatorischen Anforderungen skaliert und erweitert werden und passt sich an größere Datenmengen und Benutzeranforderungen an.

Wie funktioniert Composable Analytics?

Composable Analytics funktioniert, indem Analysefunktionen in modulare Komponenten aufgeteilt werden, die je nach Bedarf neu zusammengestellt werden können. Ein Composable Analytics Stack funktioniert in der folgenden Abfolge von Schritten:

1. Komponentenidentifizierung

Organisationen können zunächst modulare Komponenten für ihre Analyseanforderungen identifizieren und auswählen, zum Beispiel Tools zur Datenerfassung, Analyse-Engines, Visualisierungs-Tools und KI/ML-Funktionen.

2. Datenintegration

Die verschiedenen Datenquellen können miteinander verbunden und integriert werden, sodass strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten aus dem gesamten Unternehmen kombiniert werden können.

3. Erstellung einer semantischen Schicht

Es wird eine semantische Schicht eingerichtet, um ein einheitliches Verständnis und eine einheitliche Interpretation der Daten im gesamten Unternehmen und in seinen Anwendungen zu gewährleisten.

4. Einrichtung von API und Microservices

Es ist wichtig, einen Ansatz mit einer entsprechenden Programmierschnittstelle (API) zu verwenden, um die modularen Komponenten miteinander zu verbinden. Diese APIs können Microservices nutzen und sich mit ihnen verbinden, was es verschiedenen Komponenten ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten.

5. Low-Code-/No-Code-Konfiguration

Tools werden eingerichtet, damit Geschäftsanwender ihren eigenen Analyse-Stack erstellen können. Dabei handelt es sich in der Regel um Low-Code- oder No-Code-Tools, die nur minimale IT-Eingriffe erfordern und häufig benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberflächen mit einfachen Konfigurationsoptionen bieten.

6. Bereitstellung einer Analyse-Engine

Ein Metrikenspeicher – manchmal auch als Headless BI bezeichnet – kann bereitgestellt werden, wodurch analytische Berechnungen von der Verbrauchsschicht der Endanwender getrennt werden. Dies ermöglicht konsistente Analysen über verschiedene Plattformen und Anwendungen hinweg.

7. Anpassung

Benutzer stellen ihre Analyse-Anwendungen zusammen, indem sie die verschiedenen Komponenten für ihre spezifischen Anforderungen kombinieren und konfigurieren.

8. Datenanalyse

Mit dem eingerichteten System können Benutzer verschiedene Arten von Analysen durchführen, von einfachen Berichten bis hin zu komplexen prädiktiven Analysen, und dabei die von ihnen zusammengestellten Tools und Datenquellen verwenden.

9. Kontinuierliche Iteration

Komponenten können hinzugefügt, entfernt oder neu konfiguriert werden, um sie an neue Anforderungen anzupassen, wodurch sichergestellt wird, dass der Composable Analytics Stack effektiv bleibt.

Schlüsselkomponenten einer Composable Analytics-Architektur

Es gibt viele Schlüsselkomponenten einer Composable Analytics-Architektur. Dazu gehören Basiskomponenten für Dienste sowie Analyse-Anwendungskomponenten, die im Composable Analytics Stack zusammengefasst sind.

Auf der Infrastrukturebene umfasst eine Composable Analytics-Architektur Folgendes:

• Cloud-Infrastruktur. Cloud-Technologien bieten die Rechen-, Speicher- und Anwendungsbereitstellungsfunktionen.
• Microservices-Architektur. Eine der besten Möglichkeiten, einen modularen Ansatz zu unterstützen, ist ein Microservices-Ansatz, bei dem komplexe Vorgänge in kleinere, unabhängige Dienste unterteilt werden, die zu größeren Workflows kombiniert werden können.

Zu den Datenanwendungskomponenten in einer Composable Analytics-Architektur gehören:

• Datenerfassung. Das System muss in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen.
• Datenaufbereitung. Die Fähigkeit, Daten ordnungsgemäß, genau und im richtigen Format für Analysen aufzubereiten, ist ein Schlüsselfaktor.
• Data Science Tools. Dazu gehören Komponenten zur Unterstützung fortgeschrittener statistischer Analysen und der Modellbildung für Datenwissenschaftler.
• Metrikenspeicher. Ein zentrales Repository für Metrikendefinitionen und -berechnungen ist erforderlich.
• Datenvisualisierungs- und Berichterstellungs-Tools. Komponenten zur Erstellung von Dashboards, Berichten und anderen Datenvisualisierungen sind erforderlich.
• KI/ML-Funktionen. Die Integration mit KI/ML-Tools ist eine gängige Komponente, die prädiktive Analysen und fortgeschrittene Datenverarbeitung ermöglicht.
• Sicherheits- und Governance-Tools. Diese Komponenten tragen zum Datenschutz und zur Einhaltung von Vorschriften bei. Sie sollten auch den Benutzerzugriff und die Berechtigungen für den Composable Analytics Stack unterstützen.
• Orchestrierungs- und Verwaltungs-Tools. Diese Tools verwalten das gesamte Composable Analytics-Ökosystem und koordinieren die Interaktionen zwischen verschiedenen Komponenten.

Anwendungsfälle für Composable Analytics

Composable Analytics kann in verschiedenen Branchen und Unternehmensfunktionen eingesetzt werden. Zu den Anwendungsfällen von Composable Analytics gehören die folgenden:

• Betrugserkennung in Echtzeit. Transaktionsdaten können mit Modellen des maschinellen Lernens kombiniert werden, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern, sobald sie auftreten.
• Vorausschauende Wartung. Sensordaten von Maschinen und historische Leistungsdaten können dabei unterstützen, vorherzusagen, wann Reparaturen erforderlich sind, wodurch Ausfallzeiten und Wartungskosten reduziert werden.
• Analyse des Kundenverhaltens. Daten von verschiedenen Kontaktpunkten wie Vertrieb, Kundendienst und sozialen Medien können genutzt werden, um einen umfassenden Überblick über das Kundenverhalten und die Kundenpräferenzen zu erhalten.
• Optimierung der Lieferkette. Daten von Lieferanten, aus dem Lagerbestand und der Logistik können kombiniert werden, um die Effizienz zu steigern und die Kosten in der Lieferkette zu senken.
• Finanzprognosen und -planung. Finanzdaten, Markttrends und Wirtschaftsindikatoren erlauben genaue Prognosen und Budgetierungen.
• Einstellung und Bindung von Mitarbeitern. Personaldaten, Leistungskennzahlen und externe Marktdaten können analysiert werden, um Einstellungsprozesse zu verbessern und die Mitarbeiterfluktuation zu reduzieren.
• Produktentwicklung. Kundenfeedback, Markttrends und Leistungsdaten können als Informationsgrundlage für die Entwicklung neuer Produkte und Verbesserungen genutzt werden.

Herausforderungen mit Composable Analytics

Obwohl Composable Analytics zahlreiche Anwendungsfälle bietet und erhebliche Vorteile mit sich bringt, gibt es auch potenzielle Herausforderungen:

• Komplexe Integration. Die Kombination verschiedener Komponenten und Datenquellen kann komplex sein, insbesondere wenn es sich um unterschiedliche Datenformate und Qualitätsprobleme handelt. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung, um eine ordnungsgemäße Integration sicherzustellen.
• Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz. In einer Composable Analytics-Umgebung kann es schwierig sein, sicherzustellen, dass die Daten über alle Komponenten und Anwendungsfälle hinweg konsistent und korrekt bleiben.
• Datenverwaltung. Da die Daten aus verschiedenen Quellen stammen, ist die Aufrechterhaltung strenger Datenverwaltungspraktiken eine entscheidende Herausforderung. Ein Kernelement der Datenverwaltung ist die Einhaltung von Vorschriften, was bei einer Bereitstellung von Composable Analytics ebenfalls zu einer größeren Herausforderung werden kann.
• Sicherheitsbedenken. Da Daten zwischen verschiedenen Komponenten und möglicherweise über verschiedene Umgebungen hinweg fließen, wird die ordnungsgemäße Umsetzung von Sicherheitsmaßnahmen komplexer.
• Qualifikationslücken. Die Implementierung und Verwaltung von Composable Analytics kann neue Fähigkeiten erfordern, die das vorhandene Personal möglicherweise nicht besitzt, sodass Schulungen oder Neueinstellungen erforderlich werden.
• Änderungsmanagement. Der Umstieg auf einen Ansatz mit Composable Analytics erfordert Änderungen in der Denkweise und den Prozessen der Organisation, deren Umsetzung schwierig sein kann.
• Leistungsoptimierung. Die Sicherstellung einer optimalen Leistung über alle integrierten Komponenten und Datenquellen hinweg kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere bei der Skalierung des Systems.
• Kostenmanagement. Die anfängliche Implementierung eines Systems mit zusammensetzbaren Analysen kann mit erheblichen Kosten verbunden sein, auch wenn sie sich langfristig als kosteneffizient erweisen kann.