Eine durchdachte Strategie für die Anwendungsimplementierung beugt der Entstehung von Insellösungen, die zusätzlichen Pflege- und Verwaltungsaufwand verursachen, effektiv vor.
Foto: Cubeware
Mobile Mitarbeiter profitieren, wenn sie zeit- und ortsungebunden auf alle nötigen Daten zugreifen können
Immer mehr Menschen arbeiten mobil – laut IDC erledigen im Jahr 2015 bereits 37 Prozent der Büromitarbeiter Aufgaben von unterwegs. Sie brauchen vor Ort eine sinnvolle Entscheidungsunterstützung, die bereits vorhandene Applikationen und Daten im Unternehmen effizient nutzt. Die Auswahl der passenden App sollte daher im Zentrum der Mobile-BI-Strategie stehen.
Entscheidend ist, sich klarzumachen, dass mobile BI-Lösungen kein Substitut klassischer BI-Systeme sind, sondern eigene Anwendungsszenarien bedienen. Ihre Funktionalitäten sind auf mobile Einsatzszenarien ausgerichtet und unterscheiden sich deshalb im Funktionsumfang von stationären oder Web-Applikationen.
Grundfunktionen und Kernaufgaben.
Mobile-BI-Apps stellen Unternehmenskennzahlen auf mobilen Endgeräten dar. Je nach Gestaltung der Visualisierungskomponente können Apps unterschiedlich intensiv mit Berichten interagieren – bis hin zum proprietären Darstellungsformat für das Mobilsystem, zur Darstellung von Bilddateien oder PDFs. Lässt sich ein Zelleninhalt in einem Berichtsformular nicht kopieren und anderswo einsetzen, sind die Interaktionsmöglichkeiten beschränkt. Das ist ungünstig, denn Funktionen wie Drill Down oder die Integration von Daten auf einer höheren Ebene (Roll-up) funktionieren dann nicht mehr. Gut eignet sich Mobile BI auch für Präsentationen. BI-Apps sollten Präsentationstools, wie beispielsweise ein Whiteboard, mitbringen.
Umstritten ist der Nutzen von Exportfunktionen für wichtige Anwendungen. Fehlen diese, schränkt das die Nutzbarkeit empfindlich ein. Hinderlich ist auch, wenn sich exportierte Daten nicht verschicken oder in einen Cloud-Speicher überspielen lassen. Jedoch lässt sich nicht ohne weiteres kontrollieren, wohin die Daten via Exportfunktion verteilt werden. Um Missbrauch auszuschließen, sollte zusätzlich auf ein Mobile-Device-Management-(MDM-)System gesetzt werden.
Lösungsvarianten. Mehrere Lösungsvarianten mobiler BI-Apps erfüllen diese Voraussetzungen, haben aber unterschiedliche Stärken und Schwächen.
Mobile-only-Lösungen werden gezielt für mobile Endgeräte mit spezifischen Betriebssystemen entwickelt und nutzen deren Merkmale, beispielsweise Touch-Bedienung, optimal. Sie brauchen keinen dazu passenden Desktop-Client, verringern also den Softwareaufwand. Andererseits sind solche Applikationen nur selten in bestehende Berichtsumgebungen eingebunden. Berichte müssen daher doppelt erstellt werden, was den Aufwand erhöht. Außerdem fehlt diesen Lösungen ein zentrales Management der Metadaten. Zu empfehlen sind sie besonders, wenn das mobile Berichtswesen unabhängig vom stationären ist, diese Mängel sich in der Praxis also nicht auswirken.
Datenbankbezogene Apps arbeiten besonders gut mit den Datenbanken zusammen, für die sie entwickelt wurden. Ihr Vorteil ist der umfassende Zugriff auf sehr spezifische Features der jeweiligen Datenbank. DB-Anbieter integrieren ihre Mobile-BI-Apps in der Regel mit weiteren Apps. Allerdings sind Zugriffe auf andere Datenquellen abseits des Hersteller-Portfolios meist unmöglich. Das verstärkt die Herstellerbindung, statt die freie Wahl zu fördern. Diese Tools eignen sich deshalb besonders für Umgebungen, in denen nur die Produkte eines DB-Herstellers laufen.
Third-Party-Apps liefern vielfältige Varianten mobiler BI-Apps. Das wichtigste Bewertungskriterium ist hier die Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme. Außerdem ist auf Skalierbarkeit von Nutzerzahl und Datenmenge zu achten, damit das Produkt auch bei Wachstum längerfristig eingesetzt werden kann.
In der Pipeline.
Mobile-BI-Technologien entwickeln sich rasant weiter. So arbeiten Hersteller an neuen Features für das Offline-Reporting. Wenn Apps auf komplizierte Datenmodelle im Hintergrund zugreifen, ist der Speicher der Mobilsysteme oft zu klein, und der Download von Gigabyte-Volumina dauert zu lange. Aktuelle Anwendungen speichern oft nur Screenshots, wodurch aber die weitergehenden Analysemöglichkeiten etwa durch Drill Downs oder Filter verloren gehen. Sinnvoller sind Lösungen, die Entscheidungen auch ohne Internetzugriff erlauben, ohne aber die Kapazitätsgrenzen von Übertragungsnetzen und Geräten zu sprengen.
Damit auch komplexe Ad-hoc-Fragen beantwortet werden können, beginnt man im OLAP-Umfeld, Zugriffe auf noch unerschlossene Datenquellen und neue Tabellenkombinationen zu ermöglichen, statt die mächtigen Funktionen serverbasierender Reporting-Tools nachzubauen.