Embedded Analytics mit Logi Composer

Im Bereich der Business Intelligence (BI) & Analytics gab es in den 2000er Jahren mehrere technologische Disruptionen. Big Data gehört dabei sicherlich zu den bekannteren; es hat sich im Laufe der letzten Dekade zu einem trendigen Schlagwort entwickelt. Belebt durch Open-Source-Projekte, einen Ansturm von Start-Ups, rapide sinkenden Speicherkosten und dem Aufkommen von NoSQL-Datenmodellen, trug Big Data zum Aufstieg von Data Science bei. In den letzten Jahren hat der Wirbel um Big Data ein wenig nachgelassen, während Machine Learning und KI neue Dynamiken entfacht haben. Hinter all dem Hype verbirgt sich jedoch eine echte und fundamentale Revolution bei der Unterstützung von Prozessen zur Entscheidungsfindung: Embedded Analytics.

Embedded Analytics

Embedded Analytics hat Einsatzszenarien von Business Intelligence für immer verändert und ermöglicht den Anwendern, anspruchsvolle Datenanalysen in der täglichen Arbeit direkt aus den ihnen vertrauten Applikationen heraus zu nutzen. Die Herausforderung von Big Data, maschinellem Lernen und KI besteht darin, dass Sie Spezialisten für die Entwicklung und Modellierung der Data Analytics benötigen. Die Nachfrage nach Datengurus und Data-Science-Experten ist sicherlich stark gewachsen; aber ihre Arbeit hilft den Anwendern im Geschäftsalltag nur selten dabei, Entscheidungen zu treffen. Dies spiegelt die primäre Herausforderung von Analytics seit ihren Anfängen wider: ihr fehlte es an Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit für den Anwender im Alltagsgeschäft. Mit der Applikation vollständig vereinigte Embedded Analytics hat diese Diskrepanz überwunden. Im Unterschied zu verbreiteten, traditionellen BI-Ansätzen wird Analytics unmittelbar im Kontext der gerade laufenden Anwendung genutzt. Endbenutzer erhalten durch die nahtlose Integration mit den Applikationen Zugang zu analytischen Funktionen, ohne auf eine BI-Plattform oder ein -Tool wechseln zu müssen.    

Softwarehäuser (ISVs) und die Entwicklungsteams in den Unternehmen stehen immer wieder vor der Frage, wie sie Kunden (bzw. Anwendern) dabei helfen können, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern. Embedded Analytics wertet ihre Anwendungen auf; sie sind nun weit mehr als Transaktionssysteme für das Managen von Geschäftsprozessen. Viele Anwendungslösungen (ERP, SCM, HR u. a.) haben einige Reports, Dashboards und statische Analysen mit vereinfachten grafischen Funktionen integriert. ETL, vorentwickelte Analysemodelle und Designer-Tools stehen ggf. gegen Aufpreis zur Verfügung. Diese BI- und Berichtsfunktionen sind sicherlich nützlich, können aber nur von Spezialisten implementiert werden und geben den Anwendern wenig Kontrolle.

Dabei wollen die meisten Kunden die Entscheidungsfindung durch leichter zugängliche und geschäftsrelevante Analysen verbessern. Sie wünschen sich Analysen, die den operativen Anwender direkt unterstützt. Eine spezielle BI-Lösung dagegen erfordert einen erheblichen Schulungsaufwand und zwingt den Anwender, den Kontext seiner täglich genutzten Applikation zu verlassen.

Front-Office-MitarbeiterInnen benötigen Analysen auf Basis möglichst aktueller Daten. Sie müssen in der Lage sein, in die Daten einzudringen und modifizierte Modelle zu erstellen, um den täglichen Veränderungen gerecht zu werden.

Screenshot Logi Composer – Visualisierung und Analyse von Streaming-Daten in Echtzeit

Screenshot Logi Composer – Aktualisierte Dashboards werden dynamisch zu einer CRM Applikation hinzugefügt

Logi Composer – Embedded Analytics Lösung

Logi Composer wurde speziell für Software-Entwicklungsteams entwickelt; dies ist der Hauptfokus. Mit Logi Composer (Video Demo + kostenlose Testversion hier) kommt die erste Out-of-the-Box-Entwicklungsplattform für Embedded Analytics auf den Markt. Analytics wird als voll integrierter Bestandteil der Anwendung genutzt; das unterscheidet das Produkt von im Markt verbreiteten BI-Angeboten.

• Müheloses Daten- und visuelles Authoring mit maßgeschneidertem Embedding ermöglicht Entwicklern das einfache Erstellen, Anpassen und Einbetten von Datenvisualisierungen mit vollständiger Kontrolle über die Endbenutzererfahrung. Sie können schnell eingebettete Analyseinhalte mithilfe eines benutzerfreundlichen visuellen Authoring-Workflows erstellen. Benutzerdefinierten Themen und Erweiterungsmöglichkeiten, die über Farben und Styling weit hinausgehen, sorgen für Analytics in einem dauerhaften, einheitlichen Look & Feel, die nahtlos in Anwendungen eingebettet sind.
  
  
• Embedded Self-Service mit granularer Kontrolle über Benutzer, Daten und Features mit einer Visualisierung kann so angepasst und konfiguriert werden, dass sie dem Qualifikationsniveau der Endbenutzer entspricht, während sie dabei gleichzeitig in der Lage sind, ihre eigenen Visualisierungen zu modifizieren und mit anderen Anwendern zu teilen.
  
  
  • Während andere einen One-size-fits-all-Ansatz verfolgen, ermöglicht Logi Analytics den Anwendungsteams die Einbettung und individuelle Anpassung von Endbenutzer-Self-Services.
  • Granulare Steuerelemente ermöglichen es, die Ebenen der Self-Services- und Dashboard-Interaktivität auf Funktionsebene zu definieren.
  • Präzise Kontrollen des Zugriffs auf Benutzerdaten & Einhaltung der Governance gewährleisten eine sichere Discovery-Erfahrung.
  • Mit Daten-DVR untersuchen Endbenutzern eingebettete Inhalte interaktiv, indem sie wie beim Video-Recording mit Wiedergabe, Zurückspulen, Pause und Schnellvorlauf von Rohdaten oder Diagrammen arbeiten.

• Leistungsstarke z-Engine und Smart Data Connectors sorgen für unübertroffene Konnektivität und Query Performance. Die interne Abfrage-Engine (auch z-Engine genannt) sowie intelligente Datenkonnektoren ermöglichen die schnelle und skalierbare Erkundung von beliebigen Data Sets, einschließlich relationaler, NoSQL-, Multisource- und anderer nicht traditioneller Datenspeicher. Die Abfrage-Engine analysiert und optimiert Abfragen und schiebt die Verarbeitung bis hinunter zum Datenspeicher, um die Verarbeitung von Tausenden von gleichzeitigen Benutzeranfragen zu optimieren. Die Datenfusionstechnologie (Data Fusion) ermöglicht eine Multisource-Analyse, die Endbenutzer in die Lage versetzt, auf einfache Weise mit Visualisierungen aus mehreren Datenquellen zu interagieren, indem sie diese virtuell so kombiniert, dass sie wie aus einer einzigen Quelle erscheinen. Fusionierte Daten können aussagekräftigere Einblicke erzeugen, als sie in den Daten aus einer einzigen Datenquelle zur Verfügung stehen könnten.
  Angenommen, ein Data Warehouse speichert beispielsweise Ticketverkaufs- und Veranstaltungsdaten in den folgenden verschiedenen Datenspeichern:   
  
  
  • In SAP IQ gespeicherte Informationen zu Käufern und Verkäufern
  • In Elasticsearch vorgehaltene Informationen über Events
  • Kartenverkauf in Cloudera Impala gespeichert

Embedded Analytics

Logi Composer jetzt kostenlos testen

• Als cloudfähige Microservices-Architektur, die auf dem vorhandenen Technologiestack bereitgestellt wird, ist Logi Composer als eine Reihe von lose gekoppelter Java Microservices konzipiert. Jeder Composer Microservice läuft in einer eigenen Java Virtual Machine (JVM), um die Speicherzuweisung und Laufzeitattribute entsprechend seiner Funktion und Auslastung zu optimieren. Ein Ausfall in einem Microservice führt nicht zum Ausfall des gesamten Composer, und die Wiederherstellung ist schneller, da nur der ausgefallene Microservice neu gestartet werden muss. Die Microservices von Logi Composer sowie zugehörige Komponenten können On-Premises, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen bereitgestellt werden. Darüber hinaus kann Composer unterstützte Datenquellen in der Cloud oder vor Ort abfragen, vorausgesetzt, es besteht eine Konnektivität auf Netzwerkebene zwischen dem Composer-Host und dem Datenspeicher.

Logi Composer wurde für Erweiterbarkeit und die Integration von Business Intelligence in andere Anwendungen entwickelt. Integrationen können verwendet werden, um Kontext zwischen Anwendungen und Logi Composer als Teil des Workflows oder der Datenexplorationserfahrung des Benutzers weiterzugeben. Mit White Labeling passt sich Logi Composer 100%ig seiner Umgebung an; die Anwender fokussieren sich voll und ganz auf ihre Applikation und arbeiten mit der Analytikfunktionalität als selbstverständlicher Teil davon.

Das Logi Analytics-Portfolio mit den Flaggschiff-Produkten Logi Composer, Info, Predict und Report wird von über 2.200 Anwendungsentwicklungsteams in den verschiedensten Branchen verwendet, darunter Anbieter von gewerblicher Software sowie im  Gesundheitswesen, Finanzsektor, Behörden, Versicherungswesen, Fertigungsindustrie, Professional Services und Telekommunikationssektor. Logi Composer ist als eigenständige Embedded Analytics-Lösung und als Teil des Logi Symphony-Services auf Subskriptionsbasis erhältlich. Letzterer beinhaltet alle Embedded Analytics-Komponenten des hochmodernen Logi-Pakets zum Festpreis.

Weiterführende Links

> Weitere Informationen zu Logi Composer finden Sie unter:
https://www.logianalytics.com/logi-composer/

> Eine kostenlose Testversion erhalten Sie hier: 
https://www.logianalytics.com/composer-trial/

> Für einen ersten kompakten Einblick empfehlen wir das Webinar zur Produktvorstellung

Tom Cahill ist Vizepräsident EMEA | APAC bei Logi Analytics. Zuvor war Tom Vice President EMEA bei Jaspersoft (jetzt TIBCO) und bei Talend. Mit Sitz in Dublin, Irland, ist Tom ein anerkannter Vordenker in Analytics. Er hält einen gemeinsamen Abschluss von der Dublin City University und der Technischen Universität (Berlin) in International Marketing & Languages und besuchte die Freie Universität (Berlin, Deutschland). Kontakt: LinkedIn

Logi Analytics Webseite