Bei Embedded Analytics handelt es sich um Auswertungsfunktionen, die Daten direkt aus klassischen Unternehmensanwendungen, wie beispielsweise einem ERP- oder CRM-System nutzen. Hersteller von Embedded Analytics verwenden meist HTML 5 basierte Technologien für die Integration von Daten in Webseiten. Die Anwendungssoftware wird mit analytischen Funktionen und Visualisierungs-Features ausgestattet, die aus der klassischen Software für Business Intelligence (BI) bekannt sind. Das Ziel: Embedded Analytics soll Fachanwender bei der Auswertung von Daten aus operativ genutzten Systemen auf einfache Weise unterstützen. Anbieter von Embedded Analytics sind neben den etablierten Softwareherstellern wie SAP, Oracle und IBM beispielsweise auch spezialisierte Unternehmen wie Sisense, Logi Analytics, Tableau und Qlik.

Wie sieht die Datenauswertung von Softwareanwendungen ohne Embedded Analytics aus?

Die direkte Auswertung von Daten aus einem Anwendungssystem beschränkt sich oft auf eine Ausgabe in Listenform. Dabei basieren die Auswertungen meist auf rudimentären Abfragen und bieten Anwendern nur wenige Möglichkeiten, Abfragekriterien individuell zu erstellen. Um vorhandene Auswertungen anzupassen, braucht es in aller Regel die technische Expertise eines Systementwicklers. Entsprechend aufwändig ist die Bereitstellung neuer Statistiken und Analysen.

Welche Funktionen bietet Embedded Analytics?

Wie auch klassische BI-Anwendungen bietet Embedded Analytics Funktionen zur Erstellung von Dashboards und zur Datenvisualisierung (beispielsweise Diagramme und Graphen). Die Inhalte können statische und dynamische Elemente enthalten. Darüber hinaus bietet Embedded Analytics Möglichkeiten des Self-Service, beispielsweise um Ad-hoc Auswertungen zu erstellen. Anwender können je nach System auf eine mobile Version der Berichte und Analysen zurückgreifen.

Im Gegensatz zu klassischer BI, die meist auf einem zentralen Data Warehouse (DWH) aufbaut, können Anwender die Daten aus beliebigen Quellen abfragen. Hierfür generieren Embedded-Analytics-Werkzeuge eigene Datenmodelle und Cubes, deren Daten direkt in eine Webseite integriert sind.

Vergleich von Embedded Analytics und Business Intelligence

Business Intelligence: Mit dem Aufbau einer Business Intelligence Systemlandschaft möchte man alle kritischen Unternehmensdaten aus den operativen Systemen zusammenführen, verknüpfen und für umfangreiche und Abteilungs-übergreifende Auswertungen zugänglich machen.

Die Daten können dabei eine sehr hohe Aggregationsebene besitzen und dienen der Entscheidungsunterstützung in strategischen und operativen Bereichen. Sind die Daten beispielsweise über eine Data Warehouse Lösung integriert, lassen sich verschiedene Reporting- und Analysewerkzeuge zur Auswertung nutzen. Die Bindung an einen speziellen Hersteller ist dadurch gering.

Embedded Analytics: Mit Embedded Analytics werden die Analysefunktionen in die Web-basierte Unternehmensanwendung selbst integriert. Damit werden Auswertungsprozesse direkt in der Anwendung möglich. Das Handeln beziehungsweise die Handlungsoptionen werden durch gezielte Auswertungen und Analysen im aktuellen Arbeitskontext unterstützt. Der Fokus liegt auf der operativen Entscheidungsunterstützung. Dabei ist die Nutzung einer zusätzlichen BI-Anwendung, die beispielsweise ein klassisches DWH als Datenbasis nutzt, nicht notwendig. Der mit Embedded Analytics verbundene Self-Service Ansatz macht die Fachanwender unabhängiger von der BI-Abteilung, was wiederum auch zur Entlastung in der BI-Abteilung führt.

Klassische BI im strategischen Bereich und Embedded Analytics zur operativen Unterstützung

Der klassische BI Ansatz bietet den Vorteil der übergreifenden Betrachtung der Vorgänge im Unternehmen. Zudem werden die Informationen potenziell allen Abteilungen zugänglich gemacht. Die BI unterstützt leitende Angestellte und Führungskräfte bei der Zielformulierung und Strategieentwicklung in ihrem Verantwortungsbereich. Die jüngsten Entwicklungen von der reinen Business Intelligence hin zu Business Analytics bieten zudem großes Einsatzpotenzial im strategischen und operativen Bereich.

Mit Embedded Analytics wird eine Unterstützung von Prozessen und Handlungsoptionen geschaffen. Die Erstellung von Auswertungen auf den operativ genutzten Systemen ermöglicht ein schnelles Agieren und Reagieren auf ein sich rasch änderndes Unternehmensumfeld. Mitarbeiter der Abteilungen Vertrieb und Marketing können beispielsweise stark von Embedded Analytics profitieren, indem ihnen eine schnelle und flexible Basis für Auswertungen bereitgestellt wird. Ein Mehrwert von Embedded Analytics zeigt sich aber vor allem in der Breite des Einsatzfeldes und der Anzahl profitierender Nutzer, durch die Integration in transaktionale Systeme. Der zeit- und kostenintensive klassische BI-Ansatz ist aufgrund der Komplexität meist nur einem kleinen Kreis von Fachanwendern vorbehalten, deren Fokus oft auf strategischer Ebene liegt. Es ist daher sinnvoll, die Einsatzmöglichkeiten von Embedded Analytics im Rahmen einer ganzheitlichen BI Strategie zu eruieren.