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Sonderdruck aus
BI-SPEKTRUM

Bild: Shutterstock

Die relationale Suche

Wieso Search kein Feature ist
Ein Beitrag vonChristian Werling

Die Online-Suche nach Informationen ist für die meisten Menschen genauso selbstverständlich wie
das Schreiben einer E-Mail. Kein Wunder also, dass Search auch im BI-Umfeld immer mehr an Bedeutung gewinnt und sich mehrere Analytikanbieter darum bemühen, Suchfunktionen zu ihren Lösungen hinzuzufügen. Dabei ist Search keine Nebensache, die sich mal eben so einfach auf bestehendeLösungen aufdocken lässt. Das wird deutlich, wenn man sich Google und Yahoo anschaut. Google hat
Search von Grund auf neu aufgebaut, während es sich bei Yahoo eher um einen Anbau handelte. Auf
das Resultat braucht man nicht tiefer einzugehen, denn jeder weiß, dass „googeln“ heutzutage ein
Synonym für die Online-Suche geworden ist.
Suchfunktionen für numerische Daten zu entwickeln ist eine komplexe Aufgabe. Damit die Suche so funktioniert, wie es die Benutzer erwarten,muss sie in die Architektur des Analysesystems
eingebunden sein [For14]. Doch wie sieht eine solche von Grund auf entwickelte Suche aus?

Suche ist nicht gleich Suche
Zunächst ein kurzer Überblick über die verschiedenen, vergleichsweise einfachen Search-Ansätze,die beliebte Dienste wie Google, Amazon, LinkedIn
und Facebook verwenden.
Google verwendet die sogenannte „Dokumentensuche“. Schließlich sind Webseiten im Prinzip
nichts anderes als aufgeblähte Textdokumente.

Der PageRank-Algorithmus von Google verleiht verlinkten Dokumenten mehr Gewicht und sorgt dafür, dass die relevantesten Seiten am höchsten eingestuft und zuerst angezeigt werden.
Amazons durchsuchbares Universum besteht
aus einer bekannten Menge an Objekten (Produkten) und deren Eigenschaften. Die Suchmaschine
nutzt die sogenannte „Facetten-“ oder „Objektsuche“, um relevante Produkte zu finden. LinkedIn
funktioniert ähnlich, nur dass die Objekte in diesem Fall Personen, Unternehmen und Jobs sind.
Facebook verwendet noch eine weitere Technik
namens „Graph Search“, die die Verbindungen zwischen Freunden analysiert. Mit dem Graph Searchkönnen Nutzer festlegen, wie weit eine Suche in ihrem Freundesnetzwerk gehen soll.
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Die relationale Suche
Die relationale Suche ist ein komplett neuer BIAnsatz, der für die Suche und Analyse von Unternehmensdaten aus den Bereichen Finanzen,Marketing, Vertrieb, Supply Chain und andere Datenquellen innerhalb eines Unternehmens entwickelt wurde.
Zwar gab es schon in der Vergangenheit SearchAnsätze im BI- und Analytics-Umfeld, wie zum Beispiel BI Search, bei der Nutzer nach Reports oderAbschnitten von Reports suchen konnten, oder
Text Analytics, wo es um die Suche unstrukturierter Daten geht (siehe auch [Rus07]). Auch die meisten aktuellen Search-Ansätze setzen, wie eingangs
besprochen, auf der bestehenden BI-Architektur
auf, können also als eine Art Weiterentwicklung
des von Philip Russom beschriebenen BI Search
gesehen werden [Rus07]. Hierbei werden Enterprise-Search-Technologien genutzt, um die vorgedachten Reports/Dashboard zu durchsuchen.
Bei der relationalen Suche hingegen geht es da­rum, die relationalen Daten eines Unternehmens zudurchsuchen. Im Gegensatz zu den besprochenen
Search-Ansätzen muss sich die relationale Sucheeinem völlig anderen und viel schwierigeren Suchproblem stellen: Unternehmensdaten sind nicht vergleichbar mit den Webdokumenten, die Menschen
mit Google suchen oder dem Facebook-Freundesnetzwerk. Unternehmensdaten werden in der Regelin relationalen Datenbanken, privaten Clouds, Public Clouds, Hadoop-Clustern und oft sogar noch inTabellenkalkulationen oder Sheets gespeichert.

Unternehmensdaten sind kompliziert
Die Daten eines Unternehmens erstrecken sichüber mehrere Datenbanken, Tabellen, Spalten, Zeilen und Schlüssel, mit einem komplexen Geflecht
von Beziehungen untereinander. Bei globalen Unternehmen werden diese Daten in mehreren Rechenzentren gehalten, die über die ganze Welt verteilt sind. Ihre Quellen sind verschiedene Systeme,
die ursprünglich für eine begrenzte Gruppe von Benutzern bestimmt waren. Für eine relationale Suche müssen alle diese Datenquellen erfasst, modelliert und in den In-Memory-Cache geladen werden,
wobei die Beziehungen korrekt identifiziert werden
müssen und nur den jeweils autorisierten Personen die Suche und Analyse dieser Daten ermöglicht werden darf.
Und genau wie die Nutzer es von der Internetsuche gewohnt sind, muss all dies sofort ohne jegliche Wartezeit geschehen (siehe auch [Pra19]).

100 Prozent genaue Ergebnisse
Manchmal liegt auch Google falsch. Wer nach
„Städten, die nicht in Bayern liegen“ sucht, bekommt als Erstes Informationen über Städte inBayern angezeigt. Allerdings sind die Auswirkungen einer schlechten Google-Suche trivial. Als Konsequenz muss man einfach die Frage umformulieren und es erneut versuchen.
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CHRISTIAN WERLING, Informatiker, ist Regional Director D-A-CH bei
ThoughtSpot. Er hat über 15 Jahre Erfahrung im Bereich Unternehmenssoftware und war unter anderem bei Unternehmen wie QLIK,Questback, BlueYonder und Treasury Intelligence Solutions tätig. Big Data und Analytics sind dabei stets im Fokus gewesen.
Christian Werling startete seine IT-Karriere
2002 bei dem globalen IT-Lösungsanbieter
Hewlett Packard. Er lebt am Niederrhein
und ist in seiner Freizeit begeisterter Ausdauersportler.
E-Mail:hello@thoughtspot.com

Bei einer Suche in Unternehmensdaten gibt es
keinen Spielraum für ungenaue Antworten. Auf dieFrage, wie viel Umsatz im letzten Quartal erwirtschaftet wurde, gibt es nur eine einzige richtige
Antwort. Fehler kann man sich hier nicht erlauben,
denn die führen schnell zu schlechten Geschäftsentscheidungen und Akzeptanzproblemen bei denNutzern.

Nicht alles ist für alle Augen bestimmt
Bei der Online-Suche ist Sicherheit zwar wichtig,
aber nicht entscheidend. In Unternehmen ist dasGegenteil der Fall: Die Sicherheit muss zum Beispiel die Funktion, die Abteilung oder auch den
geografischen Standort des Benutzers berücksichtigen. Es ist einfach, eine Spalte wie Gehälter auszublenden, aber was ist, wenn Vertriebsleitern nur
Informationen über ihre Regionen angezeigt werden sollen?
Hinzu kommt, dass die meisten Unternehmen
in mehreren Regionen tätig sind, jede mit ihren eigenen Datenschutz- und Compliance-Anforderungen. Sicherheit auf Zeilenbasis ist daher ein Muss
für Search-BI (siehe auch [Pra19]). Das alles lässt
sich nicht einfach mal so eben anbauen.

Faktor Schnelligkeit
Die Reaktionszeit von Suchmaschinen wird oft in
Millisekunden gemessen. Für Search-BI bedeutet
dies, dass die relationale Suchmaschine im Handumdrehen Folgendes tun muss:•• Lesen des Inputs (Tastenanschläge, Mausklicks
oder Spracheingabe)•• Durchsuchen einer riesigen Datenmenge undInterpretation der Beziehungen zwischen denDatenelementen•• Anwendung der Sicherheitsregeln•• Unterbreitung relevanter Vorschläge•• Übersetzung der Suchanfragen in Queries, dieauf die Daten der Benutzer anwendbar sind•• Rückgabe genauer Ergebnisse•• Ansprechende Visualisierung der Ergebnisse
Die Mitarbeiter mögen vielleicht bereit sein, zwei
Wochen auf einen Bericht zu warten, verlangen32 FACHARTIKEL

Abb. 1: KI-Prozess
für Search-BI (Quelle:ThoughtSpot)aber, dass jede Suche sofort das entsprechende
Resultat anzeigt.

Es gibt viel zu suchen
Die Suche nach Unternehmensdaten ist nicht wie
die Suche im Dateisystem auf dem Computer. Esgeht hier um Daten im Terabyte-Bereich, die aus
vielen verschiedenen Datenquellen stammen.
Bei der Websuche ist das Datenvolumen zwar
riesig, aber eine einzige Suche berührt nur einen
winzigen Bruchteil dieser Daten. Bei der relationalen Suche muss jedes Datenelement für jeden
Suchbegriff berücksichtigt werden, und oft müssen
große Datenmengen aggregiert werden, wie zum
Beispiel bei der Suche „Umsatz der letzten fünf Jahre“ (siehe auch [Pra19]).

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Dank der explosionsartigen Zunahme der sprachgesteuerten Suche über Google, Alexa, Siri und andere steigt die Nachfrage nach sprachgesteuerten
analytischen Queries. Das bedeutet, dass die relationale Suche KI-Fähigkeiten benötigt, um die Intention der vom Nutzer gestellten Suchanfragen sowie
ein wahrscheinliches Ergebnis zu ermitteln. Noch
wichtiger aber ist, dass sie in der Lage sein muss,die analytische Absicht zu erfassen, um die einzig
richtige Antwort auf die gestellte Frage liefern zukönnen. Wenn zum Beispiel ein Nutzer nach „Wieviele McDonalds gibt es in Berlin“ sucht, muss eine
NLP-Engine raten, ob mit „McDonalds“ die Restaurantkette, ein Straßenname oder ein Familienname
gemeint ist (siehe auch [Hal17]).

Architektur für die relationale Suche
Eine Sucherfahrung zu schaffen, die in der Lageist, Datenvolumen und Datenkomplexität zu bewältigen, die den Sicherheits- und ComplianceVorschriften eines Unternehmens genügt, für je-den Anwender einfach zu bedienen und darüber
hinaus noch schnell ist, ist kein leichtes Unterfangen.
Die Analyse großer Datenmengen mit vielen­Te­ra­­­­­byte und Milliarden Datensätzen in Kombination mit komplexen Schemata in Sekundenschnelle lässt sich nicht mit herkömmlichen
diskbasierten Lösungen oder mit Speicher-/DiskHybridlösungen bewältigen. Dafür bedarf es einer
Engine, die von Grund auf dafür entwickelt wurde mit verteilter, massiv paralleler In-Memory-Arbeitsweise [Tho19].
Eine Herausforderung in vielen Unternehmenist das Missverhältnis zwischen der Anzahl vonReporting-Anfragen aus dem Fachbereich und derAnzahl von Datenanalysten, die diese Berichte erstellen. Lange Wartezeiten und ein hoher Backlog
von Anfragen sind die Folge.
Eine Lösung für dieses Problem kann die relationale Suche sein, die den Anwender mit echtem Self-Service für die Datenanalyse und Ad-hocAnfragen unterstützt. Wichtig ist hierbei, dass dieSearch-Plattform dem Anwender eine personalisierte und sichere Sucherfahrung bietet, das heißt
sobald etwas in die Suchleiste eingegeben wird,
schlägt die Search-Engine automatisch auf Basisder Berechtigungen des Anwenders passende undhäufig benutzte Suchbegriffe vor. Dazu können
Machine-Learning-Algorithmen genutzt werden,
die basierend auf Datencharakteristiken, Nutzerverhalten und rollenbasierten Zugriffsrechten dieSuchvorschläge permanent optimieren [Tho19].
Sobald ein Nutzer eine Frage eingibt, muss dieLösung diese Suche korrekt in eine Query übersetzen, um das korrekte Ergebnis berechnen zukönnen. Wie dieser Prozess funktionieren könnte,
zeigt Abbildung 1 (siehe auch [Hal17]).
Eine Search-Lösung sollte nicht nur auf einfache Modelle oder vordefinierte Inhalte beschränkt
sein, sondern auch komplexe Schemata verstehen,mehrere Faktentabellen, Formeln, Unterabfragen
und alternative Join-Pfade bewältigen können und

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so eine stabile und präzise Sucherfahrung liefern.
Idealerweise werden auch die häufigsten Queries
zwischengespeichert, sodass Berechnungen, fürdie ältere BI-Tools Stunden benötigen würden, innerhalb von Millisekunden ausgegeben werdenkönnen (siehe auch [ErE18]).

Fazit
Es wird deutlich: Hinter der täuschend einfachen
Such-Erfahrung verbirgt sich eine Menge Komplexität. Der Aufwand lohnt sich vor allem für jene Unternehmen, die es ihren „normalen“ Mitarbeitern ermöglichen wollen, schnelle Antworten
auf selbst gestellte Datenfragen zu erhalten, unddie wissen, dass diese Fragen jedes Mal anders
ausfallen können. Nutzt man für dieses Szenario
klassische BI-Tools, erfordert jede Variation dieErstellung einer komplett neuen Anfrage – unddas ist arbeits- und zeitaufwendig. Für eine relationale Search-Lösung, deren Architektur darauf
ausgelegt ist, schnelle Antworten zu den Unternehmensdaten zu liefern, ist es jedoch das ideale
Einsatzszenario.
Für Szenarien, bei denen identische Datenabfragen wiederholt und im gleichen Format präsentiert werden müssen, wie beispielsweise Compliance-Berichte, die von den Aufsichtsbehörden zur
Einhaltung der Vorschriften verlangt werden, oderquartalsweise veröffentlichte Finanzberichte, eignen sich traditionelle BI-Tools hingegen besser.
Unternehmen, die Search im BI-Umfeld einführen, sollten sich aber darüber im Klaren sein, dasses hier im Grunde genommen um mehr geht, alsjedem im Unternehmen Zugang zu schnellen Datenantworten zu ermöglichen. Mit Search bahnt
sich ein großer kultureller Wandel an, der ein hohes Maß an Transparenz und Vertrauen in dieMitarbeiter erfordert, dass diese auf der Grundlage von Datenerkenntnissen angemessen handeln.
Dieser Wandel muss von oben begleitet werden.
Hier sind die Führungsteams gefragt.

Literatur[ErE18] Ereth, J. / Eckerson, W.: AI: The New BI – How Algorithms Are Transforming
Business Intelligence and Analytics. 2018
[For14] Forrester Research Whitepaper: Boost The Value Of Your Enterprise BI With
Advanced Search. 2014
[Hal17] Halper, F.: Advanced Analytics: Moving Toward AI, Machine Learning, andNatural Language Processing. TDWI Best Practices Report, 2017
[Pra19] Prakash, A.: Why Relational Search Is Hard(er) ... And Why We Like It.
ThoughtSpot, https://www.thoughtspot.com/codex/why-relational-searchharderand-why-we-it, abgerufen am 19.9.2019[Rus07] Russom, P.: BI Search and Text Analytics. 2007
[Tho19] White Paper Relational Search: A New Paradigm for Data Analytics. 2019,https://go.thoughtspot.com/white-paper-thoughtspot-relational-search-2nd-edition.
htm, abgerufen am 19.9.2019