Business-Intelligence , Digitalisierung, digitale Transformation und vieles mehr, sind heute Schlagworte, die so inflationär genutzt werden, dass es schwerfällt die Inhalte und Bedeutungen zu interpretieren und zu verstehen. Zunächst ist Business Intelligence (BI) ein Begriff aus der Informatik, genauer der Wirtschaftsinformatik und beschreibt Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse von Daten in einem Unternehmen. Business Intelligence ist ein Prozess, der technologiegetrieben Daten analysiert, diese aufbereitet und für das Management in Präsentationen oder sogenannten Dashboards als Grundlage für Entscheidungen darstellt.
Business Intelligence umfasst in der Regel eine Vielzahl von Tools, die es Unternehmen ermöglichen, Daten aus deren IT-Systemen oder auch externen Quellen zu sammeln. Aus Anforderungen zu Manangemententscheidungen werden Abfragen definiert, Datenquellen quasi „angezapft“, zu Berichten, Dashboards und zu Datenvisualisierungen verarbeitet. Diese Datendarstellungen können pagatorische (finanzielle) Informationen bis hin zu Transaktionsdaten aus einer Wertschöpfungskette umfassen. Prozesskennzahlen, sogenannte Key Performance Indicators KPI´s als auch Daten aus der Wettbewerbs-oder Marktetingauswertungen gehören selbstverständlich ebenso dazu.
Welche Gründe gibt es für ein Business Intelligence System in Unternehmen?
Aus unserer Praxis bei der Beratung zu Konzeption von Business Intelligence Systemen und der Erstellung von Pflichtenheften zur Business Intelligence Auswahl stellen wir immer wieder fest, dass uns im wieder 3 Gründe für ein Business Intelligence System genannt werden:
- Die Systemvielfalt der IT Systeme lässt eine übergeordnete Auswertung von Daten und Fakten für das Management nur mit hohem Aufwand zu
- Weiterentwicklung des Management-Informations-Systems zur erweiterten Darstellung von Informationen
- Organisatorische Herausforderungen um schnell Entscheidungsvorlagen auf verlässlicher Datenbasis zu erhalten
In vielen Unternehmen haben sich die klassischen IT Strukturen über die Zeit zu komplexen, oftmals sehr unterschiedlichen Systemen entwickelt. Diese unterschiedlichen Unternehmens IT-Landschaften, vom klassischen ERP System über CRM Systeme bis zu Logistik Software erschweren aufgrund der Vielzahl der Schnittstellen eine durchgängige Anwendung für das Management Berichtswesen.
Die Bandbreite und Vielzahl eines BI Systems kann aus – in klassischer Art aus Altsystemen – erstellten papierbasierten Berichten und Listen bestehen. Ergänzungen um moderne Cockpits und der Einsatz moderner, spezifischer Datenanalyse- bis zu Hochrechnungs- und Simulationstools runden das Einsatzspektrum ab.
Wir erleben auch immer wieder den Einsatz spezialisierter Auswertetools auf PC Basis auf der Einzelmitarbeiterebene. Oftmals sind diese Systeme auf Ideen von Praktikanten und Studenten entstanden. Dazu im Einsatz sind gerne kleine Datenbanken und Tabellenkalkulationen. Dass eine Überprüfung der Qualität der Berechnungen und der Datenkonsistenz gerade bei größeren Auswertungen dieser Art schwierig wird, versteht sich von selbst. Dass dies nicht die Zukunft darstellen kann, und vor allem auch die Verbindungen zu ERP Systemen oder Product Life Cycle Systemen darstellen kann, ist selbstredend. An diesem Punkt steuern die Verantwortlichen in Unternehmen sofort in eine professionelle Ausrichtung um die Wettbewerbsfähigkeit zu halten oder wieder herzustellen.
Managemententscheidungen auf Basis von Daten sind prinzipielle Vorteile, welche BI Systeme möglich machen.
Entscheidend dafür, ist natürlich die Qualität der Datenquellen. Je schlechter das Ausgangsdatenmaterial, je schlechter oder weniger belastbar sind Auswerteergebnisse, selbst wenn Sie – wie so oft – hübsch anzusehen sind. Daher gehört zu jeder Business Intelligence Initiative oder auch schon zu einer einfachen Darstellung in einem Management Dashboard die Qualifizierung der Stammdaten oder die Qualifizierung der Businessprozesse. Das Thema Datenqualität ist ein entscheidender Hebel ob sich Ihre Investition in ein BI-Tool rechnet oder nicht. Meist sind Datenquellen auch die properitären ERP-Systeme und/oder Artikeldatenbanken, deren Inhalte zuallererst qualifiziert werden müssen.
Welche Gründe gibt es für diese Business Intelligence Vielfalt?
- Die Gründe für dies Heterogenität und Vielfalt sind auch im organischen Wachstum der IT Technik zu suchen. Verschiedene technologische Trends wie Großrechner, mittlere Datentechnik für den Mittelstand, Client Server Architekturen bis hin zu heutigen Cloud Speicherungen und Cloud Rechnerlösungen sind in die Investitionen und IT Erneuerungen bei Unternehmen eingeflossen. Oft natürlich auch unter Zeit- und ökonomischem Druck, so dass nicht immer sichergestellt ist, dass alle Altdaten migriert werden konnten oder sollten. Deshalb erleben wir in Unternehmen immer wieder die komplette Bandbreite der technologischen Entwicklungen einer ganzen Manager- oder Technikgeneration.
- Ein weiterer Grund für diese Struktur liegt nach unseren empirischen Datenanalysen auch darin, dass sich die Unternehmen am Markt als sehr anpassungsfähig erwiesen haben und daß sie im Laufe ihres organischen Wachstums sich neue Geschäftsmodelle erarbeitet haben. Viele unserer Kunden haben nicht nur horizontal (mit Ausweitung der Produktpalette) sondern auch vertikal (mit Ausweitung der Supply Chain und Wertschöpfungsveränderung) reagiert. Herausforderungen durch die Globalisierung und den damit verbundenen Wettbewerbsdruck haben unserer Kunden auch dazu genutzt, Marktanteile dazu zu kaufen und Wettbewerber zu übernehmen. Gerade in solchen Fällen sind die Anforderungen an ein gemeinsames, vergleichbares und vor allem schnelles Auswertetool enorm.
- Es gibt verschiedene Ansätze Daten zu analysiere und für Managemententscheidungen auszuwerten. Meist basieren die Business Intelligence Lösungen aber auf der Nutzung von sogenannten Online Analotical Processing (OLAP) Tools und Methoden. Dabei gilt, je mehr Möglichkeiten ein BI-System bietet, aus einem Datenpool (man spricht auch von einem OLAP-Würfel) Daten zu isolieren und darzustellen, desto mehr Möglichkeiten zur Interpretation oder andern Sichtweise und Darstellung von Zusammenhängen sind gegeben.
Welche Motivation für eine Business Intelligence Lösung gibt es?
Eine klare, fachliche und technische Architektur der IT Landschaft ist zwingende Voraussetzung für ein BI System, das unternehmensweit einsetzbar und die notwendige Nutzer-Akzeptanz bekommt.
In einer heterogen gewachsenen IT Landschaft sind Gesamtkosten für Business Intelligence BI in der Regel höher als in einer homogeneren IT Landschaft, weil Abstimmungsaufwand, Schnittstellenprogrammierungen und Schnittstellenüberwachungen geringer ausfallen.
Eine hohe Datenqualität ist die Voraussetzung für das Vertrauen in die Ergebnisse einer Business Intelligence Software. Auch hier stellen wir immer wieder fest, dass heterogene IT Strukturen in der Tendenz für niedrigere Datenqualität verantwortlich sind.
Die Datenqualität ist aber natürlich nicht nur ausschließlich von der Infrastruktur und einer heterogenen IT Landschaft abhängig, sondern auch von den beteiligten Menschen, die diese Daten entweder eingeben, überwachen oder definieren. Wir versuchen daher immer, Systembrüche (also die Übertragung von Daten aus einem System in ein anderes IT System durch Menschen) zu vermeiden. Ebenso müssen Daten, sollten sie händisch eingegeben werden vom System auf deren Semantik und auf deren Korrektheit schon während der Dateneingabe überprüft werden. Damit kann vermieden werden, dass ein System Daten erhält, verarbeitet und wieder ausgibt, die von Anfang an nicht korrekt waren. Falsche, nicht korrekte Daten in einem System wieder zu korrekten Daten werden zu lassen ist ein in der Regel recht kostspieliges Projekt.
Intransparenz und individuelles, manuelles Vorgehen bei der Datenauswertung führt nach unserer Erfahrung zu Ineffizienz und ist kostenintensiv. Deshalb empfehlen wir allen unseren Kunden zum Aufbau eines Regelwerkes für die Datenqualität, einer sogenannten BI-Governance, in der das Vorgehen zur Datenerzeugung, deren Weiterverarbeitung und deren Speicherung geregelt und damit nachvollziehbar wird. Nachdem diese erstellt ist, gilt es nur noch diese auch unternehmensweit umzusetzen.
Zusammenfassung
Welche Gründe sprechen für die Einführung eines Business Intelligence BI Systems?
- Organisches Wachstum des Unternehmens
- Auswertungen von Shopsystemen
- Marketinginformationen – Abgleich von Marketininitiativen, Teste, Vergleiche
- Schnelle Veränderungen des Umfeld eines Unternehmens (z.B. Digitalisierung – digitale Transformation)
- klassische Vergleiche, die über die Standardauswertungen gängiger ERP-Systeme hinausgehen
- Zukauf oder Übernahme von anderen Unternehmen um deren Datenquellen auszuwerten
Excellence in der Definition der Anforderungen an ein Business Intelligence System ist Voraussetzung für ein erfolgreiches BI Projekt um damit den Wettbewerbsvorteil des eigenen Unternehmens zu verbessern, weil Daten, die verlässlich sind, dann schnell und kostengünstig zur Verfügung stehen und dem Management ansprechend visualisiert werden können.
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