Sechs Irrtümer über die Bereitstellung von BI-Anwendungen und –Systemen

Business-Intelligence (BI) -Anwendungen bringen nicht immer den erhofften Nutzen. Diese sechs Irrtümer zeigen, was den Erfolg von BI verhindert.

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Predictive Analytics

Business-Intelligence (BI) -Systeme können für Unternehmen rentabel sein - wenn sie effektiv konzipiert, implementiert...

und gemanagt werden. Aber BI-Anwendungen haben oft eine begrenzte Wirkung, und sie geben weniger zurück, als sie eigentlich sollten.

Mehrere Beispiele veranschaulichen die Grenzen vieler BI-Implementierungen:

• Wenn ein Unternehmen etwa sechs und mehr verschiedene BI-Tools einsetzt.

• BI-Technologie ist in den meisten Firmen nicht weit verbreitet. Tatsächlich hat sich der Einsatz von BI-Anwendungen in den vergangenen Jahren im Durchschnitt bei etwa 25 % der Business-Anwender eingependelt.

• Tabellen bleiben das einzig wirklich verbreitete “BI-Tool”.

In vielen Fällen ist der Erfolg von BI-Systemen beschränkt. Die Ursachen sind Missverständnisse unter BI-Managern und ihren Teams, was das Design und die Bereitstellungsprozesse der BI-Anwendungen betrifft. Dieser Beitrag wirft einen Blick auf sechs Irrtümer und zeigt, wie diese den Erfolg von BI-Projekten verhindern.

Irrtum 1: BI-Anwendungen sollten für Business Power User designt sein.
Power-User sind zweifellos die aktivsten BI-Anwender. Sie können eine guten Einblick in geschäftliche Anforderungen bieten und wertvolle Rückmeldungen über die Vor-und Nachteile der verschiedenen BI-Tools geben. Aber die Realität ist, dass sie nicht die Eigenschaften eines typischen Business-Anwender repräsentieren. Analog zeigt sich das bei neuen Smartphones und anderen Consumer-Technologien: Die ersten Nutzer regen einige andere zum Kauf an. Um erfolgreich zu sein, müssen Produkte oder Anwendungen aber ein breites Massenpublikum erreichen. Ähnliches zeigt sich im BI-Bereich: Für die Masse der Business-Anwender sind BI-Systeme oft zu komplex oder zu überdimensioniert. Sie wollen einfach nur Berichte lesen oder simple Datenanalysen über ihre Business-Intelligence-Dashboards erstellen. Unternehmen können diese Falle vermeiden, indem sie integrativer vorgehen und eine breite Zahl an Benutzern bei der Planung und Konzeption beteiligen.

Irrtum 2: Ein BI-Stil stellt alle Business-Anwender zufrieden.
Ursprünglich bestanden BI-Implementierungen aus einer Reihe von statischen Berichten, die an die Endbenutzer verteilt wurden. Mit den Jahren hat sich BI weiterentwickelt. Heute umfasst BI ein breites Spektrum von analytischen Instrumenten und Stilen. Dazu gehören unter anderem Dashboards, Scorecards, Ad-hoc-Abfragen, Datenvisualisierung, Self-Service und mobiles BI - ganz zu schweigen von Big Data Analytics, Predictive Analytics und anderen Formen von Advanced Analytics. BI-Teams nehmen heute an, dass jeder Business-Anwender die Daten auf die gleiche Weise und mit den gleichen Werkzeugen analysieren will. Doch die Benutzer sind frustriert, wenn sie in eine Schublade gesteckt werden - und kehren wieder zu ihren simplen Tabellen zurück.

Irrtum 3: BI-Systeme funktionieren am besten, wenn IT-Abteilungen Report-Factories anbieten.
Einige IT-Gruppen und BI-Teams glauben, dass es nur einen Weg gibt, dauerhaft qualitativ hochwertige und leistungsfähige Reporting-Funktionen bereitzustellen. Der besteht darin, alle Berichte, die Business-Anwender sehen wollen, für sie zu kontrollieren. Obwohl gegen diese Absichten nichts einzuwenden ist, sind die Ergebnisse für das Business fast nie positiv. Ein IT- oder BI-Team, das glaubt, alle Berichte, die ein Unternehmen benötigt, selbst und zentral erzeugen zu müssen, wird schnell überfordert sein.

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Irrtum 4: Self-Service-BI heißt, den Benutzern Datenzugriff zu gewährleisten.
Die Zentralisierung der Berichterstellung ist das eine Ende. Das andere Ende des Spektrums sind kurzsichtige Self-Service-BI-Implementierungen. Klar ist: Self-Service-Software bietet eine Menge potenziellen Geschäftsnutzen und sollte Teil eines jeden BI-Portfolio sein. Aber das ist nicht so einfach wie es klingt. Viele Unternehmen sind vom Self-Service-Hype gefangen und denken, alles, was für den Erfolg nötig ist, besteht nur darin, Business-Anwendern die entsprechenden Werkzeuge zu geben und Zugriff auf BI-Daten zu gewähren. Dann würden sie schon ihren eigenen Weg finden. Doch Nutzer von Self-Service-BI-Tools brauchen oft mehr Unterstützung als erwartet – und zwar nicht einmalig, sondern permanent. Self-Service-Anwendungen verringern zudem nicht die Notwendigkeit, Silos von inkonsistenten und unvollständigen Daten zu beseitigen. Sind diese vorhanden, wird effektive BI-Analyse zu einer Herausforderung.

Irrrtum 5: Business Anwender wissen vor einem BI-Projekt genau was sie wollen und die Anforderungen dafür ändern sich nicht.

BI-Projekte beruhen auf einer gewachsenen Tradition: Erst werden die Anforderungen von Business-Anwendern zusammengestellt, dann diese Anforderungen spezifiziert, auf Basis der Spezifikationen werden Anwendungen entwickelt und schließlich die Software bereitgestellt. Das macht für eine Vielzahl von Anwendungen Sinn. Aber es funktioniert nicht immer gut bei BI-Projekten. Oft endet dieser Ansatz mit enttäuschten Nutzern, die Ihnen vorwerfen, dass die BI-Anwendungen, die Sie so hart entwickelt haben, nicht das leisten, was sie brauchen. Die Endanwender haben vielleicht kein solides Verständnis für die Geschäftsanforderungen gehabt, die für die Bereitstellung notwendig gewesen wären oder diese Anforderungen sind erst im Laufe der Monate entstanden, während die Entwicklung der Applikation abgeschlossen wurde. Ein agiler BI-Ansatz mit inkrementellen Rollouts von Funktionen könnte fruchtbarer sein. Zumindest sollten Sie immer den Kontakt zu den Endnutzern suchen, damit Sie nicht von sich ändernden Anforderungen überrumpelt werden.

Irrtum 6: Tabellen sind nicht mehr länger das bevorzugte Werkzeug für BI- Analysen.

Unternehmen haben eine Hass-Liebe zu Tabellenkalkulationen, wenn sie im BI-Umfeld angewendet werden. Für IT- und BI-Manager sollten Tabellen den Weg zu Business-Intelligence-Tools weisen. Schließlich bieten BI-Tools eine weit höhere Funktionalität für Benutzer und bessere Management-Funktionen für BI-Teams als dies Tabellen leisten. Aber Anwender kehren schnell zu ihren Tabellen zurück, wenn sie glauben, BI-Software sei zu schwierig zu bedienen oder wenn sie Einschränkungen in den analytischen Fähigkeiten der zur Verfügung gestellten BI-Implementierungen bemerken. Die Lösung dieses Dilemmas ist, Tabellenkalkulationen als Teil eines BI-Portfolios anzunehmen und den effektiven - und vernünftigen – Gebrauch damit zu unterstützen. Das Problem ist dann nicht mehr, dass Tabellen für BI-Zwecke verwendet werden. Es besteht vielmehr darin, dass Tabellen für die falschen Dinge und auf die falsche Art verwendet werden. Zum Beispiel sollten Nutzer Daten nicht aus verschiedenen Quellen in Excel kopieren, sie in Worksheets integrieren und sie dann bearbeiten, um schließlich mit ihren eigenen Datenversionen zu analysieren. Das wäre das beste Rezept für die Erzeugung von inkonsistenten BI-Ergebnissen.

BI-Systeme können viel zurückgeben, wenn sie gut gebaut und verwaltet werden. Das Ziel eines BI-Projekts ist nicht das Werkzeug mit den meisten Funktionen bereitzustellen. Vielmehr geht es darum, den maximalen Business Value zu produzieren. Darüber sollte es keine Meinungsverschiedenheiten geben. Und wenn Sie die eben angesprochenen Irrtümer vermeiden, werden Sie Ihr Ziel erreichen.

Über den Autor: Rick Sherman ist der Gründer von Athena IT Solutions, einem Beratungs-und Trainingsdienstleisters, der auf Business Intelligence, Datenintegration und Data Warehousing spezialisiert ist. Sherman bietet in seinem Blog “The Data Doghouse” Beratung und Analysen an.

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Artikel wurde zuletzt im Juni 2014 aktualisiert

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