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Sechs häufige Fehler beim Design eines Business Intelligence (BI)-Systems

Architekten von BI-Systemen konzentrieren sich auf technische Aspekte. Dabei vernachlässigen sie Planung, Design und die Qualitätsprüfung der Daten.

Manager und Architekten von Business Intelligence (BI)-Systemen legen meistens großes Augenmerk auf technische Aspekte. Sie investieren viel Energie in die Auswahl der BI-Tools und den Aufbau von Expertise im Team für die Entwicklung von BI-Anwendungen. Hier machen sie vieles richtig. Bei der Planung und beim Design der BI-Systeme hingegen begehen sie häufig einen oder mehrere der folgenden sechs Fehler:

Nur Power-User als Gesprächspartner

Jede Fachabteilung hat ihren Power User, der weiß, wo die Daten für die Analyse liegen, wie man auf sie zugreift und in welcher Form sie zu analysieren sind. Diese Mitarbeiter bilden natürlich eine hervorragende Quelle und sollten bei der Entwicklung eines Business-Intelligence-Systems auf jeden Fall  beteiligt werden. Man darf aber nicht davon ausgehen, dass sie repräsentativ für den Rest der Abteilung stehen.

Die meisten Business-Anwender haben nicht die Zeit oder Lust, Dashboards und Berichte zu entwickeln. BI- und IT-Teams konzentrieren sich zu oft auf die Power User und sind daher frustriert, weil nur wenige Mitarbeiter das BI-System nach dessen Implementierung nutzen. Während die Power-User die Arbeit mit den neuesten BI-Tools genießen, sind die anderen Mitarbeiter wenig begeistert.

Wasserfallmodell für das Design von BI-Systemen nutzen

IT- und BI-Manager beklagen sich häufig darüber, dass die Business-Anwender im Laufe eines BI-Projekts zusätzliche Funktionen fordern, die sie während der Planungsphase noch als unnötig erachteten. Angesichts sich verändernder Anforderungen eignen sich agile Entwicklungsmethoden besser für das Design von BI-Anwendungen als etwa das traditionelle, lineare Wasserfallmodell.

Bei letzterem ist der Entwicklungsprozess in aufeinander aufbauende Phasen mit vorher eindeutig definierten Zielen beziehungsweise Ergebnissen unterteilt. Ist eine Phase abgeschlossen, folgt die nächste Phase entsprechend des vorher festgelegten Projektzyklus. Der Name „Wasserfall“ entspringt der grafischen Darstellung, in der die verschiedenen Phasen häufig als aufsteigende Kaskaden angeordnet sind.

Agile Methoden wie Scrum hingegen setzen auf ein flexibles, iteratives Vorgehen mit sich überlappenden Entwicklungsschritten. Der Prozess ist dahingehend optimiert, dass sich die Anforderungen im Laufe des BI-Projekts verändern. Das Projekt kann daher auch dann beginnen, wenn die Anforderungen noch nicht vollständig bekannt sind. Die Teams arbeiten hier eigenverantwortlich und stehen in enger Verbindung mit den Kunden aus der Fachabteilung. Auf diese Weise erhalten die Business Nutzer jederzeit einen Überblick über den aktuellen Projekt-Status.

Keine Qualitäts-Prüfung neuer Datenquellen eines BI-Systems

Viele BI-Teams scheitern, weil sie die Daten aus einer neuen Ressource (Datenbank) nicht auf ihre Qualität geprüft haben. Sind diese Daten vollständig, auf dem aktuellsten Stand, korrekt und mit anderen Datensätzen konsistent?  

Datensilos – man muss davon ausgehen, dass jede neue Datenquelle ein Silo darstellt – enthalten meistens auch Datenanomalien oder andere Probleme. Daher sollten die Verantwortlichen des BI-Projekts mit Hilfe von Data-Profiling-Tools die Datenqualität aller neuen Datenquellen gründlich prüfen. Es gilt die Maxime „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“.

Glaube an den Hype um Self-Service-BI

Produktanbieter und Experten verkünden seit mehr als einem Jahrzehnt, dass die neuesten BI-Tools so einfach zu benutzen seien, dass die Fachanwender ihre BI-Anwendungen ohne Beteiligung der IT-Abteilung entwickeln könnten. Es stimmt zwar, dass es mit jeder neuen BI-Technologie einfacher für Business-Anwender wurde, Business Intelligence-Funktionen zu nutzen, ohne für jede Abfrage oder jeden Report die IT- oder BI-Experten um Rat fragen zu müssen. 

Fachanwender benötigen aber auch für die Self-Service-BI fortlaufend Support, falls es zu Fehlern kommt. Auch die Datenbasis muss korrekt und konsistent sein. Daher spielt die IT-Abteilung weiter eine wichtige Rolle.

Gleichbehandlung aller Business-Nutzer

BI-Verantwortliche gehen manchmal davon aus, dass ein Tool alle BI-Szenarien abdeckt und alle Fachanwender das gleiche Maß an Analyse-Know-how und Datenwissen besitzen. Dies ist natürlich nicht der Fall. 

BI-Designer und -Architekten sollten daher ein BI-Portfolio aufbauen, das eine Vielzahl von Analysetools wie Dashboards, Reports, OLAP-Analyse, Datenerkennung, Datenvisualisierung und Tabellen unterstützt. Eine einzige BI-Suite kann alle Werkzeuge umfassen, welche die Business-Anwender benötigen; in manchen Fällen benötigen Unternehmen aber mehr als ein Produkt, um den gewünschten ROI (Return on Investment)  zu erreichen.

Mangelnde Wertschätzung für Tabellen

Tabellen sind und bleiben die Nummer eins der BI-Tools. Ich erwarte nicht, dass Excel-Datensysteme weiter gefördert werden sollten, sondern appelliere an die BI-Verantwortlichen, Tabellen als geeignetes BI-Tool zu sehen. Die Integration von Tabellen in das BI-Portfolio ist der beste Weg, um die BI-Nutzung im gesamten Unternehmen zu erweitern.

Über den Autor:
Rick Sherman ist Gründer von Athena IT Solutions, eine in Maynard, Massachusetts ansässige Unternehmensberatung. Er hat mehr als 20 Jahre Erfahrung in den Bereichen Data Warehousing und Decision Support Systems (Entscheidungsunterstützungssysteme). 1987 hat er sein erstes Data Warehouse und Data Mart konstruiert. Bereits davor hat er Relationale Datenbanken fur Decision Support Systeme entworfen und implementiert. 1982 fing er unter anderem damit an, Oracle zu verwenden. In vielen verschiedenen Branchen war er an der Umsetzung von über 50 Data Warehouses und Data Marts beteiligt.

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Artikel wurde zuletzt im Dezember 2014 aktualisiert

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