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Business Intelligence erfordert ganzheitlichen Ansatz

Um eine BI-Lösung einzuführen, sollten sich Unternehmen nicht nur auf das Frontend konzentrieren, sondern einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen.

Daten sind einer der wichtigsten Rohstoffe unserer Zeit und bilden die Grundlage für die Digitalisierung. Wer in der Lage ist, sie schnell und zielgerichtet auszuwerten, kann fundierte Entscheidungen treffen und Prozesse optimieren. Wenn Daten zum neuen Öl werden sollen, muss also geklärt werden, wie die Raffinerie aussieht. Hier kommen moderne Business-Intelligence-Lösungen ins Spiel: Sie machen Analysen und Reports jederzeit auf Knopfdruck möglich.

An der Digitalisierung kommt heute kein Unternehmen vorbei. In nahezu allen Branchen steigt der Druck, sich gegen internationale Mitbewerber zu behaupten. Traditionelle Handelsunternehmen konkurrieren mit der Online-Shopping-Welt. Und auch dort drängen immer mehr Anbieter auf den Markt. Banken und Versicherungen sehen sich mit FinTech-Start-ups konfrontiert, die sich anschicken, den klassischen Finanzunternehmen in profitablen Nischen den Rang abzulaufen. Nur wer in der Lage ist, Prozesse zu optimieren, Kosten zu sparen und sein Geschäft nahe am Kunden auszurichten, wird sich langfristig behaupten können. Dafür spielt die Fähigkeit zur Datenanalyse eine entscheidende Rolle.

In irgendeiner Form betreibt heute jedes Unternehmen Business Intelligence (BI). Viele schöpfen jedoch nur einen kleinen Teil der Möglichkeiten aus. Ein häufiges Problem: Zwar verfügt jeder Fachbereich über unzählige Daten – sie befinden sich aber in separaten Silos, so dass etwa das Marketing nicht auf die Informationen des Vertriebs zugreifen kann und umgekehrt. Doch für fundierte Auswertungen ist es essenziell, verschiedene Quellen zu verknüpfen. Nur so können Management und Fachbereichsleiter auf denselben Wissenspool zugreifen, Daten in Relation setzen und Entscheidungen auf einer soliden Grundlage treffen.

Herausforderungen für Business Intelligence

In manchen Unternehmen sind spezielle Business-Intelligence-Abteilungen oder -Mitarbeiter dafür zuständig, den Entscheidern die benötigten Daten zur Verfügung zu stellen. In anderen liegt dies in der Verantwortung der IT-Abteilung. Doch nicht immer sind diese in der Lage, den Wünschen der Fachbereiche schnell genug nachzukommen. Denn Daten aus verschiedenen Quellen von Hand zusammenzuführen kostet Zeit und somit Geld. Fachabteilungen aber müssen agil sein und möglichst schnell auf Marktanforderungen reagieren.

Häufig tragen sie ihre Daten daher im Alleingang zusammen. Das wiederum führt zu einem Qualitätsproblem: Denn wenn jeder eine willkürliche Datengrundlage verwendet und diese nicht geprüft ist, steht der Wert einer Analyse in Frage. Auch Begrifflichkeiten werden häufig nicht einheitlich verwendet. So kann sich das Wort Umsatz in verschiedenen Reports durchaus auf verschiedene Umsätze beziehen.

Zudem haben unterschiedliche Fachbereiche und Mitarbeiter unterschiedliche Informationsbedürfnisse und Anforderungen an Datenanalysen. Während der Produktionsleiter vielleicht ein Dashboard braucht, um jederzeit aktuelle Zahlen im Blick zu haben, fordert der Vorstand einen fertigen Report.

Der Marketing-Leiter muss in der Lage sein, auch einmal ad hoc neue Datenquellen hinzuzufügen. Der Controller wiederum braucht Pivot-Analyse-Möglichkeiten, mit denen er tiefgreifende Auswertungen machen kann. Für jeden Anwendungsfall gibt es ein passendes Tool auf dem Markt und häufig setzen Unternehmen ein Sammelsurium an Lösungen ein. Das führt zu einer unübersichtlichen IT-Landschaft, die unnötige Kosten verursacht.

Was moderne BI-Lösungen leisten

Moderne Business-Intelligence-Lösungen meistern all diese Herausforderungen auf einen Streich. Sie vereinen gängige BI-Funktionalitäten übersichtlich in einer Suite und machen damit Einzel-Tools überflüssig. Auf Knopfdruck ermöglichen sie zum Beispiel Standard-Reports, Scorecards, Dashboards, Pivot-Analysen sowie Möglichkeiten zur Datenexploration. Für die Auswertungen verknüpfen sie verschiedene Datentöpfe – und nutzen so Daten sowohl aus einem qualitätsgesicherten Data Warehouse als auch aus Big-Data-Quellen, wie einem Data Lake, oder Cloud-Services. Analysen sind damit datentypübergreifend möglich.

Die Datenquellen werden zentral im System festgelegt. So ist sichergestellt, dass alle Anwender auf dieselben, qualitätsüberprüften Informationen zugreifen. Dabei regelt ein Rechte-Management, wer welche Daten sehen und verwenden darf. Die BI-Lösung Cognos Analytics von IBM ermöglicht es zum Beispiel, per Drag-and-Drop auch individuelle Datenquellen wie eine Excel-Tabelle mit zusätzlichen Marktdaten ad hoc in eine Analyse mit einzubeziehen. Dadurch sind Anwender in der Lage, kreativ mit Daten umzugehen und verschiedene Szenarien durchzuspielen.

Mitarbeiter in Fachbereichen und Entscheider können auf diese Weise BI auf Knopfdruck im Self Service beziehen. Sie haben jederzeit Zugriff auf die Daten, die sie für ihren Anwendungsfall benötigen, und sind nicht auf die Unterstützung von Dritten angewiesen. Dadurch gewinnen sie Agilität und die IT-Abteilung oder das Business Intelligence Competence Center (BICC) wird entlastet.

Dennoch sind einige organisatorische Regeln wichtig, um Wildwuchs zu vermeiden. Auch kleinere Unternehmen, die sich keine eigene BI-Abteilung leisten, haben so die Möglichkeit für fundierte Analysen. Durch den Einsatz via Cloud kann die BI-Software noch schneller bereitgestellt werden. Darüber hinaus lassen sich mittels Cloud-Services zusätzliche Algorithmen und statistische Analysen mit einbeziehen, um in den Daten Mustererkennung, Ursachenanalysen und vorausschauende Analysen durchzuführen – alles in einer Oberfläche.

Wo kommt BI in der Praxis zum Einsatz?

Jede Branche kann durch den Einsatz von BI profitieren, wie Anwendungsbeispiele zeigen:

Unternehmen in der Lebensmittelindustrie müssen ihren Vertrieb exakt planen und auf Kunden- und Artikelabsatzzahlen abstimmen. Dabei ist es wichtig, dass sie sehr kurzfristig auf Abweichungen reagieren können. Außerdem sichern sie sich einen Wettbewerbsvorteil, wenn sie vorausschauend verschiedene Szenarien durchspielen. Was passiert, wenn Artikel aus dem Programm genommen werden? Welche Konsequenzen hat es, wenn Kunden wegfallen? Rechnet sich eine Investition in ein neues Marktsegment? Mit einer modernen BI-Lösung können Unternehmen diese Fragen beantworten und Reports für die Vertriebsplanung auf Knopfdruck erstellen.

Marketing-Chefs in Handelsunternehmen stehen oft vor der Frage: Wie viel darf ich pro Kanal für einen Neukunden ausgeben? Die Antwort liegt selten darin, einfach nur alle Akquisekosten durch die Anzahl der getätigten Kundenbestellungen zu teilen. Mit Hilfe von BI können Marketing-Experten weitere Kennzahlen einbeziehen. Sie sind in der Lage, Kunden abhängig von ihrem Kaufpotenzial in Gruppen einzuteilen und mit maßgeschneiderten Kommunikationsmaßnahmen anzusprechen. Das führt insgesamt zu einem deutlich höheren Return on Investment (ROI).

Ein Unternehmen aus der Sanitätsbranche wollte einen klaren Überblick gewinnen, welche Tendenzen sich in welchen Sparten abzeichnen. Wie verlaufen Entwicklungen im Vergleich zum Vorjahr? Welche Auswirkungen haben Förderrabatte? Solche Auswertungen stehen dank einer modernen BI-Lösung sofort bereit.

Für Retail-Banken ist es entscheidend, die Kreditrisiken immer im Blick zu behalten. Einen entsprechenden Risikobericht zu erstellen, ist jedoch aufwendig. Zumal der Berichtsumfang sich in den vergangenen Jahren stetig vergrößert hat, da die Anforderungen des Gesetzgebers gestiegen sind – etwa durch neue Mindestanforderungen an das Risiko-Management (MaRisk) oder nach Basel II und Basel III. Mit einer modernen BI-Lösung und einem Data Warehouse im Backend können Banken solche Reports auf Knopfdruck erstellen und sie automatisiert verteilen. Zudem sind auch risikoartenübergreifende Risikoberichte möglich.

Ein ganzheitlicher Ansatz ist gefragt

Um eine BI-Lösung einzuführen oder zu modernisieren, sollten sich Unternehmen nicht nur auf das passende Frontend konzentrieren, sondern einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen. Zunächst geht es darum, den individuellen Informationsbedarf in den einzelnen Fachabteilungen zu identifizieren, die benötigten Analysemöglichkeiten festzulegen und relevante Datenquellen auszuwählen. Außerdem ist zu klären, wie die Qualitätssicherung der Daten erfolgt und wer welche Zugriffsrechte bekommt. Falls noch nicht vorhanden, sollten die Verantwortlichen im Backend ein Data Warehouse aufbauen. Darunter versteht man ein großes, integriertes Datenlager, in das mehrmals täglich die relevanten Daten aus verschiedenen Quellen automatisch eingespeist werden.

Matthias Bauer, Axians

„In irgendeiner Form betreibt heute jedes Unternehmen Business Intelligence (BI). Viele schöpfen jedoch nur einen kleinen Teil der Möglichkeiten aus.“

Matthias Bauer, Axians IT Solutions

Erfolgreiche BI-Projekte zeichnen sich durch eine Fokussierung auf die betriebswirtschaftlichen Ziele des Unternehmens, die Geschäftsprozesse und auf die spezifischen fachlichen Anforderungen ihrer Benutzer aus. Dafür müssen Fach- mit IT-Abteilungen oder dem BICC eng zusammenarbeiten.

Ein erfahrener, externer Berater kann Brücken bauen und bei der Bedarfsanalyse und Umsetzung unterstützen. Im Idealfall verfügt er über Know-how in allen relevanten Bereichen: Data Analytics, Architektur, Implementierung und Betrieb. Er kennt die fachlichen Anforderungen und kann das Projekt von der Konzeption über die Software- und Hardwareauswahl bis hin zum Betrieb begleiten. Bei der Wahl des richtigen Partners sollten Unternehmen darauf achten, dass er herstellerunabhängig agiert und über nachweisbare Kompetenz und Erfahrung verfügt.

Mit BI zum Erfolg

Eine moderne BI-Lösung liefert Unternehmen Erkenntnisse, mit denen sie richtige Maßnahmen für ihr zukünftiges Geschäft ableiten können. Sie versetzt Anwender in die Lage, jederzeit auf Knopfdruck visuell aufbereitete Datenauswertungen zu erstellen – auf Basis einer qualitätsgesicherten Datengrundlage.

Führungskräfte haben damit alle wichtigen Informationen im Blick und können fundierte Entscheidungen treffen. Im Backend ist dafür ein Data Warehouse mehr als hilfreich, im Frontend eine einfach zu bedienende, leistungsfähige Software. Bei der Umsetzung ihres BI-Projekts sollten Unternehmen einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen, der die Anforderungen der Fachabteilungen mit den übergreifenden Business-Zielen vereint. So sichern sie ihre Wettbewerbsfähigkeit.

Über den Autor:
Matthias Bauer ist Solution Architect und Manager Development bei Axians IT Solutions.

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Nächste Schritte

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Artikel wurde zuletzt im November 2017 aktualisiert

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