Business Intelligence: nicht Luxus, sondern Notwendigkeit


Business Intelligence: nicht Luxus, sondern Notwendigkeit

Donnerstag, 1. Januar 2015

Business Intelligenceist kein Luxusgut, sondern eine unternehmerische Notwendigkeit zum Erhalt derWettbewerbsfähigkeit.

Obwohl es bereitsviele leistungsfähige und erprobte Lösungen auf dem Markt gibt, bedeutetBusiness Intelligence für viele Unternehmen auch heute noch die Erstellung vonAuswertungen und Analysen mittels MS Excel. Wie können Unternehmen dasReporting vereinfachen und per Knopfdruck Mehrwert aus den vorhandenen Datengenerieren? Was ist zu beachten, damit ein geplantes BI-Projekt ein vollerErfolg wird?

Gemäss dem Analystenhaus BARC umschreibt BusinessIntelligence (BI) die softwaregestützte Sammlung, Verarbeitung und Analyse vongeschäftskritischen Daten. Dabei zielt BI auf die kontinuierliche Verbesserungder Performance von Unternehmen in allen wesentlichen Prozessen. Das WortIntelligence wird hier im englischen Sinne benutzt und umfasst sinngemäss alleErkenntnisse, die man durch die sinnvolle Aufbereitung von Daten erhält. 
Unternehmen suchen nach besseren Informations- undSteuerungsmöglichkeiten, um die Masse an Systemdaten gewinnbringend zu nutzen.Es liegt nahe, dass hierfür die richtigen Informationen zur richtigen Zeit andie richtigen Anwender verteilt werden müssen. Dies sind idealerweise alleAnwender, die für ihre Tätigkeiten entsprechendes Datenmaterial benötigen –also nicht ausschliesslich das Management. Die Herausforderung besteht in der stufengerechtenund benutzerakzeptierten Aufbereitung dieser Informationen.

NeueInformationswelten sind entstanden

Noch vor 10 Jahren beschränkte sich die Sammlung vonelektronisch verwertbaren Daten grösstenteils auf die internen Systeme, wiebspw. eigene ERP Lösungen. Die daraus resultierenden Berichte waren meistfinanzlastig und wurden durch das Controlling erstellt. Dieses Bild hat sichheute grundlegend verändert – wir sehen uns einer Flut von Daten aus denverschiedensten Quellen gegenüber, aus denen die wichtigen Informationen fürdas Unternehmen herauskristallisiert werden müssen. Neben unternehmensinternenKanälen liefern verschiedene externe Quellen, wie zum Beispiel das Internetund  soziale Medien (Facebook, Foren,Twitter etc.) eine Vielzahl von zusätzlichen Informationen, die ganz neueErkenntnisfacetten bergen können.  Indiesem Zusammenhang wird auch die Interpretation und Verwertung vongeschriebenen Texten immer wichtiger.

Dies ist einer derHauptgründe, warum gerade in den letzten Jahren neuer Schwung in das Thema BIgekommen ist. Als weitere Treiber sind die stark gesunkenen Hardwarepreise, dieverschärften Wettbewerbssituationen aber auch die Weiterentwicklung der BILösungen im Bereich der visuellen und benutzergesteuerten Analyse zu nennen. 

Überlegungen vor derAuswahl einer BI Lösung

Bevor man mit einem BI Projekt startet ist es ratsam, sichGedanken über die Ausrichtung der späteren Lösung zu machen. Hierbei stehenFragen nach den vorhandenen Datenquellen, deren Datenqualität sowie denzukünftigen Anwender- bzw. Zielgruppen im Vordergrund. Erst wenn die gewünschten Ausprägungen definiert sind, sollte ineinem zweiten Schritt die  Evaluierungeiner möglichen Lösung beginnen. Die wohl derzeit populärsten Trends im BereichBI sind die mobile Nutzung der Daten auf Tablets und Smart Phones, Self ServiceBI im Sinne der Analysenerstellung durch Business User sowie das Thema BigData, also die Auswertung von grossen Datenmengen idealerweise auch in Echtzeit(real-time).

Am Anfang der Überlegungen stehen meist die bestehendenBerichte sowie die verfügbaren Datenquellen. Denn die Benutzeroberfläche ist janur die sichtbare und somit vordergründig wahrnehmbare Spitze des Eisbergs. DieErfahrungen zeigen, dass immer noch viele Datenbestände nicht vollständig oderkorrekt sind und Datenredundanzen meist versteckt existieren. Zudem könnenDaten aus verschiedenen Datenquellen teilweise nur mit erheblichem zeitlichenAufwand bereinigt und zusammengeführt werden. Diese Stolpersteine müssen beider Datenextraktion berücksichtigt werden.

Grundsätzlich werden hier drei verschiedene Methodenunterschieden.

1. Daten werden direkt aus den Quellsystemen in dieBenutzeroberflächen geladen (nur empfehlenswert bei selten genutzten Daten oderkleineren Datenbeständen). 
2. Daten werden in ein klassisches Data Warehouse geladen(zeilen- oder spaltenbasierte Tabellen).
3. Daten werden in-memory, also im Hauptspeicher des Serversvorgehalten (sehr performant, real-time möglich).

Die Datenaufbereitung resp. die Datenqualität  innerhalb eines BI-Projektes ist ein wichtigerErfolgsfaktor, weil nur eine qualitativ gute Datenbasis das Vertrauen und dieAkzeptanz der Anwender in die Lösung gewährleisten kann. Das heute in KMUgebräuchlichste „BI“ System ist wohl immer noch MS Excel. Es gibt vieleVorteile von MS Excel, aber auch gravierende Nachteile bei der täglichenArbeit. Zu nennen wären hier vor allem die teilweise zwar ausgeklügelten aberpersonenabhängigen und wenig wartungsfreundlichen Konstruktionen in Kombinationmit vorhandenen Medienbrüchen zwischen führendem System und Datenverteilung. Zudemgerät die überwiegend tabellenmässige Darstellung der Daten schnell an dieGrenze der Interpretierbarkeit – dies schon aus Gründen der Übersichtlichkeit.

Dennoch können die bestehenden Auswertungen eine gute Basisfür die Einführung einer abteilungs- oder unternehmensweiten BI Lösung bilden.Es ist wichtig, sich zu Beginn des Projektes erreichbare Ziele zu stecken undsich der gewünschten Lösung über die Zeit iterativ zu nähern. BI hat auch etwasmit Informationskultur im Unternehmen zu tun und die Anforderungen entwickelnsich erst zur vollen Blüte, wenn der Anwender die Möglichkeiten der Anwendung genauerkennengelernt hat. So lassen sich kostenintensive Fehlentwicklungen vermeidenund der Nutzungsgrad drastisch erhöhen.

Wir spüren heute gerade bei kleineren Unternehmen immer nochZurückhaltung beim Thema BI. Oftmals wird der Nutzen nicht vollständig erkannt,die Formulierung der Anforderungen ist unklar oder es besteht die Angst vorFehlinvestitionen. Mit dem Ansatz „Weniger ist mehr“ gerade zu Beginn einesProjektes, d.h. mit der Konzentration auf wirklich nutzbringende Inhalte, kanndie hauseigene BI Initiative schlank gestartet werden. Im Vergleich zu ERPProjekten sind die Risiken im BI Bereich wesentlich überschaubarer. DieProjekte können gemäss den verfügbaren Ressourcen iterativ durchgeführt werden.Während der Einführung machen sich die Nutzer mit den neuen Möglichkeitenvertraut und lernen die klare Formulierung ihrer Anforderungen. Ein wichtigerBestandteil ist auch der Wissenstransfer zu den Systemverantwortlichen und einedamit einhergehende Senkung der laufenden Betriebskosten durch diegrösstenteils eigenständige Weiterentwicklung der Applikationen.

Es ist erstaunlich, wie viel Aufwand Unternehmen heute immernoch für die Datenaufbereitung betreiben. Zeit für die Extraktion derInformationen aus verschiedenen Systemen, zusammen­kopieren der Daten in Excel,Visualisierung in PowerPoint und verteilen an die Empfänger. Dies verursachteine zeit- und kostenintensive Ressourcenbindung, welche im Verhältnis zum Erkenntnisgewinnals unrentabel einzustufen ist. Für die meisten Unternehmen ist es wichtig,mehr Kapazität für die Interpretation und wirtschaftliche Nutzung der Daten zugewinnen – also die Generierung von Informationen und Wissen als Grundlage fürgute Entscheidungen.
Nachdem man sich Klarheit über die verschiedenen Themenverschafft hat, kann die Evaluation einer geeigneten BI Lösung beginnen. Dieauf dem Markt befindlichen Softwarepakete unterscheiden sich hinsichtlich ihrerAusrichtung und des Umfangs recht deutlich. Es kann sich in dieser Phaselohnen, einen erfahrenen externen Partner als Unterstützung mit an Bord zuholen.

Aus unserer Erfahrung sind allzu umfangreich ausgearbeiteteLastenhefte nicht immer zielführend. Wichtiger ist es, sich über die 4-5wichtigsten Anforderungen im Klaren zu werden und die potentiellen Lösungendann auf Herz und Nieren zu testen. Hierbei hat sich ein Prototyping auf Basisder eigenen Daten bewährt. Mit einem Aufwand von wenigen Tagen könnenlauffähige und vorzeigbare Charts und Dashboards erzeugt werden, die einenguten Eindruck über die Möglichkeiten der zukünftigen Lösung bieten.

Diese Vorgehensweise hat folgende Vorteile:

  • Stärken und Schwächen der Lösung können anhand konkreter Beispiele erkannt werden. 
  • Das gemeinsame Verständnis des Entscheidungsteams für die Möglichkeiten und Anforderungen im Unternehmen wird gestärkt.
  • Ein Fehlentscheid kann durch die eingehende Prüfung weitgehend vermieden werden.
  • Die Datenextraktion, Anfertigung von Reports, Schnelligkeit und Flexibilität der Reporterstellung und deren Anpassungen können bereits live getestet werden.
  • Die Zusammenarbeit mit dem möglichen Einführungspartner kann getestet werden.
  • Die Ergebnisse des Prototypings können in der Regel nahtlos im anschliessenden Projekt weiterverwendet werden.

Daten sind betriebliches Vermögen, genauso wie Maschinen,Grundstücke oder das Bankguthaben.  Daherist die Fähigkeit, Daten schnell und zielgenau zu analysieren, in unserer Zeitsicherlich kein Luxus mehr, sondern eine wirtschaftliche Notwendigkeit, um dieeigene Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. Ein mit den Unternehmenszielenkonformes Kennzahlensystem schafft unter den Mitarbeitern undEntscheidungsträgern ein gemeinsames Verständnis für den Weg der Unternehmungund unterstützt dabei, diesen zielgerichtet zu beschreiten.  Aus diesem Grund gehört die Aufbereitung vonInformationen zum Einmaleins eines gut geführten Unternehmens und sollte nichtauf die lange Bank geschoben werden; Stillstand bedeutet Rückschritt.

Das Einsatzspektrummoderner BI Lösungen - Sicht auf drei exemplarische Referenzprojekte vonBusiness & Decision

 

Bei einer führenden Group Buying Plattform in der Schweiz,müssen zeitnah die richtigen Entscheidungen für den Einkauf und die Platzierungder angebotenen Produkte getroffen werden. Hierfür wird eine faktenbasierteKultur gelebt, die ständig über 40 KPI (Schlüsselindikatoren) ausgewertet undInformationen für Einkauf, Verkauf sowie Produktion liefert.  Die zugrunde liegenden Daten werden miteigenen Konnektoren direkt aus Quellen wie Salesforce CRM,Content-Management-Systemen, Facebook und Google Analytics bezogen. Mittels deragilen Lösung QlikView realisierte Business & Decision eine umfassendeReportinglösung innerhalb weniger Wochen.

Bei einem führenden Kreditkarteninstitut in der Schweizbestehen ganz andere Anforderungen. Es geht beispielsweise darum, aus der Fülleder laufenden Datentransaktionen Hinweise auf mögliche Betrugsfälle zu erhalten(fraud detection). Es werden anhand von erstellten Modellen Anomalien aus denzugrundeliegenden Daten herausgefiltert, um diese dann durch die entsprechendenExperten zu analysieren oder gar eine elektronische Aktion wie das Sperreneiner Kreditkarte einzuleiten. Die gleiche prädiktive Vorgehensweise kann z.B.auch bei der Auswahl der adäquaten Zielgruppe für eine Marketingaktionverwendet werden. Business & Decision realisierte eine umfassende BusinessAnalytics und Data Warehouse Lösung auf Basis der SAS Lösungspalette.

Eine der führenden Facility und Property ManagementUnternehmen in der Schweiz stellt seinen Kunden massgeschneiderte und aktuelleInformationen zu deren Wirtschaftseinheiten über ein online Kundenportal zurVerfügung. Eine grosse Stärke von BI Lösungen ist die automatisierte,individuelle Aufbereitung und Verteilung von Informationen – dies auf Basiseinmal erstellter Vorlagen. Hierdurch kann intern die meist lästige undzeitraubende Tätigkeit der Reportaufbereitung automatisiert werden. DieRealisierung dieses Business Intelligence und Reporting Projektes erfolgtemittels der SAP Business Intelligence Lösungen.


Author: Michael Seifried, Dipl. Wirtschaftsing. (FH),Sales Manager bei Business & Decision, langjährige Erfahrungen im ERP und BIBereich u.a. bei SAP