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Interviews & Kommentare

Kommentar von Ulrike von Mickwitz, Leiterin BI-Solutions beim IT-Dienstleister TUI InfoTec

„Ohne BI wird auf Sand gebaut“

Für Unternehmen wird insbesondere in wirtschaftlich angespannten Zeiten die fundierte Planung zunehmend zum Schlüsselthema. Business-Intelligence-Anwendungen zieren bereits seit einigen Jahren die ersten Plätze auf den Agenden der CIOs – und werden diesen prominenten Platz voraussichtlich noch einige Zeit behaupten. Dabei geht es nicht nur darum, endlich ein Höchstmaß an entscheidungsrelevanter Information aus den vorhandenen Daten herauszuholen. Im Vordergrund stehen Ursachenforschung und Prognostik. Anders als beim Reporting, das eher dem kurzfristigen Erkennen von Problemen und der Kontrolle über deren Behebung dient, gehen BI-Anwendungen sehr viel weiter: Sie geben nicht nur über die Probleme, sondern auch über deren Ursachen Aufschluss, indem Daten aus unterschiedlichen Systemen zeitraumbezogen in einem Data Warehouse konsolidiert und intelligent miteinander in Beziehung gesetzt werden. BI-Werkzeuge bilden Informationen über Wertschöpfungs- und Prozessketten hinweg ab – auch deshalb stehen sie heute häufig in Verbindung mit Strategien wie CRM (Customer Relationship Management) oder BPM (Business Process Management) und mit abteilungsübergreifenden Fragestellungen. Immer häufiger stellt sich auch die Frage nach dem „was wird“, das sich durch Prognosen und Simulationen besser erahnen lässt. Dabei stellen sich immer weitreichendere Forderungen an das Data Warehouse als Verkehrsknotenpunkt, in dem alle Daten gesammelt, verwaltet und je nach Priorität an andere Anwendungssysteme verteilt werden. Zum Thema BI gehört damit nicht mehr nur die Frage nach den relevanten Daten, sondern auch nach deren Priorisierung. Obgleich in einigen Fällen der Ruf nach einem Real-time-Ansatz Berechtigung hat, hat sich der Right-time-Ansatz in der Praxis als die pragmatischere Methode erwiesen: Nicht alle Daten müssen in Echtzeit – aber alle Daten rechtzeitig zur Verfügung stehen, um den Entscheidungsprozess sinnvoll zu unterstützen.
„Man kann nur managen, was man messen kann“ – ein Kernaspekt erfolgreicher Business-Intelligence-Projekte ist die Auseinandersetzung mit den zu verwendenden Messeinheiten. Durch unterschiedliche Quellsysteme stellt sich die Herausforderung, zunächst eigene Begrifflichkeiten in Form von Key-Performance-Indikatoren (KPI) zu ermitteln und deren Berechnung festzulegen. Um an dieses Wissen zu gelangen, hat sich die Etablierung eines fachlichen Pendants zum technischen Team bewährt. Dabei werden Mitarbeiter aus dem Anwenderunternehmen ins Boot geholt, die einerseits die technische Seite ausreichend durchschauen, andererseits mit ihrem jeweiligen Fach-Know-how die Lücke zwischen Anwendern und Technikern schließen. Dieses Erfolgsrezept ersetzt allerdings nicht die branchenspezifische Prozesskompetenz beim Dienstleister.
Neben den wachsenden Anforderungen an Datenvolumina und Verarbeitungszeit ergeben sich bei BI-Projekten erfahrungsgemäß immer wieder Herausforderungen im Bereich Datenqualität. Ein Thema, das ebenso banal wie erfolgskritisch ist, denn durch mangelhafte Daten ist eine BI-Lösung zum Scheitern verurteilt. Selbst gestandene User sind gespannt, wenn das Werkzeug in einem ersten Probelauf auf produktiven Daten einen Cube auswirft. Denn erst hier wird deutlich, wie gut oder schlecht die Daten aus den operativen Systemen tatsächlich sind und inwieweit sie zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Resultate von BI-Werkzeugen sind nur so verlässlich und richtig, wie der Input, den sie bekommen. Datenqualität ist daher ein Thema, das dauerhaft kontrolliert und kontinuierlich verbessert werden muss. In der Praxis fließen rund 20 bis 30 Prozent der Maintenance-Kosten in die Erkennung und Verbesserung von unzulänglichen Daten. Bei BI-Vorhaben sollte das Thema die Datenqualität immer parallel zum IT-Projekt in den jeweiligen Fachstellen angegangen werden. Fachabteilungen müssen für die einzelnen Datenstrukturen und ihre Qualität verantwortlich gemacht werden und die einzelnen Anwender in den Fachabteilungen ein Bewusstsein dafür entwickeln, wie wichtig ihre Eingaben in den OLTP-Systemen (OLTP = Online Transaction Processing) sind – und inwieweit fehlende oder falsche Eingaben Kosten oder Ungenauigkeiten verursachen.
Die Frage nach der Messbarkeit stellt sich nicht zuletzt für das BI-Projekt selbst. Da hier eine Quantifizierung des Nutzens in Form eines ROI oft schwerfällt, haben es besonders mittelständische Unternehmen nicht ganz leicht bei einer Annäherung an das Thema. Als Lösung dieses Dilemmas hat sich eine als „ertragsorientierte BI“ bezeichnete Herangehensweise bewährt. Dabei wird der Vertrauensvorschuss, der durch die Entscheidung für eine BI-Initiative gegeben wird, rasch durch schrittweise Ergebnispräsentationen gedeckt, die dem Management – aber auch den Usern – sukzessive die gewonnenen Erkenntnisse vermitteln und daraus Entscheidungshilfen ableiten. Dazu gehört das Aufdecken von Schwachstellen, die ohne BI nicht sichtbar geworden wären und deren Beseitigung Ausgaben einspart oder eine Effizienzsteigerung ermöglicht. Häufig werden auch erste Schritte in Richtung BI als flankierende Maßnahmen zur Unterstützung neuer Kampagnen gemacht, denn hier werden im Rahmen der Neueinführung bereits KPIs definiert, die dann mit entsprechender BI-Unterstützung kontrolliert und berichtet werden können. Das traditionelle Problem abweichender Zahlen, beispielsweise aus dem Finanzsystem einerseits und einer „Excel“-Kalkulation andererseits, gehört durch BI der Vergangenheit an. In einem gemeinsamen Prozess definieren alle Beteiligten die Ergebnisse aus Data Warehouse und BI als einzige gemeinsame „Wahrheit“. In heterogenen IT-Umgebungen und immer komplexeren Prozessen sind BI-Werkzeuge das Mittel der Wahl, wenn weitreichende Entscheidungen nicht „auf Sand gebaut“ sein sollen. (ap) @

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