Die richtige Business Intelligence Strategie – darauf kommt es an!

Aber nicht nur die Datenmenge wird drastisch zunehmen. Die Unternehmen lernen auch immer mehr den Wert von Daten zu schätzen. Das belegt zum Beispiel die Studie „Mit Daten Mehrwert schaffen“ der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft KPMG von 2016. Zum zweiten Mal wurden 700 deutsche Unternehmen zu ihrer Datennutzung befragt. Zwei aufschlussreiche Ergebnisse dabei: 80 Prozent der Befragten geben an, zunehmend mehr Entscheidungen basierend auf Erkenntnissen aus der Datenanalyse zu treffen. Außerdem stimmen 62 Prozent der Aussage zu, die Erkenntnisse aus der Datenanalyse in einen konkreten Nutzen umwandeln zu können. Stellt sich die Frage, wie aus Daten verwertbares Wissen wird. Die naheliegende Antwort: mithilfe von Business Intelligence (BI).

Daten in Informationen – Erkenntnisse in Wissen umwandeln

Erstmals verwendet hat die Zwei-Wort-Kombination Business Intelligence der deutsche Computerwissenschaftler Hans Peter Luhn im IBM Journal in der Oktoberausgabe von 1958. Luhn beschreibt ein intelligentes System, das Datenverarbeitungsgeräte nutzt, um automatisch unstrukturierte Informationen aus internen und externen Dokumente aufzubereiten. Die Erkenntnisse werden innerhalb der Organisation verteilt – und dienen als Grundlage für Entscheidungen. In den 1990er-Jahren etablierte Gartner-Analyst Howard Dresner den Begriff Business Intelligence dann in der Fachöffentlichkeit. Für ihn war das BI-Konzept ein Prozess, in dem Daten in Informationen und Erkenntnisse in Wissen umgewandelt werden.

Mittlerweile hat es BI von der theoretischen Auseinandersetzung in die unternehmerische Praxis geschafft. Darauf deutet zumindest eine Studie des Business Applications Research Center (BARC) aus dem Jahr 2012 hin. Von 170 befragten kleinen und mittleren Unternehmen geben 83 Prozent an, bereits in BI-Lösungen investiert zu haben. In einer BARC-Erhebung von 2007 hatte gerade mal die Hälfte der Befragten eine BI-Anwendung im Einsatz, 40 Prozent planten eine zukünftige Investition.

Ohne Business Intelligence Strategie bleiben Potenziale ungenutzt

Es gibt allerdings auch Hinweise darauf, dass Unternehmen die BI-Potenziale bei weitem nicht vollständig ausschöpfen. So ergab eine BARC-Studie von 2014 zur Informationskultur, dass vier von zehn Unternehmenslenkern noch immer die Hälfte ihrer Entscheidungen aus dem Bauch heraus treffen anstatt auf Basis gesammelter Unternehmensdaten. Zudem berichtet der BARC-Geschäftsführer Carsten Bange, dass die Verbreitung von BI-Tools in den Organisationen den Erwartungen hinterherhinkt: Zwischen 2010 und 2012 sei der Anteil an BI-Nutzern zwar minimal gestiegen, im Folgejahr allerdings stagniert. Es sei sogar eine rückläufige Tendenz zu erkennen.

Beobachten lässt sich auch, dass die Verantwortlichen in vielen Unternehmen zwar der Meinung sind, BI realisiert zu haben. Häufig sind damit aber lediglich isolierte Insellösungen gemeint, die von einzelnen Fachbereichen genutzt werden – Excel-Tabellen sind immer noch sehr verbreitet. Dazu passt, dass Data-Warehouse-Lösungen, in denen alle relevanten Daten zentral gesammelt und aufbereitet werden, längst noch nicht die Regel sind. Eine zusammenhängende Analyse im Gesamtkontext des Unternehmens und ein 360-Grad-Blick auf alle Prozesse sind so unmöglich. BI – so lässt es sich auf den Punkt bringen – ist heute in vielen Fällen eher das Ergebnis einer Vielzahl von einzelnen Entscheidungen in der Vergangenheit und weniger das Resultat von strategischen Überlegungen.

BI-Strategie unverzichtbar

Wer das ändern und eine übergreifende BI-Strategie für sein Unternehmen etablieren möchte, sollte sich zunächst einmal die Möglichkeiten bewusst machen. Grundsätzlich lassen sich fünf Anwendungsbereiche hinsichtlich der analytischen Reife und des zu erzielenden Wettbewerbsvorteils unterscheiden.

• Das Reporting verdichtet gesammelte Daten zu Unternehmenskennzahlen, stellt sie als Tabellen oder Diagramme dar und liefert Antworten auf die Frage, was in der Vergangenheit passiert ist.
• Advanced Analytics und OLAP (Online Analytical Processing) setzen die KPIs aus dem Reporting in einen größeren Kontext und erklären auf diese Weise, warum etwas in der Vergangenheit passiert ist.
• Realtime Analytics sorgt dafür, dass auch große Datenmengen in Echtzeit ausgewertet werden. Damit lässt sich also auch die Gegenwart bewerten, unmittelbares Handeln ist möglich.
• Mit Predictive Analytics lassen sich basierend auf den vorhandenen Daten Prognosen erstellen, die Auskunft darüber geben, was in Zukunft passieren wird.
• Simulationen und Optimierung nutzen sämtliche Erkenntnisse, um den Best Case herauszuarbeiten und den Weg dorthin aufzuzeigen.

Wertschöpfungkette und Fachbereiche geben die Richtung vor

Anspruch kann es natürlich nicht sein, unternehmensweit alle fünf BI-Anwendungsbereiche zu etablieren. Es kommt vielmehr darauf an zu definieren, welche Erkenntnisse entlang der Wertschöpfungskette und in den Fachbereichen relevant sind und einen Nutzen versprechen. Und es kommt auch darauf an, welche Ziele das Unternehmen an sich verfolgt. Sind diese Punkte klar, kann eine BI-Strategie formuliert werden, an der sich alle weiteren Schritte orientieren – die Analyse der Ist-Situation und die Identifizierung der Anforderungen, die Bewertung des Reifegrads, die Erstellung eines Konzepts und schließlich die Verabschiedung und Terminierung von konkreten Maßnahmen in einer BI-Roadmap. Sich an fünf Handlungsempfehlungen zu orientieren, ist dabei hilfreich:

• Etablieren Sie ein zielgruppenspezifisches Erwartungsmanagement.
• Richten Sie die BI-Strategie an den Steuerungsprozessen des Unternehmens bzw. der Unternehmensstrategie aus.
• Schaffen Sie eine ausbaufähige und skalierbare Daten- und Systemarchitektur.
• Wählen Sie BI-Tools aus, die zu Ihren Anforderungen passen.
• Gewährleisten Sie, dass die Data Governance berücksichtigt wird, und definieren Sie BI-Rollen und BI-Prozesse.

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– von Georg Aholt, Head of Center of Excellence, Business Analytics & Information Management, NTT DATA Business Solutions AG –

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