Kommentar von Nathan Jagoda, Information Builders Mit Self-Service-BI ungenutzte Potenziale erschließen

Autor / Redakteur: Nathan Jagoda / Nico Litzel

Ob Kunden-, Produktions- oder Nutzungsdaten, lokale Daten, System- oder Prozessdaten: Noch nie hatten Firmen einen besseren Überblick über ihren Ist-Zustand als heute – theoretisch jedenfalls. Praktisch sehen sich sehr viele Firmen vor einem riesigen Berg unstrukturierter Daten.

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Der Autor: Nathan Jagoda ist Country Manager Germany bei Information Builders in Eschborn
Der Autor: Nathan Jagoda ist Country Manager Germany bei Information Builders in Eschborn
(Bild: Information Builders)

Vielen ist nicht bewusst, dass unstrukturierte Daten nicht nur verschenktes Wissen bedeuten, sondern sich daraus sogar unternehmensrelevante Risiken entwickeln können. Umgekehrt eröffnet die richtige Organisation der vorhandenen Daten große Chancen. So ist beispielsweise das Innovationspotenzial eines Unternehmens eng mit dem Wissenspotenzial seiner Daten verknüpft.

Aber auch grundlegende Aspekte, wie die Optimierung von Prozessen innerhalb eines Unternehmens, die Analyse von Trends oder das erstellen von Prognosen lassen sich durch den Einsatz zeitgemäßer BI-Tools verbessern.

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Viele Analysetools sind aktuellen Anforderungen nicht mehr gewachsen

Die Analysetools, die in vielen Unternehmen im Einsatz sind, sind den aktuellen Anforderungen häufig nicht mehr gewachsen sind. Daten verifizieren, Daten zusammenführen, Daten auswerten und Daten aufbereiten – das ist heutzutage ein komplexer Kreislauf, von dem Entscheidungen auf allen Unternehmensebenen und in allen Unternehmensbereichen abhängen.

Doch es ist nicht der Datenberg alleine, der Unternehmen vor eine riesige Herausforderung stellt. Darüber hinaus ist es entscheidend, den einzelnen Nutzergruppen Zugang zu genau den Daten zu gewähren, die diese für faktenbezogene Entscheidungen benötigen. Und nur, wenn ein Unternehmen seine Daten einem breiten Anwenderkreis zugänglich macht, kann es das bisher ungenutzte Potenzial im Bereich des Informationsmanagements erschließen.

Vier Schritte zur besseren Datenqualität

Die Daten, die ein Unternehmen sammelt, sind die Basis für wichtige Entscheidungen. Schlechte Datenqualität ist daher nicht nur ärgerlich und ineffizient. Invalide Daten, die als Basis für die Entscheidungsfindung dienen, können schwerwiegende Folgen nach sich ziehen, die sich unter Umständen auf die Geschäftszahlen oder die strategische Ausrichtung eines Unternehmens auswirken können.

Gerade, wenn die Daten ganz im Sinn der Self-Service-BI die Entscheidungsgrundlage vieler Anwender im und auch außerhalb des Unternehmens ist, sollte die Integrität der Daten das erste Ziel jeder BI-Strategie sein.

Es kommt vor allem auf vier Punkte an, die für valide Daten und damit für eine sichere Entscheidungsgrundlage sorgen: Stammdaten-Management, Data Governance, Analyse der Informationszugriffe und Metriken zur Bewertung der Datenqualität:

  • Data Governance: Eine langfristig konstant hohe Datenqualität beginnt bei der Festlegung von unternehmensweiten Richtlinien für den Umgang mit Rohdaten. Verbindliche Regelungen für die Aufbereitung der Daten, das Verarbeiten der Daten und für welche Mitarbeiter welche Zugangsrechte bereitstehen müssen sind eine wichtige Grundlage. Je genauer und bindender die Regelungen sind, desto stabiler die Datenqualität. Diese Regelungen betreffen jedoch nicht allein das Datenmanagement. Auch der Schutz sensibler Informationen ist hierbei von großer Bedeutung. Von der versehentlichen Weitergabe von Informationen über Datenlecks bis hin zur Wirtschaftsspionage: Mit den richtigen Regelungen und der entsprechenden Infrastruktur lassen sich viele Gefahren von vornherein eindämmen oder sogar ausschließen.
  • Stammdaten-Management: Ein effizientes, durchdachtes Stammdaten-Management ist eine wichtige Grundlage für die Datenqualität, die einem Unternehmen zur Verfügung steht. Je besser die Stammdaten gepflegt werden, desto größer ist ihr Wert für ein Unternehmen. Die Bedeutung dieser Daten ist den meisten Unternehmen durchaus bewusst. Leider hat das jedoch oft nicht zur Folge, dass sie effizient genutzt werden. Vielmehr lässt sich häufig ein duplizieren der Stammdaten beobachten, das in seiner letzten Konsequenz dazu führt, dass ein unübersichtlicher Datenwust entsteht, der Entscheidungen verlangsamt, blockiert oder sogar in die falsche Richtung beeinflusst. Das Stammdaten-Management sollte daher unbedingt harmonisch und einheitlich organisiert und über unternehmensweit bindende Leitlinien geregelt sein. Darüber hinaus sollten Tools für das Stammdaten-Management zwingend über Funktionen für die Validierung und das Identitätsmanagement, die Integration sowie die Konsolidierung der Daten verfügen. Für spezielle Aufgaben bieten sich Tools an, die branchenspezifische Datenmodelle berücksichtigen, etwa für das Gesundheitswesen, den Handel oder das produzierende Gewerbe.
  • Analyse der Informationszugriffe: Um eine stabile Grundlage für eine hinreichende Datenqualität und damit für eine effiziente Self-Service-BI zu schaffen, ist es wichtig zu untersuchen, woher die Daten stammen und was mit Ihnen geschieht. Entscheidend ist hier nicht nur, in welchen Bereichen des Unternehmens Anwender und Applikationen Daten erzeugen. Ebenso wichtig ist, wer von welchem Ort im Unternehmen auf die Daten zugreift, sie bearbeitet, aktualisiert oder löscht. Neben der Sicherung der Datenqualität können auf diesem Weg bereits erste Muster erkannt werden, die später zu einer effizienteren Organisation der Prozesse herangezogen werden können. Gibt es beispielsweise unnötige Schleifen bei der Bearbeitung von Daten können diese abgekürzt werden. Wird hingegen ein wichtiger Schritt bei der Datenverarbeitung übergangen oder laufen sogar Prozesse ins Leere, kann interveniert werden. Dies geschieht idealerweise nach dem Subsidiaritätsprinzip zu einem möglichst frühen Zeitpunkt in den Fachabteilungen. So wird sichergestellt, dass die Daten korrekt, konsistent, eindeutig und zuverlässig sind. Nur Daten, die diesen Anforderungen entsprechen, werden im internen Informationspool bereitgestellt.
  • Metriken zur Bewertung der Datenqualität: Selbst wenn alle Abläufe optimiert sind, ist eine ständige Überprüfung der Daten ein grundlegender Faktor für eine dauerhaft hohe Datenqualität. Unternehmen müssen hierfür individuell angepasste Metriken und Standards zur Bewertung ihrer Datenqualität entwickeln. Diese werden durch eine grundsätzliche Untersuchung der Unternehmensdaten zum Beispiel durch Data-Profiling-Tools gewonnen. Mithilfe von Geschäftsregeln hilft das Profiling, die Aktualität oder die Vollständigkeit und damit den Status der Daten einzuschätzen, Fehler zu ermitteln, zu priorisieren, zu korrigieren und die Ursachen von Qualitätsproblemen schnell zu beheben.

Datenermittlungstools, wie sie in der Vergangenheit implementiert wurden, kommen hier schnell an ihre Grenzen – noch dazu, wenn durch Self-Service-BI die Anwenderzahlen und die Anforderungen beträchtlich steigen. Eine Lösung bieten flexible BI-Plattformen. Sie verarbeiten validierte Daten genau dann, wenn der Anwender sie benötigt. So hat der Nutzer immer Zugriff auf die aktuellsten Informationen, kann effektiv arbeiten und seine Entscheidungen auf Grundlage aktueller, gesicherter Daten treffen.

Unterschiedliche Aufbereitung und Bearbeitungsmöglichkeiten

Qualitativ hochwertige Daten sind die Grundvoraussetzung für Unternehmen, um aus den gesammelten Informationen maximalen Nutzen zu ziehen. Ein weiterer wichtiger Schritt, auf dem Weg das Potenzial der Daten zu erschließen, ist die richtige, nutzerorientierte Aufbereitung der Daten. Dabei ist jedoch zu bedenken, dass die Anwender sich in ihren Erwartungen an die Aufbereitung der Daten und die Möglichkeit der Datenbearbeitung teils deutlich unterscheiden. Auch dürfen sie weder überfordert werden, noch sollten sie durch unnötige Barrieren eingeschränkt werden.

Diese Kriterien greift das Prinzip der Self-Service-BI auf: Eine IT-Lösung, mit der Nutzer aller Ebenen eigenständig und unabhängig von der IT-Abteilung Analysen durchzuführen und Reports erstellen können. „Ease of Use“ ist dabei ein zentraler Aspekt. So bietet es sich an, die Dashboards, Diagramme und Berichte nach bereits bekannten Mustern aufzubauen und damit dem Datenkonsumverhalten der Anwender entgegenzukommen. Als Vorbild bietet sich zum Beispiel ein Aufbau an, der mit verbreiteten Office-Lösungen vergleichbar ist. Grundsätzlich gilt, je müheloser die Berichtsentwicklung und je zugänglicher und verlässlicher die aufbereiteten Daten sind, desto größer die Nutzerakzeptanz.

Nicht jeder Nutzer muss Daten im Detail nachvollziehen können, wie das zum Beispiel bei Analysten oder Unternehmensstrategen der Fall ist. Nach der Devise „Intelligence for Everyone“ sollte aber allen Mitarbeitern, Kunden oder Lieferanten Einblick in die Daten gewährt werden, die sie für ein effizientes Arbeiten oder die Kommunikation mit dem Unternehmen benötigen.

Alle relevanten Daten auf einen Blick

Ein Arzt oder ein Produktionsleiter, ein Lagerverwalter oder ein Außendienstmitarbeiter müssen mit einem einzigen Blick alle Daten erfassen können, die sie brauchen – die Art der Aufbereitung und die Möglichkeiten, mit diesen Daten weiter zu arbeiten, sie zu hinterfragen und zu variieren, können sich dabei stark unterscheiden.

Entwickler haben andere Anforderungen an Daten als nicht-technische Fachanwender. Letztere finden eventuell die ideale Aufbereitung der Daten, die sie benötigen in einer InfoApp, die speziell für diese Anwendergruppe entwickelte Business-Intelligence-Anwendungen interaktiv beschreibt und visuell aufbereitet. Das Ziel sollte sein, sie mit schnellen, einfachen und klaren Antworten für ihre ganz spezifischen Aufgaben und Anforderungen zu versorgen. Daten werden hier gezielt auf die Bedürfnisse des Anwenders hin erfasst, untersucht und analysiert.

Daten hinterfragen

Die Aufgabe von Analysten hingegen ist es, Daten zu hinterfragen. Sie verlassen sich auf leistungsfähige und benutzerfreundliche Visualisierungstools, die tiefe Einblicke in Datenquellen geben und verschiedene Kombinationen der Daten ermöglichen. Soll dann auch noch Kunden und Partnern Einblick gewährt werden, sind oft personen- und fachbezogene Daten zu vergleichen oder Momentaufnahmen eines Prozessstatus wiederzugeben. Moderne BI-Plattformen müssen daher flexibel und individuell auf den Benutzer zugeschnitten sein. Hilfreich ist es dabei natürlich auch, wenn laufende Projekte mit anderen Nutzern geteilt werden können und so die Zusammenarbeit über verschiedene Abteilungen hinweg vereinfacht wird. Es muss jedoch gewährleistet sein, dass die Leistung des gewählten BI-Tools auch bei steigenden Nutzerzahlen und Datenmengen konstant bleibt.

Damit Informationen passgenau an verschiedene Benutzergruppen weitergegeben werden können, sollte das Unternehmen deren Anforderungen und Präferenzen kennen. Dazu müssen zunächst klare Anforderungsprofile für die verschiedenen Benutzergruppen erarbeitet werden. Aus diesen kann abgeleitet werden, wer welche Informationen benötigt.

So werden die Nutzer nicht nur mir den Daten versorgt, die sie brauchen, es wird auch sichergestellt, dass Nutzer nicht mit für sie unnötigen Daten überschwemmt werden und vertrauliche, sensible Daten nur autorisierten Nutzern zugänglich sind. Aktuell werden meist die Informationsbedürfnisse von Führungskräften berücksichtigt, weniger hochrangige Mitarbeiter und externe Beteiligte werden häufig übersehen. Bedienen Unternehmen die verschiedenen Anforderungen der Nutzer, können sie maximalen Nutzen aus dem existierenden Informationskapital ziehen.

Die Unternehmenskultur muss stimmen

Die Umsetzung einer zielführenden BI-Strategie hängt zu einem großen Teil von der Implementierung der technischen Infrastruktur und der Einführung allgemeingültiger Regelungen zum Umgang mit Daten ab. Ebenso wichtig ist jedoch die passende Unternehmenskultur. Diese ist meist über die Jahre hinweg gewachsen und schlägt sich im Denken der Mitarbeiter, in Prozessen und Abläufen nieder. Werden technische Prozesse und Abläufe innerhalb eines Unternehmens verändert, hat dies fast immer Auswirkung auf die bestehende Unternehmenskultur und umgekehrt.

Die notwendigen Anpassungen und Veränderungen der Unternehmenskultur zählen zu den größten Herausforderungen bei der Umsetzung einer BI-Strategie. Ziel muss es sein, eine Kultur zu schaffen, die dazu motiviert, die Daten zu nutzen, um Innovationen anzustoßen – und zwar nicht nur für die Mitarbeiter, sondern auch Kunden oder Lieferanten, die das Unternehmen von außen erleben.

Hierzu ist es wichtig, von Anfang an darauf zu achten, dass die BI-Strategie nicht der gegebenen Unternehmenskultur entgegengesetzt angelegt ist. Die große Kunst ist es, die Änderungen so anzulegen, dass sie sich möglichst reibungslos in die gegebene Unternehmenskultur einfügen lassen. Selbstverständlich ändert das nichts an der Notwendigkeit, ein Regelwerk einzuführen, das den Zugang zu und den Umgang mit den Daten festlegt.

Informationen machen den Unterschied

Jahrelang lag der Fokus von Unternehmen hauptsächlich darauf, Kosten einzusparen. Mittlerweile hat diesbezüglich ein Umdenken eingesetzt: Statt eines eisernen Sparkurses gilt es heute vor allem, vorhandene Ressourcen möglichst effektiv einzusetzen. Zusätzlich setzt sich nach und nach die Erkenntnis durch, dass Informationen einen eigenen Wert haben. Dieser kommt dann voll zum Tragen, wenn die Informationen eingesetzt und geteilt werden.

Um eine maximale Rendite aus den Investitionen in BI- und Analytiklösungen zu ziehen, müssen Unternehmen die Verfügbarkeit aktueller und vollständiger Informationen für alle Beteiligten innerhalb und außerhalb des Unternehmens fördern. Hier gilt es, die Lücken bei der Informationsbereitstellung zwischen Managern und Wissensarbeitern auf der einen sowie Sachbearbeitern, Kunden und Lieferanten auf der anderen Seite zu schließen. Dementsprechend müssen Informationen für alle Benutzergruppen gemäß ihrer jeweiligen Präferenzen und Bedürfnisse zur Verfügung stehen.

Fazit

Für optimale Ergebnisse, benötigen Unternehmen eine Kombination aus leistungsfähigen Business-Intelligence-, Integrations- und Datenintegritätslösungen. Durch die nahtlose Integration der Daten aus allen Unternehmensbereichen, bei gleichzeitiger Sicherung von Qualität und Vollständigkeit sowie der geeigneten Bereitstellung der Daten für alle Nutzer, sind Unternehmen in der Lage, das Potenzial ihres Informationskapitals bestmöglich zu erschließen.

Das Resultat sind nicht nur tiefere Einsichten in das eigene Unternehmen, die dabei helfen Chancen aufzudecken und Prozesse und Abläufe zu optimieren. Auch die Analyse von Markt-Trends sowie die Erstellung zuverlässiger Prognosen werden deutlich vereinfacht. Self-Service-BI kann damit ein entscheidender Faktor sein, wenn es darum geht das Potenzial der unternehmenseigenen Daten voll auszuschöpfen, Innovationen zu entwickeln und das Unternehmen langfristig auf Erfolgskurs zu halten.

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