BI – ohne Flexibilität kein Gewinn

Business Intelligence kann nur dann wirklich helfen, wenn sie auf die richtigen Daten zugreift und auch neue Fragestellungen schnell beantwortet. Swisscom und eBay haben dies erfolgreich umgesetzt.

Flexibilität ist bei BI-Lösungen unabdingbar.Flexibilität ist bei BI-Lösungen unabdingbar.
  

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» Von von Andreas Geissler, 28.11.2011 07:12.

Gute Business Intelligence (BI) überzeugt durch nützliche Entscheidungshilfen. Im Gegenzug verlieren die Tools schnell an Akzeptanz, wenn sie die Businessfragen der Anwender nicht wirklich beantworten. Das kann mehrere Ursachen haben: eine mangelhafte Datenbasis, ein radikal veränderter Informationsbedarf, aber auch eine schwierige Verständigung zwischen den Fachabteilungen und der hauseigenen IT. Beide Seiten müssen deshalb organisatorisch enger verzahnt werden. Ein leistungsfähiges Enterprise Data Warehouse schafft zudem die Grundlage, auf der sich die Business Intelligence elegant weiterentwickeln lässt.

Werden BI-Tools von den Mitarbeitern weniger als erwartet genutzt, stellt man oft zuerst die Bedienerfreundlichkeit der Frontends in­frage: Erschliessen sich dem Nutzer die Ober­flächen, sind sie ergonomisch? Berechtigte Fragen, doch sollten diese nicht den Blick verengen, denn die Ursache für die fehlende Begeisterung liegt häufig ganz woanders. Wenn nämlich die verfügbaren Tools den tatsäch­lichen Informationsbedarf gar nicht befriedigen, dann verlassen sich die Mitarbeiter mangels Alternative auf ihre herkömmlichen Entscheidungsgrundlagen – auch wenn diese nur sehr begrenzte Einsichten erlauben, geschweige denn die Handlungsoptionen erweitern.

«Das sich der Informationsbedarf laufend wandelt, muss das auch die BI tun»

Worauf es dabei ankommt, lässt sich sehr anschaulich anhand des Lieferkettenmanagements zeigen. Hier sollen die benötigten Waren oder Bauteile zwischen zahlreichen Start- und Zielorten mit möglichst geringem Aufwand termingerecht bewegt werden. Eine komplexe Aufgabe, bei der sich der Ressourceneinsatz mit der passenden Business Intelligence erheblich optimieren lässt. Das setzt aber voraus, dass die verfügbare Datenbasis die tatsächlichen Prozesse auch detailgetreu abbildet. Lassen sich beispielsweise auf einer Route regelmässig anfallende Extratouren in den verwendeten Datenmodellen nicht als solche ausweisen, sondern nur der planmässigen Lieferung zuschreiben, bleiben sie dem System dauerhaft verborgen. Die Folge: Die Routenplaner können den analytischen Fähigkeiten ihres Tools nicht im vollen Umfang vertrauen und halten deshalb teure Einsatzreserven bereit.

Neben mangelnder Detailtreue führen auch inkonsistente Daten dazu, dass vorhandene Werkzeuge ineffektiv bleiben. Werden etwa in zwei Lagern die Bestände in unterschiedlichen Perioden erfasst, kann ein und dasselbe Objekt in beiden Lagern gemeldet sein. Fliessen solche Daten ohne weitere Aufbereitung in Ana­lysen ein, erhält man schnell widersprüchliche Ergebnisse.

Nicht zuletzt entscheidet auch die Schnelligkeit über den tatsächlichen Wert von Entscheidungshilfen: Ein Kurierdienst etwa muss seine Routenplanung an neu eingehende Lieferaufträge sofort anpassen. Eine mangelnde Datenaktualität und zu lange Response-Zeiten würden hier die Nutzung der intelligenten Systeme unterminieren und damit auch den optimalen Ressourceneinsatz.

Getrennte Welten vereinen

Technisch lassen sich die oben genannten Anforderungen durchaus erfüllen. Doch zu guter Letzt ist es die organisatorische und kommunikative Herausforderung, die über den Erfolg entscheidet. Denn Anwender und IT müssen gemeinsame Ziele formulieren – obwohl sie oft gegensätzliche Mentalitäten und Interessen haben. Die Anwender kennen ihr Geschäft, haben aber oft nur eine vage Vorstellung, wie ein geeignetes BI-Tool beschaffen sein müsste. Die Entwickler hingegen erwarten ein Pflichtenheft mit fest definierten Vorgaben, an die sie sich halten können. Die IT wiederum ist aus Effi­zienz- und Managementgründen auf eine möglichst einheitliche Umgebung bedacht und erlässt entsprechende Vorgaben. Die Fachabteilungen fühlen sich dann schnell eingeengt, weil sie ihren Informationsbedarf ständig überprüfen müssen. Im schlimmsten Fall führen allzu starre Vorgaben zu einem teuren Wildwuchs dezentraler Systeme – was die IT ja gerade vermeiden wollte. Es kommt deshalb gleichermassen auf ein geeignetes datentechnisches Fundament wie auf eine passende Organisationsstruktur an.

Lesen Sie auf der nächsten Seite, wie Swisscom und eBay diese Anforderungen gemeistert haben.

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