Eine Data Driven Company zeichnet vor allem durch eine Eigenschaft aus: Sämtliche Aktivitäten und Entscheidungen basieren auf einer datengetriebenen Faktenlage. Data Driven bedeutet nicht nur, Systeme und Werkzeuge, die auf Daten beruhen, zu  nutzen, sondern auch eine eigene datengetriebene Kultur innerhalb des Unternehmens zu etablieren.

Um sicherzustellen, dass auf Basis von Daten getroffene Entscheidungen in die richtige Richtung führen, muss die DNA des Unternehmens (Geschäftsprozesse = organisatorische Bausteine, auf denen die Arbeitsweise basiert) verstanden werden.

Komplexe Geschäftsprozesse erfordern neue datengetriebene Lösungen

Begreifen Unternehmen, wie ihre Prozesse verlaufen und an welcher Stelle es Verbesserungsmöglichkeiten gibt, kann dies den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen. Hierzu sind zunehmend mehr Daten verfügbar bspw. aus Robotik, Sensorik und IoT (Internet of Things).

In der Vergangenheit wurde Business Intelligence als die (technische) Lösung für diese Herausforderung betrachtet. In jüngerer Zeit sehen sich zukunftsorientierte Unternehmen damit konfrontiert, fachliche Lösungen einzusetzen, die mit dem heutigen Tempo der Veränderungen Schritt halten können. Gleichzeitig erkennen Unternehmen, dass die zunehmende Komplexität der Geschäftsprozesse dazu führt, dass herkömmliche Methoden nicht mehr ausreichen.

Anpassung an ein sich änderndes Umfeld: Die Herausforderungen von BI

In einer schnelllebigen und sich ständig verändernden Welt stehen Business Intelligence (technische Tools und fachliche Lösungen) vor einer Reihe von Herausforderungen. Hierzu können zählen:

 

  • Hohe Latenz

Die Datenlatenz gibt an, wie lange ein Benutzer benötigt, um Daten beispielsweise über ein Business-Intelligence-Dashboard abzurufen. In vielen Fällen kann dies mehr als 24 Stunden dauern. Ein geschäftskritischer Zeitraum, da Unternehmen Geschäftschancen für sich nutzen möchten, die möglicherweise ein begrenztes Zeitfenster haben.

 

  • Unvollständige Daten

    Business Intelligence verfolgt einen breiten Ansatz, sodass Prüfungen oft zwar umfassend, aber nicht detailliert und tiefgreifend sind. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Daten übersehen werden. Insbesondere in Fällen, in denen die Prüfungsparameter durch die Tools selbst nur schwer geändert werden können.

  • Fehlendes Know-how

    Die intelligente Nutzung von Daten bedarf eines völlig anderen Know-hows, als das Rechnen mit Zeilen und Spalten. Die Daten entstehen in einer Menge und Vielfalt, die Excel schnell an seine Grenzen führt. Auch noch so flexible Tools nehmen den Nutzern das Denken nicht ab! Data Scientists müssen mit modernen Algorithmen und Frameworks Daten modellieren, analysieren und die fachliche Interpretation sowie Vorhersage und Bedeutung ableiten können.

 

  • Starre Organisation

    Ein modernes BI Competence Center ermöglicht flexible Strukturen die dezentral an den Bedürfnissen der Fachbereiche ausgerichtet sind. Die BICC hat als primäre Aufgabe, das Nutzen von Daten zu ermöglichen und gemäß Governance (auch Datenschutz und Sicherheit) organisieren. Zentralisierte Strukturen wiedersprechen den Anforderungen nach Schnelligkeit, Dynamik und Flexibilität. Sie führen dazu, dass das Unternehmen die vorhandenen Daten nicht nutzt wird.

 

  • Erkennung statt Analyse

    Business-Intelligence-Tools sind in erster Linie darauf ausgelegt, Daten anzubieten, die für ihre Benutzer nützlich sein könnten. An dieser Stelle endet jedoch häufig die Leistungsfähigkeit der Tools, da sie Benutzern keine einfachen Optionen bieten, die Daten tatsächlich zu analysieren. Die Möglichkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, verringert sich somit.

 

  • Eingeschränkte Skalierbarkeit

    Allgmein bleibt das Data Warehouse ein Bereich für Experten mit entsprechendener Erfahrung, über das Mitarbeiter im operativen Bereich oftmals nicht verfügen. Ohne umfangreiches Verständnis für diese technische Basis der geschäftlichen Prozesse kann die Analyse innerhalb des Unternehmens und der Nutzen von BI-Tools nur eingeschränkt erfolgreich sein. Skalierbarkeit bezieht sich nicht nur auf technische Komponenten, sondern auch auf die Skalierbarkeit des Know-how für den Umgang mit Daten und das Wissen über die Prozesse, die die Daten bereitstellen.

 

  • Standardisierung

    Nicht nur bei Stammdaten oder Tools ist Standardisierung ein wesentlicher Baustein für effiziente Organisationen. Standardisierung in BI ist wesentliche Voraussetzung, wenn es um eine bessere Skalierbarkeit von fachlichen Anwendungen geht. Es bedeutet Abläufe zuerst zu vereinheitlichen und anschließend zu automatisieren, soweit es wirtschaftlich vertretbar ist.

 

  • Nicht nachvollziehbare Metriken

    Werden Metriken verwendet, die nicht mit den Geschäftsprozessen verknüpft sind, kann Business Intelligence kaum positive Veränderungen innerhalb eines Unternehmens unterstützen. Für Benutzer ist es schwierig, Ergebnisse richtig auszuwerten und zu verstehen und diese Ergebnisse zweckdienlich zu nutzen. Zum anderen können Metriken, wie z.B. Kaufkraft, Wetter oder auch die Ausbildung der Mitarbeiter, neue, möglicherweise auch unerwartete, Erkenntnisse liefern.

Eine Data Driven Company braucht effizientes BI

Es bedarf einer effektiveren Methode zur Analyse der Prozess und Prozessbausteine, um eine effiziente Arbeitsweise und fundierte Entscheidungsfindung sicherzustellen. Hier muss sich BI ändern!
BI muss dies Art der Prozess Intelligence und die Hintergrundinformationen für die Beantwortung von Fragen liefern, die bisher unbeantwortet bleiben. Die Daten müssen die Prozessabläufen mithilfe von Rohdaten visualisieren und präzise anzeigen. Der Endbenutzer kann diese Informationen nach Bedarf einsehen und bearbeiten, ohne eine Vorauswahl für die Analyse treffen zu müssen.

Verwendet man (wie heute oft üblich) in Business Intelligence vordefinierte Analysekriterien, kann BI nur dann wirklich nützlich sein, wenn diese Kriterien auch definiert sind. Unternehmen können verzögerte Analysen vermeiden, indem Daten und Analysen an den Prozess ausrichten und so der Suche nach Hauptursachen von Prozessproblemen den richtigen Analyserahmen bieten. Je schneller Echtzeit-Einblicke in die Prozesse gelingen, desto schneller können Unternehmen positive Veränderungen auf den Weg bringen.

Kurz gesagt:

Business Intelligence eignet sich dafür, ein breites Verständnis über die Abläufe in einem Unternehmen zu gewinnen. Mit einer datengetriebenen Ausrichtung gelingt es, BI flexibler zu machen. Außerdem können Anwender so schneller auf gewünschte und an die Dynamik des Marktes angepasste Informationen zugreifen.

 

 

 

 

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