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29.07.14Kommentieren

Steigender Druck auf die Verantwortlichen in Unternehmen

Business Intelligence (BI)

Um künftig noch schneller auf Änderungen im Marktumfeld reagieren zu können, steige der Druck auf die Verantwortlichen in Unternehmen. Öffentliche Debatten zum Thema befeuerten den Wunsch nach flexiblen BI-Strukturen zusätzlich. Die physische Speicherung sämtlicher Daten an einem einzigen Ort entsprechend der Idee des Enterprise Data Warehouse lasse sich insbesondere in größeren Unternehmen kaum noch umsetzen. Dafür sorgen seiner Ansicht nach die steigende Anzahl von Anwendergruppen mit immer komplexeren Anforderungen sowie der Wunsch der Nutzer, deutlich schneller, fokussierter und individueller mit Informationen versorgt zu werden.

Business Intelligence (BI)© mybaitshop - Fotolia.com

Million Euro für Business Intelligence (BI)

Jedes dritte Unternehmen in Europa investiert laut der Studie „Business Intelligence Maturity Audit 2012/13“ (biMA-Studie 2012/13) von Steria Mummert Consulting – mit mehr als 650 Teilnehmern eine der größten Analysen zum Thema Business Intelligence (BI) in Europa – pro Jahr mehr als eine Million Euro.

 

 

 

Die Bandbreite an Einsatzfeldern bleibt weitgehend ungenutzt

Doch längst nicht alle Firmen nutzen die Bandbreite an Einsatzfeldern der meist teuer eingekauften und entwickelten Analysewerkzeuge aus:

  • 83 Prozent der Unternehmen setzen laut biMA-Studie BI-Werkzeuge vor allem nur für einfache Standardaufgaben des internen Berichtswesens ein.
  • Nur jede zweite Firma nutzt das Potenzial flächendeckend im Unternehmen, um damit Budgets im Voraus zu kalkulieren.
  • Jedes fünfte Unternehmen simuliert zukünftige geschäftliche Entwicklungen.

Mehr als monatliche Verkaufszahlen

Dabei bietet BI weit mehr, als nur jeden Monat Verkaufszahlen in einem Bericht zusammenzufassen.

Dr. Carsten Dittmar, BI-Experte von Steria Mummert Consulting, nennt Beispiele: „Unternehmen können in der Fertigung durch analytische Methoden zum Beispiel Fehlentwicklungen, etwa zu viel Ausschuss, frühzeitig auf die Schliche kommen. Oder es geht darum, Finanzflüsse zu optimieren, um die Menge des gebundenen Kapitals möglichst gering zu halten.“

Keine konsequente Sammlung von Daten

Aber weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen unterstützt derartige Geschäftsprozesse. Die Daten werden nicht konsequent genug gesammelt, aufbereitet und ausgewertet.

Internes Rechnungswesen ohne Analysewerkzeuge

Selbst im internen Rechungswesen bleiben Analysewerkzeuge häufig außen vor. BI-Werkzeuge, durchaus vorhanden, für Profitabilitätsanalysen und
Deckungsbeitragsrechnung? Alles bei den meisten Unternehmen Fehlanzeige. Nur 38 Prozent der befragten Unternehmen setzen hierfür BI-Lösungen ein.

„Der vertikale Durchdringungsgrad von BI in die Prozesse lässt nach wie vor zu wünschen übrig, auch wenn die Anzahl der BI-Anwendungsfelder in den Unternehmen und damit die Einsatzbreite in den letzten Jahren kontinuierlich gestiegen ist“, so Dittmar.

Textverarbeitung – mehr als Fortsetzung der Schreibmaschine

BI teilt hier das Schicksal vieler großer Software-Programme wie einst die Textverarbeitung, die lange Zeit als eine Fortsetzung der elektrischen Schreibmaschine mit Bildschirm missverstanden wurde.

Verfeinerung von Prozessen

Dabei bieten spezielle BI-Anwendungen deutlich mehr Möglichkeiten, Auswertungen individuell zu verfeinern und Prozesse zu steuern. Zudem kann die Darstellung der Ergebnisse weit besser an die Bedürfnisse des Managements angepasst werden als nur zu Anwendungen für den Einsatz der Ressourcen Kapital, Betriebsmittel oder Personal (Enterprise Resource Planning – ERP).

Verzahnung mit analytischen BI-Lösungen

„Unternehmen, die ihre operativen IT-Systeme mit den analytischen BI-Lösungen enger verzahnen, verschaffen sich erhebliche Wettbewerbsvorteile. Sie können Entscheidungsprozesse mit genaueren analytischen Ergebnissen unterstützen. Gleichzeitig vermeiden sie teure Doppelarbeiten beim Erstellen von Auswertungen
und im Meldewesen“, sagt Volker Oßendoth, Studienleiter und BI-Experte bei Steria Mummert Consulting.

Daten zur Nutzung für geschäftliche Entscheidungen

Doch Europas Unternehmen tun sich schwer, wenn es um die professionelle Analyse von Daten und deren Nutzung für geschäftliche Entscheidungen geht. Auf
einer Reifeskala für den erfolgreichen Einsatz von BI von 1 bis 5 verharrt der biMA-Studie zufolge der Durchschnitt auf der Stufe 3. Einige Unternehmen nehmen
allerdings eine Vorreiterrolle ein und verfügen über BI-Systeme und BI-Spezialisten, die schnelle und flexible Analysen liefern. So erzeugt BI nachweislich einen
signifikanten Mehrwert in der Unterstützung der Geschäftsprozesse.

Reifegrade der BI-Landschaften

Die Reifegrade der BI-Landschaften in Europa unterscheiden sich kaum. In der Region Deutschland, Österreich und Schweiz gehen Unternehmen seit der ersten Untersuchung 2004 zwar deutlich professioneller mit dem Thema BI um. Doch die wachsende BI-Popularität sorgt dafür, dass die Nutzer komplexe Anforderungen an die Auswertungen stellen – Tendenz steigend.

„Die starren Abläufe und eingeführten technischen Standards bremsen die Unternehmen aus“, sagt Oßendoth.

Strategische Ausrichtung der BI fehlt

Ein großes Manko sei die fehlende strategische Ausrichtung der BI:

  • 49 Prozent der befragten Unternehmen haben keine spezifische BI-Strategie.
  • 70 Prozent haben kein explizites Regelwerk zur Strategieumsetzung im Tagesgeschäft, eine sogenannte BI-Governance, bei sich eingeführt.
  • Dadurch fehlt die zentrale Koordination und Abstimmung der häufig isolierten BI-Aktivitäten.

Unklarheit über Verantwortlichkeiten

Viele Nutzer wissen beispielsweise gar nicht, welche eigenen und externen Daten und BI-Werkzeuge zur Verfügung stehen und für welchen Zweck diese eingesetzt werden dürfen, konstatiert Dittmar.

Zudem bestehe häufig Unklarheit über Verantwortlichkeiten und Ansprechpartner. Folge: Auswertungen verzögern sich, Analyseergebnisse lassen sich nicht miteinander vergleichen.

Unentschiedene Fokussierung von Prozessen

Ein weiterer Brennpunkt sind die eingesetzten Prozesse:

  • 44 Prozent der Unternehmen setzen beispielsweise auch bei BI-Fragestellungen auf das allgemeine Anforderungsmanagement der IT.
  • Nur bei 24 Prozent der Unternehmen werden BI-Systeme nach einem BI-spezifischen Vorgehensmodell entwickelt.

Integrative Anforderungen

Die besonderen integrativen Anforderungen der BI-Anwender werden also in der Regel ignoriert. Das geht häufig zulasten von Qualität und Aussagekraft der
Analysen. Zielgruppenbewertungen fallen so z.B. ungenau aus, eine individuelle Ansprache im Marketing wird erschwert. Die Unternehmen riskierten damit, dass
die Kosten-Nutzen-Kalkulation von BI nicht aufgeht und die Mitarbeiter die BI-Initiative infrage stellen.

Unzureichende Datenqualität

Hinzu kommt die unzureichende Datenqualität. Sie ist das am häufigsten genannte Problemfeld der BI. Europas Unternehmen haben diese Fehlentwicklung zwar
erkannt, aber noch nicht gelöst. Ein Drittel der Befragten gibt an, dass Mängel im Bereich Datenqualität eher zufällig identifiziert werden. Dabei können diese
ernsthafte wirtschaftliche Schäden verursachen.

Doppelte Kundendaten

Ein typisches Beispiel sind mehrfach abgelegte Kundendaten, bei denen die Schreibweise des Namens variiert. Ein Mitarbeiter, der auf diese Daten zugreift, muss Zeit und Mühe investieren, um die richtige Schreibweise zu ermitteln. Vertrauensverlust und Mehraufwand bei den Nutzern sind die Folge. Bleibt der Fehler unentdeckt, kann der Schaden von falsch zugestellten Rechnungen bis hin zum Kundenverlust reichen.

Vernachlässigtes Datenqualitätsmanagement (DQM)

Europäische Unternehmen wissen zwar offenbar um dieses Problem, sie investieren aber laut biMA-Studie zu wenig in Datenqualitätsmanagement (DQM), um eine belastbare Datenbasis sicherzustellen. So geben 38 Prozent der Befragten an, Datenqualität sei die zentrale Herausforderung im BI-Umfeld. Ein weiteres Viertel
beklagt die bestehende Intransparenz hinsichtlich des vorhandenen Datenqualitätsniveaus. Die Folgen sind nicht zu unterschätzen.

Eine gute Datenqualität ist Grundvoraussetzung für stichhaltige Analysen und beständige Managemententscheidungen.

Datenqualität und standardisierte Prozesse

Um solche Defizite zu vermeiden, muss den Ursachen schlechter Datenqualität auf den Grund gegangen werden. Häufig besteht ein Zusammenhang mit dem Fehlen standardisierter Prozesse. 40 Prozent der Firmen, die keinen geregelten Prozess für Datenqualitätsmanagement besitzen, nennen mangelnde Datenqualität als Herausforderung. Bei den Unternehmen, die bereits verbindliche Standards für die Erfassung und Pflege der Daten haben, sind es nur 24 Prozent.

Kennzahlen nach persönlichen Vorstellungen

„Ohne verbindliche Standards schieben sich die Beteiligten gegenseitig den schwarzen Peter zu“, mutmaßt Oßendoth. „Jeder berechnet Kennzahlen nach seinen persönlichen Vorstellungen. Das Ergebnis ist eine inkonsistente Datenbasis, deren Instandsetzung Zeit und Geld kostet.“

Unterschiedliche Datenqualität in verschiedenen Ländern

Im Ländervergleich lassen sich weitere Faktoren für schlechtes und gutes Datenmanagement identifizieren. Teilnehmer aus der Region Deutschland, Österreich und Schweiz (DACH) bewerten ihre Datenqualität deutlich besser als Unternehmen aus den übrigen Ländern. Im Vergleich mit ihren europäischen Nachbarn liegen sie in fast allen Bereichen eine Schulnote vor der Konkurrenz. Knapp ein Drittel der Befragten aus der DACH-Region gibt an, verbindliche Zuständigkeiten (Data-Ownership-Konzept) zu schaffen. Damit führen sie in diesem
Punkt das Feld an.

In Unternehmen aus anderen Regionen existiert zwar auch eine Form von Data Ownership, meist aber fehlen fachliche Prozesse und verbindliche Regelungen.

Auf BI ausgelegte Datenrichtlinie

„Es zeigt sich, dass Unternehmen zuallererst eine zuverlässige Datenbasis schaffen müssen, um ihre Business Intelligence voranzutreiben“, stellt Dittmar fest.

Dies erfolge im Idealfall auf verschiedenen Ebenen. Technische Hilfsmittel seien dabei nur der erste Schritt. Es bedürfe vielmehr einer besonders auf BI ausgelegten
Datenrichtlinie (Data Governance), die Verantwortlichkeiten wie z.B. gemäß einer Data-Ownership-Konzeption oder Prozesse beispielsweise für das Stammdaten-,
Datenqualitäts- und Metadatenmanagement
verbindlich festlegt.

Vorgaben für angestrebtes Datenqualitätsniveau

Dittmar rät zu klaren Vorgaben für das angestrebte Datenqualitätsniveau. Sie vereinfachten es, das Ziel im Blick zu behalten.

„Die Unternehmen sollten Datenqualität ganz oben auf ihre Agenda setzen und zum Beispiel gemäß definierter DQ-Metriken regelmäßig überprüfen“, so Dittmar.

Nur dann könnten sie die Potenziale analytischer Informationen tatsächlich nutzen und sich einen wirtschaftlichen Vorteil verschaffen.

Steigender Druck auf die BI-Verantwortlichen in Unternehmen

Um künftig noch schneller auf Änderungen im Marktumfeld reagieren zu können, steige der Druck auf die BI-Verantwortlichen in Unternehmen. Öffentliche
Debatten zum Thema befeuerten den Wunsch nach flexiblen BI-Strukturen zusätzlich. Die physische Speicherung sämtlicher Daten an einem einzigen Ort
entsprechend der Idee des Enterprise Data Warehouse lasse sich insbesondere in größeren Unternehmen kaum noch umsetzen.


Dafür sorgen seiner Ansicht nach die steigende Anzahl von Anwendergruppen mit immer komplexeren Anforderungen sowie der Wunsch der Nutzer, deutlich
schneller, fokussierter und individueller mit Informationen versorgt zu werden.

Dafür aber braucht es einen tiefgreifenden Paradigmenwechsel, ist Dittmar überzeugt.

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