BI der nächsten Generation

Gemeint ist das immer größere Datenaufkommen und die Schwierigkeit, aus der Fülle an strukturierten und unstrukturierten Daten aus unterschiedlichen Quellen die richtigen Informationen herausfiltern zu können. Allein bei Großhändlern sprechen unterschiedliche Studien von einem jährlichen Zuwachs im Datenaufkommen von 25 bis 40 Prozent. Leistungsfähige BI-Systeme sind vor diesem Hintergrund eine wichtige Voraussetzung für einen unternehmensweit reibungslosen Datenaustausch, durchgängige Prozesse und verlässliche Auswertungen.

Um einen konkreten geschäftlichen Nutzen aus Big Data zu ziehen, benötigen Unternehmen geeignete Tools, mit denen sich unterschiedliche Datentypen aus verschiedenen Quellen erfassen und organisieren lassen. Dabei besteht die Herausforderung nicht nur in der Bewältigung der Menge an Daten, sondern mehr denn je auch in der richtigen Selektion und Analyse der gewünschten Informationen. Eine Arbeit, die jedoch keine Software übernehmen kann, besteht in der Definition der Ziele und Schwachpunkte im bisherigen Ablauf: Wo gibt es Prozessprobleme? Wo herrscht ein Mangel an aktuellen und integrierten Daten und entsprechenden Berichten?

Drittsysteme nicht notwendig

Sind die zentralen Prozesse und Prioritäten in der Informationsauswahl einmal definiert, stellt sich die Frage nach dem richtigen Analysetool, um die Informationen möglichst flexibel aufbereiten zu können. Dabei ist die Anschaffung aufwändiger Drittsysteme nicht zwingend notwendig. Durch die Nutzung einer in das ERP-System integrierten BI-Lösung, wie beispielsweise bei den Lösungen von Würth Phoenix, ergeben sich Vorteile, durch die der Anwender nicht auf die funktionale Tiefe spezialisierter Business-Intelligence- oder Big-Data-Anwendungen verzichten muss. Schnittstellen fallen weg, übergreifende Kennzahlen wie etwa Umsätze pro Kunde oder Artikel und entsprechende Marktentscheidungen können aus einem integrierten System oft schneller generiert werden. Auch bei Änderungen in der Definition der Kennzahlenlogik fallen keine großen Umstellungen innerhalb der Systeme an. Vor allem in Kombination mit erweiterten E-Business-Strategien oder integrierten Shop-Anwendungen eröffnen sich neue Dimensionen.

Sauberes Stamm­datenmanagement

Ein wichtiger Aspekt, um die Auswertungstools mit ihrem vollen Potential überhaupt einsetzen zu können, ist nicht zuletzt eine einheitliche Datenbasis mit synchronisierten Stammdaten. Weil insbesondere im Handelsbereich immer mehr Arbeitsprozesse mit dem Stammdatenmanagement verbunden sind – etwa das Anlegen neuer Kunden und Lieferanten, die Katalogerstellung oder das Zuordnen von Prospekten – geht dieses Thema direkt in die Bereiche Big Data und Business Intelligence über. Das Stammdatenmanagement setzt dabei im Regelfall ein umfassendes Organisationsprojekt voraus. Es kann aber gleich mit der Frage verbunden werden, welche Informationen und Daten für das Unternehmens-Reporting von Bedeutung sind. Business Intelligence und die Pflege von konsistenten Stammdaten sind vor diesem Hintergrund nicht nur ein Thema für die IT-Abteilung. Immer häufiger sind Anwender aus den Fachabteilungen mit Aspekten der Informationsflut und BI-Fragestellungen konfrontiert. Mitarbeiter aller Abteilungen sollten von Beginn an involviert werden und in Zusammenarbeit die neuen Arbeitsprozesse zur Datenpflege definieren, um eine einheitliche Basis aufzubauen.

Werden neue oder erweiterte Reporting-Modelle in einem Unternehmen eingeführt, ändert dies nicht nur einzelne Arbeitsschritte, sondern zieht meist einen Umstellungsprozess nach sich. Schließlich geht es darum, neue Prozesse zu etablieren und gegebenenfalls auch Aufgaben und Bereiche umzustellen. Zu beachten ist nicht zuletzt die Auswirkung mobiler Endgeräte in der Lagerverwaltung oder im Verkauf auf Arbeitsprozesse. Gleichzeitig mit der Einführung eines neuen oder erweiterten Reporting-Ansatzes sollten daher interne Abläufe und Arbeitsgeräte hinterfragt und gegebenenfalls auch organisatorische Änderungen in Erwägung gezogen werden.

Voraussetzung für einen strategischen Umgang mit der Flut an Daten ist eine analytische Konzeptphase, in der evaluiert wird, wie die Informationen von Kunden, Lieferanten und Konkurrenten beschafft und in das System integriert werden können. ERP-Systeme unterstützen und fördern dabei auch ein einheitliches und unternehmensweites Reporting-Modell. Dennoch wird diese Funktionalität bei der Einführung eines neuen Systems oftmals mit hohen Erwartungen an eine getrennte Big-Data-Lösung in Verbindung gebracht. Der Grund ist nicht selten das Festhalten an einem Inseldenken in der IT: Für spezielle Anforderungen wird stets eine eigenständige Speziallösung in Erwägung gezogen, ohne dass vorher Ziele, Umsetzungsrisiken, Kosten oder Prozesse und die mögliche Abdeckung mit bestehenden Systemen näher definiert werden.

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