Business Intelligence soll dabei helfen, die Wettbewerbskraft von Unternehmen zu steigern. Transparenz über das Geschehen im Unternehmen und seinem Umfeld, zielgerichtete Datenanalyse, anpassungsfähige Planungs- und Simulationsmöglichkeiten, und die Erfüllung gesetzlicher Auflagen (Compliance) gewährleisten die Steuerungsmöglichkeit von Unternehmen auch in turbulenten Zeiten.

Allerdings führen nur ganzheitliche Business-Intelligence-Strategien zum Erfolg. Das „magische Dreieck“ der BI-Strategie aus Fachlichkeit, Technik und Organisation muss integriert aufgegriffen werden. Innerhalb dieser drei Facetten stellt dieses Papier die jeweils zwei wichtigsten Initiativen für BI-Strategien im Jahr 2009 vor.

Fachliche Facette

1. Prozessorientierte BI

Business Intelligence folgt der fachlichen Umorganisation von Unternehmen von funktions- zu prozessorientierten Unternehmen. Prozessorientierte BI bedeutet vor allem die Einbeziehung von prozessablaufbezogenen Kennzahlen in die Planungs-, Steuerungs- und Kontrollprozesse im Unternehmen. BI ist als Mess- und Steuerinstanz der wesentliche Bestandteil jedes Prozessmanagements und rückt deutlich näher an die Geschäftsprozesse oder wird als operative BI in sie integriert.

Wachsende Anforderungen an das Risikomanagement werden beispielsweise durch neue Governance, Risk and Compliance (GRC-) Lösungen unterstützt, in denen die Überwachungs- und Vorhersagemöglichkeiten durch Business-Intelligence-Methoden und Werkzeuge in operative Prozesse integriert werden. Generell gilt: Je enger BI mit operativen Prozessen verknüpft wird, desto größer wird Verbreitung, Bedeutung und auch der Nutzeffekt von Business Intelligence.

2. BI für Performance Management

Der bisher überwiegend taktische Einsatz von Business Intelligence unterstützt ein Performance Management auf Unternehmensebene nur teilweise. Performance Management ist der ganzheitliche Ansatz zur Planung, Steuerung und Kontrolle der Unternehmensleistung auf operativer, taktischer und strategischer Ebene. Daher ist seit einigen Jahren der Ausbau von BI auf strategischer und operativer Ebene zu beobachten, der auch 2009 weiter forciert wird. Das BARC Performance-Management-Framework unterstützt dabei, Initiativen im Performance Management und ihr Zusammenspiel mit dem Process Management zu strukturieren (Abbildung 1): Analytische Prozesse laufen operativen Prozessen entgegen, da Reporting und Analyse typischerweise auf Prozessergebnissen vergangenheitsorientiert durchgeführt werden und als Basis für die zukunftsgerichtete Planung dienen. Diese bilden wiederum als messbare Zielvorgabe den Ausgangspunkt für operative Prozesse. Hierdurch ergibt sich auf allen drei Entscheidungsebenen ein Regelkreis. Von operativer zu strategischer Ebene erhöhen sich die Aggregation der Kennzahlen, Entscheidungslatenz, Betrachtungszeitraum der Berichte und Analysen, gleichzeitig verringert sich die Anwenderzahl.



 
Abbildung 1: BARC Performance-Management-Framework als Ordnungsrahmen strategischer Initiativen (Quelle BARC)

Technische Facette

3. Werkzeugstandardisierung

Die treffenderweise „BI Werkzeug-Zoos“ genannten Landschaften in vielen Unternehmen sind ineffizient – zu viele zerstückelte Lizenzen, Know-how-Inseln, Support- und Betreibermodelle etc. In solchen Fällen ist es unerlässlich diese „Zoos“ im Sinne einer Werkzeugstandardisierung aufzuräumen (=zu standardisieren und konsolidieren). Dabei sollte eine Werkzeug-, keine Anbieterstandardisierung angestrebt werden. Die grundsätzliche Frage sollte nicht lauten, welcher Anbieter 60-80 Prozent meiner Anforderungen abdecken kann, sondern: „Wie kann ich eine leistungsfähige Bebauungsplanung mit möglichst wenig Anbietern realisieren?“.

Die Großübernahmen im BI-Sektor im Jahr 2007 haben es vielen Anwenderunternehmen deutlich vor Augen geführt – nur leistungsfähige Werkzeuge überleben im Haifischbecken der BI-Anbieter. Große Anbieter sind schnell bei der Hand, ihre Werkzeugportfolios zugunsten besserer, zugekaufter Technologie aufzugeben. Kleinere Anbieter können sich in der Regel schneller neuen Anforderungen und Marktgegebenheiten anpassen sowie innovative Nischen aufbauen und besetzen. BARC listet 126 Anbieter für Business Intelligence in Deutschland im aktuellen BARC-Guide Business Intelligence – und jedes Jahr werden es mehr, nicht weniger.

Leistungsorientierte und damit erfolgreiche Bebauungspläne kombinieren Werkzeuge verschiedener Anbieter oder konzentrieren die Standardisierung auf einige Kernbereiche der Business Intelligence wie Standard-Reporting und lassen in speziellen Bereichen ausreichende Flexibilität auf spezifische Anforderungen mit speziellen Werkzeugen reagieren zu können.

Dabei kommen langsam auch Open-Source-Werkzeuge in Betracht, die inzwischen in ausgewählten, meist entwicklungsorientierten BI-Bereichen einen Entwicklungsstand erreicht haben, dass eine gezielte Ergänzung der Werkzeugportfolios in Angriff genommen werden kann.

4. Berücksichtigung innovativer Technologien

Business Intelligence hat heterogene und vor allem unterschiedliche Anforderungen an technologische Unterstützung. Statt stur auf etablierte, aber meist nicht sehr erfolgreiche Konzepte zu setzen, sollten ein Blick auf den innovativen Markt geworfen werden:

• Gute Abfrageperformance (das Anwenderproblem Nummer 1 – (s. Probleme bei BI-Projekten/Abb. 2) bei niedrigen Kosten ist herstellbar: Datenkompression und spezielle Indexierungsformen in multidimensionalen, spaltenbasierten und/oder In-Memory Datenbanken sind teilweise schon lange verfügbar.
• Es ist inzwischen kein Diskussionspunkt mehr, dass für hoch skalierbare Data Warehouses die Datenbank- und Rechnerarchitekturen „massiv parallel“ und „shared-nothing“ sein sollten.
• Die Integration von Datenqualitätsmethoden in Standard-Datenintegrationswerkzeuge ist so weit fortgeschritten, dass niemand mehr darauf verzichten sollte. (s. Probleme bei BI-Projekten/Abb. 2)
• Erschließung neuer Datenquellen wie unstrukturierte Daten, Events und Messdaten.
• Die Kopplung von Hard- und Software in Data-Warehouse- und BI-Appliances bringt zahlreiche Nutzeffekte, wie niedrigere Anschaffungs- und Wartungskosten oder gute Abfrageperformance.
• Flash- und AJAX-Technologie ermöglicht schnelle, funktional reiche und optisch sehr gut aussehende Web-Anwendungen für verschiedenste BI-Anwendunge.
• Visuelle Analyse unterstützt das zahlenorientierte Berichtswesen, vor allem bei großen und komplexen Datenbeständen.
• Web 2.0 Anwendungen wie Wikis, Gadgets, Austauschportale verbessern die Zusammenarbeit, Akzeptanz und Partizipation von BI-Anwendern.

 Abbildung 2: Die größten Probleme in Business Intelligence Projekten (Quelle: The BI Survey/BARC – n= 2150)

Organisatorische Facette

5. Einrichtung von BI Competence Centern

Die weltbeste fachliche BI-Strategie mit den besten Werkzeugen kann trotzdem scheitern. Grund hierfür sind die besonderen – und wachsenden - Anforderungen an Flexibilität und notwendiger Änderungsgeschwindigkeit, die durch Standardverfahren der IT nur unzureichend unterstützt werden. Dies wird auch deutlich in der Befragung von Anwendern, die regelmäßig Unternehmenspolitik als Top 3 Problem ihrer BI-Installation sehen (s. Abbildung 2). Die Zusammenführung von Know-how sowohl von Fachanwendern als auch von technisch versiertem Personal ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für dauerhaft erfolgreiche BI-Implementierung in Unternehmen. Die BARC Marktforschungsstudie „Organisation von Business Intelligence“ zeigt es deutlich: Organisationen mit BI-CC sind in allen untersuchten Aspekten erfolgreicher als Unternehmen ohne (Abbildung 3).





 
Abbildung 3: In allen untersuchten Aspekten der BARC Marktforschungsstudie „Organisation von BI“ weisen Unternehmen mit BI Competence Center bessere Ergbnisse auf. (Quelle: BARC-Studie Organisation von BI)

6. Data Governance

Basis jeder Business Intelligence Landschaft ist eine gute Data Governance. Denn ohne Datenqualität gibt es keine Informationsqualität. Data Governance beschreibt hierbei ein System von Rechten und Pflichten für alle informationsabhängigen Prozesse und definiert wer welche Informationen wann und unter welchen Umständen mit welchen Methoden verarbeiten darf. Data Governance umspannt Themen des Stammdatenmanagements, Datenqualitäts- und Metadatenmanagements und sollte grundsätzlich von Fachanwendern getrieben werden. Wie Abbildung 3 zeigt, sind die Probleme der Anwender mit Datenqualität in den letzten Jahren konstant gleich groß geblieben.


Weiterführende Literatur/Quellen:

Kontakt: carsten.bange@barc.de

Blog von Dr. Carsten Bange: www.b-eye-network.de/blogs/bange

BARC-Studie „Organisation von Business Intelligence“ kostenfrei auf  www.barc.deerhältlich

BARC-Softwareevaluation „Business Intelligence“ mit Produktbewertungen und –beschreibungen aller wichtigen BI-Anbieter sowie Strategiepapieren wie  „Investment Guide SAP – Business Objects“; Oracle Produktstrategie etc. auf http://bi.barc.de

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