Business Intelligence topsoft-Magazin 1-14 Business Intelligence: nicht Luxus, sondern Notwendigkeit Als unternehmerische Notwendigkeit zum Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit hat sich Business Intelligence längst etabliert. Im Markt gibt es zahlreiche bewährte BI-Lösungen – auch für kleinere Unternehmen. Trotzdem wird in vielen Betrieben noch ein mühsames Erstellen von Auswertungen und Analysen mittels Excel praktiziert. Wie können KMU ihr Reporting vereinfachen und per Knopfdruck einen konkreten Mehrwert aus den vorhandenen Daten generieren? Was ist zu beachten, damit ein geplantes BI-Projekt ein voller Erfolg wird? >> Michael Seifried | dipl. Wirtschaftsing. (FH), Business & Decision Gemäss den Analysten von BARC Research umschreibt Business Intelligence (BI) die softwaregestützte Sammlung, Verarbeitung und Analyse von geschäftskritischen Daten. Dabei zielt BI auf die kontinuierliche Verbesserung der Performance von Unternehmen in allen wesentlichen Prozessen. Unter dem Begriff «Intelligence» werden alle Erkenntnisse verstanden, die man durch die sinnvolle Aufbereitung von Daten erhält. Michael Seifried, Dipl. Wirtschaftsing. (FH), Sales Manager bei Business & Decision langjährige Erfahrungen im ERP und BI Bereich u.a. bei SAP www.businessdecision.ch 8 Unternehmen suchen nach besseren Informations- und Steuerungsmöglichkeiten, um die Datenmasse aus den IT-Systemen gewinnbringend zu nutzen. Es liegt nahe, dass hierfür die richtigen Informationen zur richtigen Zeit an die richtigen Anwender verteilt werden müssen. Dies sind idealerweise alle Anwender, die für ihre Tätigkeiten entsprechendes Datenmaterial benötigen – also nicht ausschliesslich das Management. Die Herausforderung besteht in der stufengerechten und benutzerakzeptierten Aufbereitung dieser Informationen. Neue Informationswelten sind entstanden Noch vor 10 Jahren beschränkte sich die Sammlung von elektronisch verwertbaren Daten grösstenteils auf die internen Systeme, wie zum Beispiel die eigene ERP Lösung. Die daraus resultierenden Berichte waren meist finanzlastig und wurden durch das Controlling erstellt. Dieses Bild hat sich heute grundlegend verändert – wir sehen uns einer Flut von Daten aus den verschiedensten Quellen gegenüber, aus denen die wichtigen Informationen für das Unternehmen herauskristallisiert werden müssen. Neben unternehmensinternen Kanälen liefern verschiedene externe Quellen, wie zum Beispiel das Internet und soziale Medien (Facebook, Foren, Twitter etc.) eine Vielzahl von zusätzlichen Informationen, die ganz neue Erkenntnisfacetten bergen können. In diesem Zusammenhang wird auch die Interpretation und Verwertung von geschriebenen Texten immer wichtiger. Dies ist einer der Hauptgründe, warum gerade in den letzten Jahren neuer Schwung in das Thema BI gekommen ist. Als weitere Treiber sind die stark gesunkenen Hardwarepreise, die verschärften Wettbewerbssituationen aber auch die Weiterentwicklung der BI Lösungen im Bereich der visuellen und benutzergesteuerten Analyse zu nennen. Überlegungen vor der Auswahl einer BI Lösung Bevor man mit einem BI Projekt startet, ist es ratsam, sich Gedanken über die Ausrichtung der späteren Lösung zu machen. Hierbei stehen Fragen nach den vorhandenen Datenquellen, deren Datenqualität sowie den zukünftigen Anwender- bzw. Zielgruppen im Vordergrund. Erst wenn die gewünschten Ausprägungen definiert sind, sollte in einem zweiten Schritt die Evaluierung einer möglichen Lösung beginnen. Die wohl derzeit populärsten Trends im Bereich BI sind die mobile Nutzung der Daten auf Tablets und Smartphones, Self Service BI im Sinne der Analysenerstellung durch Business User sowie das Thema Big Data, also die Auswertung von grossen Datenmengen idealerweise in Echtzeit. Am Anfang der Überlegungen stehen meist die vorhandenen Berichte sowie die verfügbaren Datenquellen im Vordergrund. Dabei zeigen die Erfahrungen, dass noch immer viele Datenbestände nicht vollständig oder korrekt sind bzw. Datenredundanzen versteckt existieren. Zudem können Daten aus verschiedenen Datenquellen teilweise nur mit erheblichem Moderne BI Lösungen erlauben den geräteunabhängigen, mobilen Zugriff, damit Entscheider auch unterwegs alle wichtigen Kennzahlen im Blick haben. zeitlichem Aufwand bereinigt und zusammengeführt werden. Diese Stolpersteine zu berücksichtigen und zu bereinigen, ist Ziel der Datenextraktion. Grundsätzlich werden hier drei verschiedene Methoden unterschieden: 1. Daten werden direkt aus den Quellsystemen in die Benutzeroberflächen geladen (nur empfehlenswert bei selten genutzten Daten oder kleineren Datenbeständen). 2. Daten werden in ein klassisches Data Warehouse geladen (zeilenoder spaltenbasierte Tabellen). 3. Daten werden in-memory, also im Hauptspeicher des Servers vorgehalten (sehr performant, real-time möglich). Die Qualität der Datenbasis ist entscheidend Die Datenaufbereitung resp. die Datenqualität innerhalb eines BI-Projektes ist ein wichtiger Erfolgsfaktor, weil nur eine qualitativ gute Datenbasis das Vertrauen und die Akzeptanz der Anwender in die Lösung gewährleisten kann. Das heute in KMU gebräuchlichste «BI» System ist wohl immer noch MS Excel. Es gibt viele Vorteile von Excel, aber auch gravierende Nachteile bei der täglichen Arbeit. Zu nennen wären hier vor allem die teilweise zwar ausgeklügelten aber personenabhängigen und wenig wartungsfreundlichen Konstruktionen in Kombination mit vorhandenen Medienbrüchen zwischen führendem System und Datenverteilung. Zudem gerät die überwiegend tabellenmässige Darstellung der Daten schnell an die Grenze der Interpretierbarkeit – dies schon aus Gründen der Übersichtlichkeit. Dennoch können die bestehenden Auswertungen eine gute Basis für die Einführung einer abteilungs- oder unternehmensweiten BI Lösung bilden. Es ist wichtig, sich zu Beginn des Projektes erreichbare Ziele zu stecken und sich der gewünschten Lösung über die Zeit iterativ zu nähern. Der Einsatz von BI im Unternehmen ist nicht zuletzt auch ein Ausdruck von dessen Informationskultur. Es ist erstaunlich, wie viel Aufwand Unternehmen heute immer noch für die Datenaufbereitung betreiben: Aufwändige Extraktion der Informationen aus verschiedenen Systemen, das Zusammenkopieren der Daten in Excel, die Visualisierung in PowerPoint und anschliessend das Verteilen an die Empfänger. Dies verursacht eine zeit- und kostenintensive Ressourcenbindung, welche im Verhältnis zum Erkenntnisgewinn als unrentabel einzustufen ist. Für die meisten Unternehmen ist es wichtig, mehr Kapazität für die Interpretation und wirtschaftliche Nutzung der Daten zu gewinnen – also die Generierung von Informationen und Wissen als Grundlage für gute Entscheidungen. Gerade bei kleineren Unternehmen ist noch immer eine gewisse Zurückhaltung beim Thema BI spürbar. Oftmals wird der Nutzen nicht vollständig erkannt, die Formulierung der Anforderungen ist unklar oder es besteht die Angst vor Fehlinvestitionen. Dabei entwickeln sich die Anforderungen oft erst zur vollen Blüte, wenn der Anwender die Möglichkeiten einer Lösung genauer kennt. Mit dem Ansatz «Weniger ist mehr» gerade zu Beginn eines Projektes, d.h. mit der Konzentration auf wirklich nutzbringende Inhalte, kann die hauseigene BI Initiative schlank gestartet werden. So lassen sich kostenintensive Fehlentwicklungen vermeiden und der Nutzungsgrad drastisch erhöhen. Prototyping hilft Risiken zu minimieren Nachdem man sich Klarheit über die verschiedenen Themen verschafft hat, kann die Evaluation einer geeigneten BI Lösung beginnen. Die auf dem Markt befindlichen Softwarepakete unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Ausrichtung und des Umfangs recht deutlich. Es kann sich in dieser Phase lohnen, einen erfahrenen 9 Business Intelligence topsoft-Magazin 1-14 externen Partner als Unterstützung mit an Bord zu holen. Aus unserer Erfahrung sind allzu umfangreich ausgearbeitete Lastenhefte nicht immer zielführend. Wichtiger ist es, sich über die wichtigsten Anforderungen im Klaren zu werden und die potentiellen Lösungen dann auf Herz und Nieren zu testen. Im Vergleich zu ERP Projekten sind die Risiken im BI Bereich wesentlich überschaubarer. Die Projekte können gemäss den verfügbaren Ressourcen iterativ durchgeführt werden. Während der Einführung machen sich die Nutzer mit den neuen Möglichkeiten vertraut und lernen die klare Formulierung ihrer Anforderungen. Ein wichtiger Bestandteil ist auch der Wissenstransfer zu den Systemverantwortlichen und eine damit einhergehende Senkung der laufenden Betriebskosten durch die grösstenteils eigenständige Weiterentwicklung der Applikationen. Hierbei hat sich ein Prototyping auf Basis der eigenen Daten bewährt. Mit einem Aufwand von wenigen Tagen können lauffähige und vorzeigbare Charts und Dashboards erzeugt werden, die einen guten Eindruck über die Möglichkeiten der zukünftigen Lösung bieten. Diese Vorgehensweise hat folgende Vorteile: ∙∙ Stärken und Schwächen der Lösung können anhand konkreter Beispiele erkannt werden. ∙∙ Das gemeinsame Verständnis des Entscheidungsteams für die Möglichkeiten und Anforderungen im Unternehmen wird gestärkt. ∙∙ Ein Fehlentscheid kann durch die eingehende Prüfung weitgehend vermieden werden. ∙∙ Die Datenextraktion, Anfertigung von Reports, Schnelligkeit und Flexibilität der Reporterstellung und deren Anpassungen können bereits live getestet werden. ∙∙ Die Zusammenarbeit mit dem möglichen Einführungspartner kann getestet werden. ∙∙ Die Ergebnisse des Prototypings können in der Regel nahtlos im anschliessenden Projekt weiterverwendet werden. BI erhöht die Wettbewerbsfähigkeit Daten sind betriebliches Vermögen, genauso wie Maschinen, Grundstücke oder das Bankguthaben. Daher ist die Fähigkeit, Daten schnell und zielgenau zu analysieren, in unserer Zeit sicherlich kein Luxus mehr, sondern eine wirtschaftliche Notwendigkeit, um die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. Ein mit den Unternehmenszielen konformes Kennzahlensystem schafft unter den Mitarbeitern und Entscheidungsträgern ein gemeinsames Verständnis für den Weg der Unternehmung und unterstützt dabei, diesen zielgerichtet zu beschreiten. Aus diesem Grund gehört die Aufbereitung von Informationen zum Einmaleins eines gut geführten Unternehmens und sollte nicht auf die lange Bank geschoben werden; Stillstand bedeutet Rückschritt. << 10 Die 10 führenden BI-Anbieter im deutschen Markt 2012 (Quelle: BARC GmbH, Würzburg). Das Einsatzspektrum moderner BI Lösungen – Sicht auf drei Referenzprojekte von Business & Decision Bei einer führenden Group Buying Plattform in der Schweiz, müssen zeitnah die richtigen Entscheidungen für den Einkauf und die Platzierung der angebotenen Produkte getroffen werden. Hierfür wird eine faktenbasierte Kultur gelebt, die ständig über 40 KPI (Schlüsselindikatoren) ausgewertet und Informationen für Einkauf, Verkauf sowie Produktion liefert. Die zugrunde liegenden Daten werden mit eigenen Konnektoren direkt aus Quellen wie Salesforce CRM, Content-Management-Systemen, Facebook und Google Analytics bezogen. Mittels der agilen Lösung QlikView realisierte Business & Decision eine umfassende Reportinglösung innerhalb weniger Wochen. Bei einem führenden Kreditkarteninstitut in der Schweiz bestehen ganz andere Anforderungen. Es geht beispielsweise darum, aus der Fülle der laufenden Datentransaktionen Hinweise auf mögliche Betrugsfälle zu erhalten (fraud detection). Es werden anhand von erstellten Modellen Anomalien aus den zugrundeliegenden Daten herausgefiltert, um diese dann durch die entsprechenden Experten zu analysieren oder gar eine elektronische Aktion wie das Sperren einer Kreditkarte einzuleiten. Die gleiche prädiktive Vorgehensweise kann z.B. auch bei der Auswahl der adäquaten Zielgruppe für eine Marketingaktion verwendet werden. Business & Decision realisierte eine umfassende Business Analytics und Data Warehouse Lösung auf Basis der SAS Lösungspalette. Eine der führenden Facility und Property Management Unternehmen in der Schweiz stellt seinen Kunden massgeschneiderte und aktuelle Informationen zu deren Wirtschaftseinheiten über ein online Kundenportal zur Verfügung. Eine grosse Stärke von BI Lösungen ist die automatisierte, individuelle Aufbereitung und Verteilung von Informationen – dies auf Basis einmal erstellter Vorlagen. Hierdurch kann intern die meist lästige und zeitraubende Tätigkeit der Reportaufbereitung automatisiert werden. Die Realisierung dieses Business Intelligence und Reporting Projektes erfolgte mittels der SAP Business Intelligence Lösungen.