Zum ersten Mal wurde das Konzept der Business Intelligence von Richard Millar Devens im Jahre 1865 zur Bezeichnung der Geschäftstätigkeiten eines bestimmten Bankiers verwendet. Dieser maximierte schnell Gewinne, und zwar durch Entscheidungen auf der Grundlage von Informationen, die er zuvor erhalten hatte.
Bis heute wird angenommen, dass es sich dabei um die einfachste und genaueste Definition handelt, wie ein solches System arbeiten soll. Dieser Begriff tauchte im Jahr 1958 erneut in einem Artikel von Hans Peter Luhn auf, in dem er als Fähigkeit bezeichnet wurde, die Beziehungen zwischen den einzelnen präsentierten Fakten zu verstehen, und zwar auf eine Weise, die zum Handeln mit der Zielsetzung eines gewünschten Ergebnisses führt.
Heutige Business-Intelligence-Systeme
Stark vereinfacht gesagt besteht ein BI-System aus zwei Grundkomponenten: aus einer Datenbank, in der Informationen gespeichert werden, und aus Tools zur Visualisierung dieser Informationen. Natürlich sind die Daten in dieser Datenbank nicht „aus der Luft gegriffen“, sie müssen vielmehr dorthin geschafft werden. Wir haben es hier mit dem ersten und sehr wichtigen Teil des gesamten Systems zu tun – mit dem Extraktionsverfahren (Auslese) der Daten aus den Quellsystemen, ihrer Bereinigung und ihrem Hochladen an die Datenbank.
Es handelt sich dabei um ein äußerst wichtiges Element, was bei Implementierungen allerdings oft vernachlässigt wird, auch wenn die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu gewinnen und zu konsolidieren, den eigentlichen Wert von Business Intelligence ausmacht. Man sollte also bereits in diesem Stadium überlegen, wie die Daten integriert werden sollen, wie die Migration von historischen Daten ablaufen soll und wie diese mit neuen Datensätzen zu kombinieren sind (insbesondere bei einem Wechsel der Systeme)
Migrieren oder nicht migrieren, das ist hier die Frage?
In Hinblick auf die Kosten und den hohen Arbeitsaufwand für den Prozess fällt oft die Entscheidung, überhaupt keine Datenbestände zu migrieren oder eine Migration ohne Mapping der Altdaten auf neue Strukturen durchzuführen. Dies widerspricht allerdings dem Konzept für die Implementierung des bisherigen Systems und der darin über Jahre hinweg gewonnenen Informationen, da die Daten dann in analytischer Hinsicht unbrauchbar werden.
Das Fehlen historischer Datensätze schränkt nicht zuletzt die Möglichkeiten ein, strategische Entscheidungen auf der Grundlage eines weiten Zeitraums zu treffen, was eine Rückkehr zum Ausgangspunkt verursacht, also zu einem weißen Blatt Papier.
Dadurch verzögert sich auch der RoI der neuen Investition deutlich. Warum? Um relevante Informationen gewährleisten zu können, muss das BI-System eine entsprechende Menge an Informationen zur Analyse sammeln, so dass die zuvor generierten Berichte übertroffen werden können.
Datenqualität ist die absolute Voraussetzung.
Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, sind Disziplin, ein gutes und erfahrenes Team für die Implementierung und am Anfang außerdem ein beträchtlicher Arbeitsaufwand erforderlich. Langfristig gesehen ermöglicht dies allerdings, Zeit und Geld zu sparen. Das bedeutet aber keineswegs, dass ein Modell für Datenquellen mit hoher Qualität kompliziert sein muss oder schwierig in Betrieb zu halten.
Gut strukturierte Informationen stellen mehr Analysemöglichkeiten und die vollständige Nutzung des Potentials dieser Investition sicher. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, Daten transparent in verschiedene Bereiche aufteilen zu können und sie so neu anzuordnen, dass sie für die potentiellen Nutzer des Systems verständlich und nachvollziehbar sind.
Berichterstattung oder Analytik – die Wahl ist wirklich Ihnen überlassen!
Eine Datenbank als bloßes System von Informationen enthaltenden Tabellen würde allein nicht viel taugen, falls diese im Datenmodell nicht sinnvoll miteinander verknüpft wären. Die Transparenz des Datenmodells spielt eine Schlüsselrolle, welche die zukünftige Nutzung des Systems vorherbestimmt.
Es ist lohnenswert, sich selbst die Frage zu stellen, ob wir in die BI investieren, um weitere Berichte zu erhalten, die dann abgeheftet werden, so wie es schon zuvor unsere Mitarbeiter getan haben, oder ob wir es ihnen endlich ermöglichen, sich auf viel wichtigere Aufgaben zu konzentrieren, nämlich auf die Analyse der Daten, aus der dann Schlüsse gezogen werden können, die wiederum dabei helfen, strategische Entscheidungen treffen zu können? (Klingt das vertraut? Ja, es grüßt das Jahr 1865?) Man möchte sagen, dass wir doch genau aus diesem Grund Implementierungen durchführen. Doch in vielen Fällen verlieren wir uns auf dem Weg im „Projekt-Wirrwarr“ und vergessen unser eigentliches Ziel, das wir anfangs erreichen wollten. Ein Grundsatz sollte es also sein, das Ziel niemals aus den Augen zu verlieren.
Das letzte Element unseres Puzzles sind Tools für Reporting und Analytik. Welche sollten gewählt werden? All-in-one oder Portfolio? Es ist lohnenswert, sich für perspektivische Tools zu entscheiden, da dies dazu führt, dass bei einer einmalig getätigten Investition die Chancen für eine Kapitalrendite groß sind. Auf dem Markt gibt es viele verschiedene Werkzeuge, wobei diejenigen gewählt werden sollten, die möglichst vollständig unseren Bedürfnissen entsprechen und leicht für Analysezwecke genutzt werden können statt nur für Berichte.
Business Intelligence, Businessanalyse oder aber Big Data? Revolution oder Evolution?
Auf dem Markt gibt es viele Begriffe, in deren Wirrwarr man leicht die grundlegenden Eigenschaften eines Problems aus dem Blick verliert. Unabhängig davon, ob wir das System als BI oder BA bezeichnen, wird es immer noch den Kriterien gerecht werden müssen, die bereits im Jahre 1865 erstellt worden sind.
Neue Technologien ermöglichen die Verarbeitung immer größerer Datenmengen, wie wir sie mehr und mehr erzeugen. Gleichzeitig nutzen wir zur Analyse kaum einen Bruchteil der verfügbaren Informationen. Durch die Optionen verschiedener Systeme haben wir zum ersten Mal in der Geschichte die Möglichkeit, verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten haben – strukturierte und unstrukturierte, und zwar nicht nur in herkömmlichen Formaten. Derzeit treten wir in ein neues Zeitalter ein, in dem der Begriff „Strategiebericht“ eine neue Bedeutung erhält, die letzten Endes zum ersten Mal dem Begriff gegenüber angemessen sein wird.
Bisher dachte man bei BI-Systemen an Berichte für das Management, ganz allgemein an das Treffen von strategischen Entscheidungen. Die Datenpakete wurden in der Nacht importiert, immer auf den gestrigen Tag, aggregiert, da sich die detaillierten Daten in den Quellsystemen befinden und auf der Ebene der Verwaltung nicht erforderlich sind.
Wenn wir jedoch die Anzahl der Entscheidungen summieren, die unsere Mitarbeiter jeden Tag treffen, zeigt sich, dass auch sie von strategischer Bedeutung sind: in kleinerem Maßstab zwar, aber ihre Summe formt unser Unternehmen. Gibt es einen besseren Weg, um ihre täglichen Aktivitäten zu unterstützen, als ihnen einen tieferen Zugang zu den Daten zu ermöglichen, mit denen sie sowieso täglich Kontakt haben?
Die Zeit ist gekommen, dass das Wort Analytik auf allen Ebenen eines Unternehmens auftaucht, wo das Business-Intelligence-System wirklich verfügbar sein kann und auch sollte. Warum? Um die Wettbewerbsfähigkeit unseres Unternehmens in einer Welt zu erhöhen, in der zwar jeder über „eine Art von BI“ verfügt, wir aber das entsprechende Personal ausgewählt haben, das noch mehr zum Unternehmen beitragen kann, während zugleich die Kompetenzen der Mitarbeiter verbessert werden und somit auch der Wert des Unternehmens auf dem Markt und sein Marktvorsprung.
Das Unternehmen wird von Menschen und der Summe ihrer Entscheidung geschaffen. In der heutigen, sich schnell verändernden Welt gibt es keine Vorstellung einer zu trivialen Lösung, denn oft kann gerade sie zu einem Markterfolg führen. Daher ist es so wichtig, dass die Mitarbeiter mit den bestmöglichen Werkzeugen ausgestattet sind, die diese Prozesse unterstützen.
