8 Schlüsselelemente: So geht Business-Intelligence-Strategie

Eine erfolgreiche Business-Intelligence-Strategie braucht mehr als nur eine starke Technologieplattform. [...]

Unternehmen und Organisationen aller Art räumen Datenprojekten oberste Priorität ein. Dabei sehen selbst die Unternehmen, die auf Automatisierung und Künstliche Intelligenz setzen, in gut ausgestalteten BI-Initiativen immer noch großen Mehrwert. Eine aktuelle Umfrage des Analytics-Anbieters Unsupervised unter mehr als 700 IT-Entscheidern und -Führungskräften kommt zu dem Ergebnis, dass 71 Prozent der Unternehmen eine BI-Strategie implementiert haben. Die Hauptgründe für ein Business-Intelligence-Programm sind demnach:

• Geschäftsprognosen zu erstellen,
• die Customer Experience zu verbessern,
• einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen,
• die Datenanalyse zu beschleunigen und
• datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Diese BI-Investitionen zahlen sich aus: Nach der Einführung konnten 94 Prozent der Befragten Umsatzsteigerungen feststellen. Dabei identifiziert die Umfrage auch die fünf wichtigsten Vorteile einer BI-Initiative:

• höherer Umsatz,
• größeres Verkaufsvolumen,
• besserer Kundenservice,
• höhere Produktivität und
• mehr Neukunden.

Das soll nicht darüber hinwegtäuschen, dass auch Business-Intelligence-Programme Herausforderungen aufwerfen. Unsupervised hat deswegen auch die größten Hindernisse für BI-Erfolg ermittelt:

• softwarebezogene Probleme,
• kein angemessenes Budget,
• fehlende Schulungen und Knowhow,
• eine fehlende Strategie,
• unklare Strategieziele und
• mangelnde Akzeptanz im Unternehmen.

Bei einem erfolgreichen BI-Programm geht es also um mehr als nur um Technologie. Wir haben acht Schlüsselelemente für eine erfolgreiche Business-Intelligence-Strategie zusammengetragen.

1. Bestehende Infrastruktur berücksichtigen

Ashley Fitzgerald, Senior Director für Data Science und Analytics beim Beratungsunternehmen Appnovation, führt das Beispiel eines Kunden an, der ein BI-Lösungspaket für mehrere Millionen Dollar eingekauft hatte – nur um dann festzustellen, dass sich dieses nicht mit den Unternehmensdatenbanken verbinden ließ – auch nicht über APIs.

„Stattdessen musste das Unternehmen Integrations-Tools entwickeln, um einen Datenfluss zu ermöglichen. Im Grunde wurde ein neues Tool über das gekaufte gestülpt. Sowohl die daraus entstandenen Kosten als auch die zusätzliche Komplexität wären vermeidbar gewesen, wenn die vorhandene Infrastruktur, die verfügbare BI-Software, die jeweiligen Einschränkungen und deren Auswirkungen auf die Bereitstellung berücksichtigt worden wären.“

2. Geschäftsziele im Blick behalten

Geht es nach Sri Manchala, CEO des ITSM-Anbieters Trianz, sollten nicht nur die Anforderungen an die IT-Infrastruktur bei der Auswahl der BI-Tool-Landschaft eine Rolle spielen. „CIO und IT, beziehungsweise Procurement müssen verstehen, welche Prioritäten die Mitarbeiter haben und welche Art von Insights und Visualisierungen sie benötigen, um ihre Aufgaben optimal erledigen zu können. Das lässt sich zum Beispiel über Umfragen regeln: Lassen Sie das Business beschreiben, was es will, dann kann sich die IT damit beschäftigen, das zu liefern.“

Anhand dieser Informationen lasse sich ermitteln, welche Datenspeicher das Unternehmen für seine Business-Intelligence-Anforderungen benötigt, welche Art von Schnittstelle für die Benutzer am nützlichsten ist und welche Merkmale und Funktionen den Geschäftsanforderungen am besten entsprechen.

„Es geht weniger um Technologie als vielmehr um das Unternehmen selbst, seine Daten und die Art und Weise, wie es mit ihnen umgeht. Das Ziel ist es, eine datenzentrierte Kultur zu schaffen“, meint Steve Tycast, Senior Director of Data and Analytics bei AIM Consulting.

3. Due Diligence trifft Beschaffung

Laut Chris Herman, leitender Analyst beim IT-Beratungsunternehmen Swingtide, sind Business-Intelligence-Tools bis zu einem gewissen Grad zu Standardprodukten geworden: „Das kann den Auswahl- und Beschaffungsprozess etwas entlasten. Wenn alle verfügbaren Lösungen gut funktionieren, sinkt das Risiko, in eine komplette Katastrophe zu steuern.“

Wenn CIOs und Procurement-Teams deswegen bei der Tool-Auswahl vorschnelle Entscheidungen treffen, könne es jedoch passieren, dass das gewählte Produkt die Geschäftserwartungen nicht erfüllt: „Wenn Standardverträge auf Grundlage einer Demo abgeschlossen werden, besteht die Gefahr, dass es zu Komplikationen kommt“, so Herman.

Der Analyst empfiehlt Unternehmen, bei der Auftragsvergabe für ihre BI-Systeme ebenso sorgfältig vorzugehen, wie im Fall von Kernanwendungen: Mit wettbewerbsfähigen Ausschreibungen, detaillierten Service Level Agreements und klar definierten Zielen.

4. Vertrauenskultur etablieren

„Unternehmen, die Daten wirklich als Entscheidungsgrundlage nutzen wollen, brauchen eine Kultur und eine Infrastruktur, die diese Vision unterstützt“, weiß Sanjay Srivastava, Chief Digital Officer beim Professional-Services-Dienstleister Genpact. Unternehmensentscheider müssten die richtigen Daten zur Verfügung stellen und den Business-Anwendern zeigen, dass sie den Daten und damit auch den Antworten, die ihre Business-Intelligence-Tools liefern, vertrauen können.

„Das Vertrauen in die Daten ist von entscheidender Bedeutung“, so Srivastava. „Es gilt dabei auch den Wert der Daten aufzeigen und sie so zu modellieren, dass BI für die täglichen Geschäftsanforderungen genutzt werden kann.“

5. Change Management und Weiterbildung

Unternehmens- und IT-Entscheider, die den Wert ihrer BI-Initiativen optimieren wollen, müssten Change Management in ihre Strategien einbeziehen und auch für angemessene Schulungsinitiativen sorgen, meint Fitzgerald. „Das geschieht jedoch nicht immer. Die Leute denken oft, man legt einen Schalter um und schon hat man ein BI-Programm. Selbst wenn man die perfekte Plattform mit sauberen Daten aufgebaut hat, denkt nur ein kleiner Prozentsatz der Unternehmen an Schulung, Maßnahmen zur Akzeptanzsteigerung und Optimierung.“

Die Data-Science-Expertin führt das Beispiel eines Unternehmens für medizinische Geräte an. Dort hätten weniger als 10 Prozent der Vertriebsmitarbeiter eine neu eingeführte Business-Intelligence-Plattform genutzt. „Diejenigen die es taten, haben allerdings mehr verkauft. Das Führungsteam des Unternehmens präsentierte daraufhin den Erfolg der Early Adopter und ließ diese ihr Wissen an die Kollegen weitergeben, um deren Arbeitsleistung zu steigern. Das hat die Akzeptanzrate der Lösung schnell gesteigert.“

6. Benutzer befähigen

„Wir alle wissen: Analytics ist nur dann wertvoll, wenn sie die richtigen Antworten auf die richtigen Fragen liefert“, sagt Srivastava. Um dieses Ziel zu erreichen, müssten CIOs laut dem Chief Digital Officer den Geschäftsanwendern die Möglichkeit geben, Daten zu erforschen und mit ihnen zu experimentieren. „Das bedeutet zum Beispiel, Funktionen bereitzustellen, die die Benutzer befähigen, Daten so zu visualisieren, dass sie Empfehlungen aussprechen oder zu neuen Abfragen führen können.“

Laut Srivastava gehe es hier um die Demokratisierung von Daten. Diese manifestiere sich darin, dass CIOs „Tools entwickeln, die nicht von Datenwissenschaftlern, sondern von Anwendern genutzt werden können.“

7. Governance verankern

Business-Intelligence-Tools sollten Daten für mehr Mitarbeiter im gesamten Unternehmen zugänglich machen. Das kann bessere Echtzeiteinblicke in das Business ermöglichen, aber auch Datenschutz- und Sicherheitsrisiken mit sich bringen – wenn keine angemessenen Kontrollen durchgeführt werden. „Der CIO muss dieses Toolkit mitbringen“, meint Srivastava. „Die Governance sollte sich mit Datenschutz, Sicherheit und Compliance befassen.“

Damit sei es allerdings nicht getan, meint Swingtide-Analyst Herman: „Governance sollte auch Verfahren umfassen, mit denen überprüft werden kann, wie gut die BI-Tools während ihrer Lebensdauer funktionieren. Nur so können CIOs notwendige Anpassungen, Verbesserungen und Upgrades erkennen.“

8. Iterieren und weiterentwickeln

Wie so vieles in der IT und im Geschäftsleben im Allgemeinen beinhaltet auch eine effektive Business-Intelligence-Strategie sowohl iterative Verbesserungen als auch größere „Sprünge“ in Richtung fortgeschrittender Datennutzung – etwa prädiktive und präskriptive Datenanalysen. Eine wirksame BI-Strategie sollte das widerspiegeln. „Die IT-Abteilung sollte weiterhin eine strategisch unterstützende Rolle einnehmen, um ein Verständnis für neue und sich weiterentwickelnde Tools und Technologien und damit den erfolgreichen Umgang der Geschäftsanwender mit diesen sicherzustellen“, meint Analytics-Experte Tycast.

Kateryna Dubrova, Analystin bei ABI Research, betont, dass ein BI-Programm in der Lage sein sollte, sich mit den Prioritäten der Transformation zu verändern: „Der beste Ansatz für Business Intelligence ist der iterative. Die Strategie sollte als dynamischer, fortlaufender Prozess betrachtet werden, der alle zukünftigen Entscheidungen im Unternehmen beeinflussen kann.“

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Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.

*Mary K. Pratt ist freiberufliche Journalistin in Massachusetts.

**Florian Maier beschäftigt sich mit vielen Themen rund um Technologie und Management. Daneben betätigt er sich auch in sozialen Netzen.