Die wahren Baustellen der Business Intelligence

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Dauerbrenner Datenqualität

"Es existiert immer noch ein großer Bedarf, die täglichen Geschäftsprozesse mittels adäquater analytischer Informationen zu unterstützen", meint Dr. Carsten Dittmar von Steria Mummert Consulting.

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Um die Mängel in den Griff zu bekommen, sollten Unternehmen den Ursachen schlechter Datenqualität noch stärker auf den Grund gehen. Die BI-Spezialisten in den IT-Abteilungen werden dabei oft zu Unrecht zu Prügelknaben für Versäumnisse im Bereich der operativen Systemwelt. Oftmals besteht ein Zusammenhang zum Fehlen standardisierter Prozesse. 40 Prozent der Firmen, die keinen geregelten Prozess für Datenqualitätsmanagement besitzen, beklagen auch die mangelnde Datenqualität als Top-Herausforderung. Bei den Unternehmen, die bereits verbindliche Standards für die Erfassung und Pflege der Daten haben, sind es nur 24 Prozent. Ohne verbindliche Standards schieben sich die Beteiligten gegenseitig den schwarzen Peter zu. Das Ergebnis ist eine inkonsistente Datenbasis, deren Instandsetzung Zeit und Geld kostet.

Noch flexibler, bitte!

Dass BI schneller und flexibler werden muss, belegt der große Stellenwert von Self-Service-BI. Die Informationsverwerter fordern mehr Möglichkeiten, um über die BI-Tools auf ihre Daten zugreifen zu können und sie bedarfsgerecht zu analysieren. Sie sind nicht mehr bereit, für spezielle Anforderungen lange Wartezeiten zur Umsetzung in Kauf zu nehmen. Die vorhandenen BI-Systeme sind zu starr, um Informationsbedürfnisse schnell und nach ihren Bedürfnissen zu erfüllen und bedienen häufig primär das statische, vergangenheitsorientierte interne Berichtswesen. Es zeigt sich, dass die historisch gewachsenen BI-Landschaften sowohl in technischer wie auch organisatorischer Hinsicht nur unzureichend der heutigen Dynamik gewachsen sind.

Um auf diese Wünsche und Anforderungen zu reagieren, stehen die Unternehmen vor der Herausforderung, Lösungen für mehr Self-Service-BI zu etablieren. Dafür ist es ist nötig, BI dezentraler zu organisieren. Unternehmen sind zum Beispiel gezwungen, sich von einigen traditionellen BI-Paradigmen zu lösen. Das alte Ideal der physischen Integration der Daten im Sinne eines „Single Point of Truth“ in einem Enterprise Data Warehouse (EDWH) ist daher gerade in größeren Unternehmen kaum noch realisierbar.

Entscheidende Voraussetzung für das geforderte Maß an Flexibilität ist eine vollständige Transparenz hinsichtlich der vorhandenen Dateninhalte sowie die Möglichkeit einer logischen Integration der Datenbestände. Diese kommen aus den verschiedensten Quellen und weisen gegebenenfalls ganz unterschiedliche Strukturen auf. Beim Faktor Schnelligkeit kommen dann auch BI-Cloud-Lösungen ins Spiel. Private Clouds können beispielsweise helfen, IT-Ressourcen zeitnah bereitzustellen.

Fazit: Trendthemen verstärken bekannte Herausforderungen

Aus den aktuellen Problemfeldern lässt sich ablesen: Es besteht weiterhin genügend Handlungsbedarf auf bereits bekannten Baustellen. BI-Organisation, Datenqualität und die Flexibilität der BI-Systeme vertragen noch einiges an Reife, um den Unternehmen auf breiter Ebene zu nutzen. Big Data, BI in the Cloud und Social Analytics als aktuelle und viel diskutierte Trendthemen treten dabei als Katalysator auf. Sie verstärken den Bedarf, neue Lösungen für bekannte Herausforderungen im BI-Umfeld zu suchen.

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