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 Anwender einen Blick auf den innovativen Markt werfen:

• Gute Abfrageperformance (das Anwenderproblem Nummer eins) bei niedrigen Kosten ist herstellbar. Datenkompression und spezielle Indexierungsformen in multidimensionalen, vertikal indizierten relationalen 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 der Wahl "massiv parallel" und "shared-nothing" sein sollten.

• Die Integration von Datenqualitätsmethoden in Standard-Datenintegrationswerkzeuge ist so weit fortgeschritten, dass niemand mehr darauf verzichten sollte.

• 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-Anwendungen

• 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

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. Die Zusammenführung von Know-how sowohl von Fachanwendern als auch von technisch versiertem Personal ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für dauerhaft erfolgreiche BI-Implementierungen in Unternehmen. Die BARC-Marktforschungsstudie "Organisation von Business Intellingence" zeigt es deutlich: Organisationen mit BI-CC sind in allen untersuchten Aspekten erfolgreicher als Unternehmen ohne.

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 Stammdaten-Management, Datenqualitäts- und Metadaten-Management und sollte grundsätzlich von Fachanwendern getrieben werden.