Die Chance für Unternehmen ihre Innovationsstärke auszubauen, ihre Produktivität zu steigern, und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen war noch nie so hoch wie im Zeitalter der Digitalisierung von Informations- und Kommunikationsprozessen. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor hierbei ist die richtige Planung, Steuerung und Nutzung der stetig steigenden Datenmengen und die Fähigkeit, diese richtig zu interpretieren und in für das Unternehmen entscheidungsunterstützende Erkenntnisse umzuwandeln. Hier ist Big Data ein aktuell im BI-Umfeld starker Trend. Eingebettet in die Unternehmens- und BI-Strategie bietet er zugleich die Gelegenheit, schnelles, einfaches und kosteneffektives Datenmanagement zu betreiben.
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In diesem Zusammenhang wächst der Bedarf nach einer flexiblen BI-spezifischen Aufbauorganisation, die Agilität und bessere Entscheidungen im Unternehmen unterstützt. In der Konzeption der BI-Strategie spielen nicht nur organisatorische Fragen, sondern auch die Unternehmenskultur eine wichtige Rolle - die Mentalität aller von den Veränderungen betroffenen Personen.
BI-Readiness ist oft nicht gegeben
Eine strategische Herangehensweise an Business Intelligence wird immer relevanter - insbesondere vor dem Hintergrund der beschriebenen Branchentrends. Noch wird das Thema zu oft unkoordiniert und unstrukturiert behandelt. Hierfür sind vor allem schwer abstimmbare und komplexe Wissenssilos verantwortlich. Sie machen es schwierig, den relevanten Empfänger- beziehungsweise Nutzerkreisen die benötigten Informationen und Insights bereitzustellen.
Warum schaffen es Unternehmen nicht, BI strategisch anzugehen? Wie kann es sein, dass Budget- und Ressourcenengpässe existieren, wenn BI doch einen so hohen Stellenwert hat? Und warum ist in Unternehmen mit BI-Erfahrung die Akzeptanz der Nutzer häufig so schlecht?
In der Beantwortung dieser Fragen sind sich die meisten BI-Experten einig: heterogene Systemlandschaften, eine taktische, an operativen Bedürfnissen ausgerichtete Herangehensweise und eine unklare oder fehlende BI-Organisation sind die größten Probleme. Sie lassen sich nur mit einer ganzheitlichen und zukunftsorientierten BI-Strategie bekämpfen.
Es sind demnach weniger technische als vielmehr fachliche und organisatorische Probleme, die es zu beseitigen gilt. Für die Entwicklung einer nachhaltigen BI-Strategie haben sich verschiedene strategische Ansätze bewährt. Die drei wesentlichen Perspektiven hierbei sind die Fachlichkeit, die Organisation und die Architektur /Technologie.
- Studie "Data Analytics im Mittelstand"
Die Deloitte-Erhebung basiert auf 70 ausgefüllten Fragebögen sowie einer Reihe von detaillierten Interviews. Geantwortet haben fast durchweg CEOs und CFOS. - Mehr Wissen, bessere Entscheidungen
Entschieden wird in mittleren Firmen nach wie vor oft aus dem Bauch heraus. Daran lässt die Deloitte-Studie keinen Zweifel. Die Grafik illustriert demgegenüber, wie mit Hilfe neuer Technologien auch beim rationalen Entscheiden die Möglichkeiten besser werden. - Datenmenge keine Überforderung
Auch in mittelständischen Unternehmen steigt die Datenmenge rasant. Offenkundig fühlen sich aber nur wenige Firmen davon überfordert. Die IT-Kapazitäten werden weithin als ausreichend eingeschätzt. - Baustelle Integration
Um Validität und Relevanz der Daten ist es nach Einschätzung der Befragten gut bestellt. Schlechter sieht es bei Integration und Standardisierung aus. - Kopf versus Bauch
CFOs sind die rationalen Entscheider in den Unternehmen. CEO verlassen sich demgegenüber stärker auf ihre Intuition. - Genutzte IT-Systeme
Die Grafik zeigt, welche IT-Systeme die Befragten zur Datenanalyse nutzen. - Fokus Datenqualität
Beim vernünftig agierenden CFO stimmt in der Regel auch die Datenqualität. In den Abteilungen für Marketing, Produktion und Personal ist die Lage schlechter. - Verstärkter IT-Einsatz
Die Übersicht zeigt, mit welchen Maßnahmen sich die Anwender bei Data Analytics verbessern wollen. Verstärkter IT-Einsatz ist vorne dabei.
Am Anfang steht die fachliche Ausrichtung
Bevor ein Unternehmen seine Anwender mit Tools und Reports versorgen kann, muss es den Informationsbedarf analysieren und so sicherstellen, dass alle relevanten fachlichen Inhalte definiert und alle benötigten Kennzahlen berücksichtigt, vereinheitlicht und aktuell sind. Die Konsolidierung aller benötigten Informationen kann entweder nachfrageorientiert in Form von Befragungen der Entscheidungsträger beziehungsweise Anwender erfolgen oder angebotsorientiert anhand von semantischen Datenmodellen, mithilfe derer die Relevanz einzelner Felder beziehungsweise Attribute der operativen Systeme überprüft wird. Unabhängig von der Vorgehensweise sollten sich die Informationsbedarfe immer aus den strategischen Unternehmens- und Bereichszielen ableiten.
Ein Unternehmensziel wie "Der Kunde steht im Mittelpunkt unseres Handelns" und ein damit verbundenes Bereichsziel wie "Steigerung der Kundenzufriedenheit" bringt beispielsweise den Bedarf nach Informationen über die Kundenprofile mit sich. Es gilt, Kunden nach ihren Eigenschaften zu segmentieren und Profile erstellen zu können. Die Inhalte in den BI-Systemen stehen hier in direkter Beziehung zu den strategischen Unternehmenszielen. Nur auf diese Weise kann ein nachhaltiger Top-down-Ansatz in der Entwicklung einer BI-Strategie gewährleistet werden.
Erfolgsfaktoren Organisation und Kultur
Dass viele Unternehmen immer noch unkoordiniert und unstrukturiert an die Umsetzung von BI-Initiativen herangehen, es keine klaren Regeln einer BI-Strategie gibt und am Ende die Projektergebnisse nicht nachhaltig zum Unternehmenserfolg beitragen, lässt sich in den meisten Fällen auf Unstimmigkeiten in der Aufbau- und Ablauforganisation zurückführen. Deshalb ist es wichtig, die Zusammenarbeit der Fachabteilungen untereinander und mit der IT genauer zu betrachten. Eine wichtige Rolle hierbei spielt die Unternehmenskultur: Von ihr hängt ab, ob es Bereitschaft zur Veränderung gibt und Neues über alle Hierarchieebenen hinweg Einzug halten kann.
Für die strategische Ausrichtung einer BI-Organisation gilt es zunächst, die Aufbau- und Ablauforganisation des Unternehmens zu analysieren. Für die Dokumentation der Aufbauorganisation werden in der Regel Organigramme verwendet. Den Positionen gilt es nun, Aufgaben zuzuordnen - entweder unmittelbar im Organigramm oder in einer Excel-Tabelle. Auf diese Weise lässt sich herausfiltern, in wie vielen und welchen Organisationseinheiten Entwicklungs- und Betriebsaufgaben wahrgenommen werden und welche Rollen, Funktionen und Kompetenzen einzelne Bereiche innerhalb der Verantwortung für BI einnehmen.
Für die Dokumentation der Ablauforganisation bieten sich ereignisgesteuerte Prozessketten oder vergleichbare grafische Visualisierungen an, die aufeinander folgende Ereignisse und Funktionen, sowie die Kommunikation innerhalb der Prozesse beschreiben. So kann beispielsweise der Anforderungsprozess zur Deckung eines Informationsbedarfs definiert werden, der ausgehend von dem nachfragenden Fachbereich über entsprechende BI-Verantwortlichkeiten bis hin zur IT als Leistungserbringer ganzheitlich in die Aufbauorganisation integriert ist. Die BI-Verantwortlichkeiten sind idealerweise in einem Business Intelligence Competence Center (BICC) organisiert, einer zentralen Einheit, die das über verschiedene Bereiche im Unternehmen verteilte BI-Wissen bündelt und so den Rahmen für BI steckt.
Die vorhandene Unternehmenskultur ist hierbei ein wichtiger Einflussfaktor: Mit Umstrukturierungen und Neueinführungen steht man oft vor (personal-) politischen Herausforderungen, die nur gemeistert werden können, wenn ein Unternehmen seine Unternehmenskultur verstanden hat. Oftmals sind Anwender nicht offen für die Nutzung neu eingeführter Tools. Sie wollen ihre gewohnten Arbeitsabläufe nicht ändern und verstehen nicht, welchen Mehrwert die neue Technologie für das Unternehmen, das Team und für sie selbst leistet. Sie empfinden die Definition von neuen Rollen und Aufgaben als Bedrohung ihrer eigenen Stellung innerhalb der Organisation. Es ist Aufgabe des Change Managements jedem Mitarbeiter die mit der Veränderung verfolgten strategischen Unternehmensziele zu erläutern und aufzuzeigen, wie diese einen Mehrwert für seinen eigenen Fachbereich leisten können. In der Planung und Umsetzung von BI-Initiativen gilt es sicherzustellen, dass alle relevanten Stakeholder die hiermit verfolgte BI-Strategie verstehen und dafür mit Überzeugung eintreten. Ihr Enthusiasmus entscheidet über den Erfolg.
- Big Data: Neue Berufsbilder
In den teilweise euphorischen Einschätzungen von Markforschern und IT-Unternehmen ist immer wieder die Rede von neuen Berufsbildern, die Big Data mit sich bringen soll. Dazu zählen unter anderem folgende Tätigkeiten: - Data Scientist
Er legt fest, welche Analyseformen sich am besten dazu eignen, um die gewünschten Erkenntnisse zu erzielen und welche Rohdaten dafür erforderlich sind. Solche Fachleute benötigen solide Kenntnisse in Bereichen wie Statistik und Mathematik. Hinzu kommen Fachkenntnisse über die Branche, in der ein Unternehmen beziehungsweise tätig ist und über IT-Technologien wie Datenbanken, Netzwerktechniken, Programmierung und Business Intelligence-Applikationen. Ebenso gefordert sind Verhandlungsgeschick und emotionale Kompetenz, wenn es um die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen geht. - Data Artist oder Data Visualizer
Sie sind die "Künstler" unter den Big-Data-Experten. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Auswertungen so zu präsentieren, dass sie für Business-Verantwortliche verständlich sind. Die Fachleute setzen zu diesem Zweck Daten in Grafiken und Diagramme um. - Data Architect
Sie erstellen Datenmodelle und legen fest, wann welche Analyse-Tools Verwendung finden und welche Datenquellen genutzt werden sollen. Auch sie benötigen ein umfassendes Know-how auf Gebieten wie Datenbanken, Datenanalyse und Business Intelligence. - Daten-Ingenieur
Diese Aufgabe ist stark auf die IT-Infrastruktur ausgerichtet. Der Dateningenieur ist das Big-Data-Analysesystem zuständig, also die Hard- und Software sowie Netzwerkkomponenten, die für das Sammeln und Auswerten von Daten benötigt werden. Eine vergleichbare Funktion haben System- und Netzwerkverwalter im IT-Bereich. - Information Broker
Er kann mehrere Rollen spielen, etwa die eines Datenhändlers, der Kunden Informationen zur Verfügung stellt, oder die eines Inhouse-Experten, der Datenbestände von unterschiedlichen Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens beschafft. Außerdem soll er Ideen entwickeln, wie sich diese Daten nutzbringend verwenden lassen. - Data Change Agents
Diese Fachleute haben eine eher "politische" Funktion. Sie sollen bestehende Prozesse im Unternehmen analysieren und anpassen, sodass sie mit Big-Data-Initiativen kompatibel sind. Nur dann lässt sich aus solchen Projekten der größtmögliche Nutzen ziehen. Wichtig sind daher ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Verständnis für Unternehmensprozesse sowie Kenntnisse im Bereich Qualitätssicherung und Qualitätsmanagement (Six Sigma, ISO 9000).
Die geeignete Architektur
Sind Fachlichkeit und Organisation analysiert und bewertet, stehen Architektur und Technik im Mittelpunkt. Sofern es eine historisch gewachsene BI-Landschaft in großer Systemvielfalt gibt, sollten zunächst alle BI-Anwendungen eingeordnet und beschrieben werden. Die Analyse der vorhandenen Architektur und Technologie sollte systematisch nach den typischen Merkmalen von BI-Systemen erfolgen. Durch eine solche Gegenüberstellung wird eine Vergleichbarkeit erzielt und Unternehmen sind in der Lage, ähnliche Anwendungen zu gruppieren und so am Ende die Synergiepotenziale zu ermitteln und die Architektur zu vereinheitlichen.
Mithilfe eines Kriterienkatalogs, der zum Beispiel Frontend-Funktionen wie Usability, Reporting und Berechtigungen beschreibt oder Anforderungen rund um die Themen Datenhaltung und Datenbewirtschaftung kennzeichnet, kann eine entsprechende Bewertung der verschiedenen BI-Plattformen stattfinden. Der Kriterienkatalog sollte einen Detaillierungsgrad aufweisen, der allen Anforderungen des Unternehmens Rechnung trägt. Nur so lassen sich das architektonische Schichtenmodell ableiten, Schnittstellen definieren, das Ziel-Software-Portfolio auswählen und am Ende die geeignete Architektur für eine strategische BI-Anwendungslandschaft entwickeln.
Unternehmenssteuerung als Grundlage
Zusammenfassend ist festzuhalten, dass die BI-Strategie auf dem strategischen Unternehmensrahmen aufsetzen sollte und für die Entwicklung eine top-down getriebene Vorgehensweise zu empfehlen ist. Ausgehend von dem vorhandenen BI-Reifegrad im Unternehmen lässt sich ermitteln, wie aufwendig es ist, ein strategisches Informationsmanagement mit BI als integralem Bestandteil einzuführen. Im Vordergrund steht die fachliche Ausrichtung, daraus abgeleitet ergeben sich die technologischen Ziele und organisatorischen Maßnahmen.
Ein BICC fördert den Erfahrungsaustausch, hebt Synergien und schafft mit effizientem Datenmanagement und klaren Regeln in der Aufbau- und Ablauforganisation langfristig Wettbewerbsvorteile. IT-Systeme sind berechenbar, Menschen nicht. Daher kommt der Berücksichtigung von kulturell-getriebenen Projektrisiken eine besondere Bedeutung zu. Im Kontext der Entwicklung einer BI-Kultur muss es gelingen, Betroffene zu Beteiligten zu machen. Trends wie Big Data und die Notwendigkeit für mehr Agilität im Management von BI-Projekten stellen viele Unternehmen aktuell vor eine große Herausforderung. Ein auf die Unternehmens- und BI-Strategie ausgerichtetes BICC und ein über die fachlichen und technologischen Ziele vollständig informierter und aufgeklärter Stakeholder-Kreis sind bewährte Lösungsansätze für deren Bewältigung. Darüber hinaus bilden sie das Grundgerüst für eine zukunftsorientierte BI-Kultur und -Organisation und tragen nachhaltig zur Stärkung der Wettbewerbsvorteile bei.
- Sieben Geschäftsmodelle für Big Data
Die von BCG identifizierten sieben Haupterfolgsmodelle beinhalten eine Mischung aus B2C- und B2B-Angeboten. - 1. Build to Order:
Produkte und Services werden für Kunden maßgeschneidert - zum Beispiel, indem aus Location-Daten verschiedener GPS-Geräte eine individualisierte Verkehrsanalyse für ein städtische Planungsabteilung entwickelt wird. Vorteile dieses Modells seien der besondere Wert der Leistungen und die gesteigerte Kundenzufriedenheit. Dafür müssen die Kunden aber längere Wartezeiten in Kauf nehmen; überdies lassen sich die speziellen Produkte und Leistungen nur schwer weiterverkaufen. - 2. Service Bundle:
Verschiedene Angebote werden miteinander verschmolzen. Energiehändler können beispielsweise die Gas- und Stromversorgung und die Energiesparberatung zu einem Service-Paket schnüren. Das kann laut BCG sehr profitabel sein, Konkurrenz aus dem Markt treiben und Cross-Selling-Möglichkeiten eröffnen. Hinterher ist es aber schwierig, die Verkaufspakete wieder aufzulösen. Und den Kunden muss nicht schmecken, dass sie den Wert der einzelnen Komponenten nicht mehr mühelos in Erfahrung bringen können. - 3. Plug and Play:
Hier gibt es das immer gleiche Produkt für alle Kunden. Banken können beispielsweise Berichte über das Ausgabenverhalten ihrer Kunden verkaufen, die auf Basis gesammelter und anonymisierter Daten erstellt werden. Derartige Angebote lassen sich leicht zusammenstellen. Die Gefahr: Die Kunden könnte Personalisierung vermissen - und eventuell zur Konkurrenz flüchten. - 4. Pay per Use:
Bezahlt wird nur, was auch gebraucht wird. BCG nennt als Beispiel ortsabhängige Skisportversicherungen. So lassen sich gute Margen realisieren; allerdings fehlen stabile Umsatzquellen - und die Akquisitionskosten können ausufern. - 5. Commission:
Dauerhaftere Beziehungen lassen sich auf andere Weise etablieren. Zum Beispiel, indem Banken Kreditkartentransaktionen analysieren und Lokalen und Geschäften gegen Gebühr Rabatte gewähren. Diese basieren dann auf den generierten Umsätzen. Das Problem laut BCG ist hier die mangelnde Berechenbarkeit der Geldflüsse. - 6. Value Exchange:
In diesem Modell bietet ein Dritter, der zwischen Unternehmen und Kunde steht, Rabatte oder zusätzliche Services an. So lassen sich die vom Marketing gewünschten Gruppen gezielt ins Visier nehmen. Langfristig kann es auch BCG-Sicht aber unerwünscht sein, bei diesen Geschäften einen weiteren Partner im Boot zu haben. - 7. Subscription:
Abonnementlösungen sind laut BCG zum Beispiel im Healthcare-Segment möglich. So kann Patienten ein anonymisierter Informationsdienst angeboten werden, über den medizinische Befunde ausgewertet werden. Diese Geschäfte sind einerseits von stabilen und damit berechenbaren Umsätzen gekennzeichnet, dafür sind andererseits die Margen entsprechend niedrig.