Die drei Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Data-, BI- & Analytics-Strategie

Die drei Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Data-, BI- & Analytics-Strategie

07.11.2019, Autorin: Regina Schmidt

Ein Schlüssel zum Unternehmenserfolg ist eine Software, die genau zu Ihnen passt: Datensilos lösen sich auf und die Arbeitseffizienz steigt. Unternehmen erhöhen die Entscheidungssicherheit, da sie Entscheidungen auf einer verlässlichen Datenbasis treffen können.

Das richtige Softwarewerkzeug auszuwählen ist jedoch keine leichte Aufgabe, da jeder Fachbereich in einem Unternehmen sehr unterschiedliche Anforderungen, Aufgaben und Herausforderungen hat.  
So wichtig das richtige Werkzeug auch ist, die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz ist eine entsprechende Strategie. Deshalb sollte der erste Schritt bei der Softwareauswah die Festlegung einer Strategie sein.

Abbildung 1 zeigt einen Überblick (von links nach rechts) über die typischen heterogenen Anwendungsbereiche, in denen Unternehmen heute Daten verarbeiten:

  • Operative Systeme generieren innerbetriebliche Daten bspw. in Form von ERP- und CRM-Systemen. Diese nutzen Mitarbeiter für ihre Prozesse oder zur Prozesssteuerung mithilfe der operativen BI.
  • In klassischen BI-Umgebungen bereiten Anwender die Daten auf und analysieren diese für die Geschäftssteuerung.
  • Business Analysten und Data Scientists untersuchen und bewerten mit fortgeschrittenen Analysenmethoden alte, aber auch neue Daten, wie bspw. Maschinen- oder Social-Media-Daten.

Eine Strategie für Data, BI & Analytics definiert den ganzheitlichen Umgang mit Daten und ist wegweisend für die Entwicklung eines Unternehmens. Auf den nachfolgenden Seiten stellen wir Ihnen die wesentlichen Punkte für eine derartige Strategie mit Fokus auf die klassische BI vor. Aus unserer jahrelangen Erfahrung in unzähligen Auswahlprojekten haben sich folgende Aspekte durchgesetzt, die die Voraussetzung für eine erfolgreiche Softwareauswahl schaffen.  


1.    Organisation

Mit einer Organisation schaffen Sie Rahmenbedingungen und Regelwerke, die die Säulen Ihrer Arbeit sind. Um Ihre Maßnahmen in Data, BI oder Analytics zu organisieren, sollten Sie zunächst Prozesse definieren und diese im zweiten Schritt etablieren. Beispiele hierfür sind die Definition neuer Kennzahlen, die Entwicklung eines Standardberichts oder die Datenerweiterung in Ihrem Data Warehouse. Daneben sollten Sie Rollen und die dazugehörigen Zuständigkeiten für folgende Aspekte definieren:

  • BI-Management
  • Applikationsmanagement
  • Datenmanagement
  • Betrieb
  • Support & Schulung

Stellen Sie sicher, dass Sie Verfahren für eine agile Weiterentwicklung und Self-Services entwickeln, sodass Power User diese problemlos nutzen können. Etablieren Sie Gremien, die bei übergreifenden Themen zukünftig Entscheidungen treffen. Holen Sie Ihre Kollegen in den unterschiedlichen Fachbereichen ab, indem Sie diese unterstützen und beraten.

Abbildung 1: Business-Intelligence- & Analytics-Umgebungen

2.    Fachliche Vorgaben

Bei den fachlichen Vorgaben gilt es zunächst herauszufinden, welche Informationen im Unternehmen und bei externen Partnern benötigt werden. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Strategie die individuellen Anforderungen der Fachabteilungen. Definieren Sie Use Cases, Anwendungsfälle sowie die unterschiedlichen User-Rollen mitsamt ihren Anforderungen.
Zudem ist es wichtig, die Grundsteine für den Aufbau eines Glossars und KPI für Ihr(e) System(e) zu legen. Leitlinien helfen Ihnen dabei, Informationen und Methoden aufzubereiten.
Identifizieren Sie Rahmenbedingungen, mit deren Hilfe Sie Datenqualität messen und steuern.


3.    Technische Aspekte

In einer erfolgreichen Strategie für Data, BI & Analytics geht es darum, Daten effizient für die Analyse bereitzustellen. Das kann mithilfe von technischen Aspekten gelöst werden. Legen Sie Rahmenbedingungen fest, unter denen sich Standards für eine einheitliche Datenbereitstellung im System entwickeln können.
Zudem sollten Sie Instrumente einführen, die es Ihnen ermöglichen Datenkataloge (von zentralen Geschäftsobjekten und Kennzahlen) für Ihr System einzuführen. Eine geeignete Datenarchitektur, die aus Datenhaushalten und Datenschichten besteht, eignet sich hierfür gut. Dazu benötigen Sie ein adäquates Modellierungsparadigma, das den fachlichen Anforderungen des Unternehmens entspricht. Gehen Sie bei der Datenveredelung transparent vor (bspw. mittels Data-Lineage- und Impact-Analyse).

Checkliste: Diese sieben Rollen dürfen in keinem BICC Team fehlen

Neben der Festlegung von organisatorischen, fachlichen und technischen Rahmenbedingungen umfasst eine erfolgreiche Strategie bestimmte Rollen. Diese gilt es im Vorfeld der eigentlichen Softwareauswahl zu definieren.


Der BI Manager

Verantwortlich für die Koordination aller BI-Aktivitäten und Projekte im Unternehmen ist der BI Manager. Der Manager ist die Schnittstelle zwischen den Fachbereichen und der IT. Diese Rolle berichtet dem Management. Er ist dafür verantwortlich, dass die BI-Strategie umgesetzt wird und ist somit auch der Leiter des BICC. Der BI Manager kann aus einem Tandem aus dem Fachbereich und der IT besetzt werden. In der Praxis stammt er jedoch oft aus dem IT-Bereich.


Der Key User

Die Rolle des Key User übernehmen ausgewählte Nutzer in den jeweiligen Fachbereichen. Diese sind in der Lage, Berichte und Analysen zu erstellen. Somit verantworten sie standardisierte Berichte und Analysen. Da sie über das Tool-Know-how verfügen, übernehmen sie den 2nd Level Support für Anwender im eigenen Fachbereich.


Der BI Application Owner

Der BI Application Owner ist der fachliche Eigentümer für BI-Anwendungen. Diese Rolle fungiert als zentraler Ansprechpartner für Key User: Sie sammelt Anforderungen und definiert diese. Bei Adhoc-Anfragen von Fachanwendern führt der Application Owner komplexe Analysen durch. Zudem ist er dafür zuständig, Datenmodelle und die semantische Schicht fachlich zu konzipieren – in Abstimmung mit dem Data Steward. Zudem konzipiert diese Rolle die Integrationsprozesse von Daten aus fachlicher Sicht.


Der BI Application Manager

Der zentrale technische Ansprechpartner für BI-Anwendungen ist der BI Application Manager. Er steht hinter der technischen Konzeption der Datenmodelle. Der Manager setzt die Data Marts und die semantische Schicht der BI um. Er unterstützt Key User und BI Application Owner beispielsweise mit Schulungen.


Der Data Manager

Data Management ist mehr als nur die Integration von Geschäftsdaten. In diesem Bereich ist es ebenso wichtig, das Data Warehouse, das Metadatenmanagement und das Datenqualitätsmanagement aufzubauen. Schnittstellen zu Vorsystemen und Datenquellen zu entwickeln, ist eine Aufgabe des Data Managers. Eine weitere Aufgabe ist die Konzeption und Umsetzung der Staging- und Data-Warehouse-Schicht. Dabei arbeitet er mit dem BI Application Manager für Data Marts und den für die Administration der Datenbank zuständigen Personen zusammen.


Der BI-Architekt

Der BI-Architekt definiert die Leitlinien für die Systemarchitektur für BI und Data Warehouse. Er trägt die Verantwortung für die Integration der zentralen Datenmodelle in das Data Warehouse Zudem ist er für das BI- und Data-Warehouse-Tool-Portfolio (Book of Standards), zuständig. Dabei nutzt er sein Know-how für den Markt und die im Unternehmen eingesetzten Tools.

Abbildung 2: Checkliste BICC