6 Business-Intelligence-Herausforderungen im Jahr 2022

Die Bedeutung von BI-Lösungen wird unbestritten. Statistiken zeigen, dass 26 % aller Unternehmen BI bereits eingeführt haben und rund 33 % es bis 2023 implementiert haben werden. Trotz des schnellen Wachstums des Trends ist der Weg zur Nutzung seines Wertes jedoch nicht mit Rosenblättern übersät. Eine große Anzahl von Business-Intelligence-Herausforderungen ergeben sich aus den Einschränkungen eines Systems, komplizierten Geschäftsanforderungen, menschlichen Faktoren und so weiter.

Profundes Know-how bei der Implementierung von BI-Lösungen in verschiedenen Branchen und Unternehmensebenen ermöglicht es uns, Business-Intelligence-Probleme zu erklären und bahnbrechende Tipps zu deren Lösung zu geben.

Der Eintritt in das Action-Zeitalter bringt gewisse BI-Herausforderungen mit sich

Business Intelligence ist nicht mehr auf die Großen beschränkt. Unternehmen jeder Größe können jetzt unterschiedliche Daten in einen Aktionsplan umwandeln. Handlungsorientierte Datenanalyse basiert jedoch auf mehreren Vorläufern, von denen jeder eine potenzielle Herausforderung für die ersten BI-Anwender darstellt.

1. Integration von Daten aus verschiedenen Quellsystemen

BI macht nur dann Sinn, wenn es Daten aus mehreren Quellen sammeln und analysieren kann, um dem Endbenutzer eine solide Grundlage für Erkenntnisse zu bieten. Ansonsten, was ist der Sinn? Die zahlreichen Datenquellen, mit denen sich BI-Software verbinden muss – von einer Vielzahl von Datenbanken und Geschäftsanwendungen bis hin zu Big-Data-Systemen – erhöhen jedoch das Risiko, die falsche Geschichte zu erzählen.

Von Anfang an scheint es kein Problem zu sein, solange eingebaute ETL-Prozesse es vorgefertigten BI-Plattformen ermöglichen, sich direkt mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden und Daten für den eigenen Gebrauch zu transformieren. So schnell und attraktiv es klingt, das eingebaute ETL ist kein Allesfresser. Obwohl einige spezialisierte Konnektoren ständig für neue Quellsysteme fertiggestellt werden, wird ein mittleres bis großes Unternehmen irgendwann mit Skalierungs-, Leistungs- und Wartungsproblemen konfrontiert sein, wenn es ausschließlich Power BI-Datenflüsse als ETL-Tool und DWH-Speicher verwendet.

Erstens erhöht die Arbeit mit rohen, unstrukturierten Daten die Komplexität und die Anzahl der Datensätze, was die Berichterstellung zeitaufwändiger macht. Wenn der Bericht Daten aus verschiedenen Quellen integriert, kann dieselbe Logik nicht ohne weiteres auf einen anderen Datensatz angewendet werden. Zweitens ist bei mehreren Versionen der Wahrheit in verschiedenen Datensätzen die Wahrscheinlichkeit von Diskrepanzen im Berichtssystem hoch. Drittens, wenn Ihre Daten Millionen von Zeilen umfassen, kann die integrierte ETL nicht damit umgehen, was zu einer langsamen Reaktionsfähigkeit des Berichts führt.

Die vernünftigste Lösung in dieser Situation scheint die Einrichtung eines einzigen Repositorys zu sein, in dem Daten voraggregiert und strukturiert gespeichert werden – ein Data Warehouse. Die Beseitigung der Verwirrung in Ihren Daten trägt zur Schaffung einer einzigen Version der Wahrheit bei. Neben anderen bedeutenden Vorteilen, die zentrale Repositories bringen, ist die Möglichkeit der Analyse historischer Daten und eine schnellere Erstellung von Berichten. Die Data-Warehouse-Technologie ermöglicht den Umgang mit einer ständig wachsenden Menge an Datenquellen, ohne dass Sie mehr für die Wartung Ihrer BI-Tools ausgeben müssen.

2. Probleme mit der Datenqualität

Die Datenqualität ist eine der größten Herausforderungen von Business Intelligence und ein Stolperstein, um die BI-Ziele zu erreichen, nämlich die richtigen, wertvollen Entscheidungen zu treffen. Menschliche Fehler, duplizierte und ungültige Daten sowie inkonsistente Datenformate lassen keine wertvollen Erkenntnisse zu und können obendrein verkehrte Handlungen provozieren.

Eine angemessene Datenverwaltungsstrategie hilft bei der Bewältigung von Datenqualitätsproblemen. Kurz gesagt handelt es sich um die vom Unternehmen gesammelten oder generierten Daten, um eine bessere Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Die Datenarchitektur ist eine entscheidende Komponente des Datenmanagements, die eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung hochwertiger Informationen spielt. Angenommen, ein Unternehmen verfügt über mehrere Vertriebskanäle. Es ist eine gute Idee, alle von ihnen generierten Informationen auf Data-Warehouse-Ebene zusammenzuführen, von wo aus sie weiter an verschiedene Berichte verteilt werden können, nachdem sie bestimmte von den Geschäftsregeln definierte Freigabealgorithmen durchlaufen haben.

Die Datenmodellierung ist eine weitere Sache, die Sie nicht vernachlässigen können, wenn Sie versuchen, Ihre Daten für die Analyse geeignet zu machen. Beispielsweise kann ein Besucher Ihrer Website, ein Teilnehmer an einer von Ihnen durchgeführten Umfrage und Ihr Kunde eine Person sein. Es kann jedoch vorkommen, dass sie in unterschiedlichen Systemen in unterschiedlichen Rollen dargestellt werden, selbst wenn es sich um dieselbe Entität handelt. Um Datenredundanz zu vermeiden, sollte daher entschieden werden, welchem ​​System (CRM, ERP usw.) diese Entität zugeordnet werden soll.

Die Datenverwaltungsstrategie ist weitgehend eine administrative Aktivität. Gleichzeitig darf der technische Teil des Aufbaus einer ordentlichen, gut durchdachten Lösungsarchitektur nicht vernachlässigt werden. Die Arbeit an der Strategie sollte mit einem Diagramm aller Datenflüsse des Unternehmens beginnen. Bestimmen Sie, welche Quellsysteme Sie haben, wo Daten generiert und verbraucht werden, welche Entitäten Sie haben und wo sie gespeichert werden, und entscheiden Sie dann, wie Sie sie technisch implementieren.

— Alex Obolensky, Leiter der BI-Einheit bei *instinctools

3. Mangel an Datentalent

Fachkräftemangel gehört zu den anderen häufigen Business-Intelligence-Problemen, die die Bemühungen um Datenanalysen behindern. Im Jahr 2020 waren die Vereinigten Staaten mit einem Mangel an Data-Science-Talenten konfrontiert – Unternehmen konnten rund 250.000 Stellen nicht besetzen. Die Tech Hiring Survey 2022 definierte Data Science auch als eine Fähigkeit, für die die Nachfrage das Angebot bei weitem übersteigt.

Es wird durch die drohende Talentkrise auf dem gesamten Einstellungsmarkt, den demografischen Wandel und die „Große Resignation“ verschärft, die durch eine möglicherweise weitere Rezession verdichtet wird. Ohne dedizierte Fähigkeiten gelingt es Unternehmen nicht, BI-Analysen effektiv zu nutzen, Data Warehouses für Basisinformationen einzurichten oder das erforderliche Maß an Datenkompetenz im Allgemeinen zu erreichen.

Um mit der Talentknappheit fertig zu werden, neigen Unternehmen dazu, ausgelagertes Fachwissen zu nutzen. Ein dediziertes BI-Team ersetzt eine ganze Reihe interner Datenexperten und hilft Unternehmen, ihre Dateninitiativen schnell und ohne Probleme mit der Einstellung zu validieren.

4. Schlechte Datenvisualisierung

Die Qualität Ihrer Daten und Analyseprozesse stiehlt in der Regel den ganzen Ruhm. Das Design Ihrer BI-Dashboards ist jedoch genauso wichtig, um komplexe Daten an die Entscheidungsträger zu kommunizieren und wichtige Erkenntnisse in die Tat umzusetzen.

Wenn Daten nicht überzeugend präsentiert und argumentiert werden, werden sie ignoriert oder durch Meinungen übertrumpft. Der Wert eines Streits und der Erstellung einer Story-Komponente sollte niemals unterschätzt werden.

— Dan Sommer, Senior Director of Market Intelligence bei Qlik

Fehlende Interaktivität, die Unfähigkeit, Daten nahezu in Echtzeit abzurufen, starre Vorlagen und sogar die falsche Farbwahl können zu potenziellen Herausforderungen bei der Implementierung des Dashboards führen. Um die richtigen Datenwerte hervorzuheben, sollten Unternehmen hochgradig anpassbare Dashboards mit umfassenden Personalisierungsfunktionen verwenden, um die einzigartigen Anforderungen der Organisation zu erfüllen.

Auch die richtige Wahl des Dashboard-Typs kann Ihr BI-Management auf Vordermann bringen. Analytische Dashboards bieten einen umfassenden Überblick über wichtige Daten, während operative Dashboards Echtzeit-Updates enthalten, die für eine bestimmte Abteilung relevant sind. Der strategische Typ liefert den Führungskräften einen Überblick über die wesentlichen KPIs.

5. Auswahl der richtigen Software

Die Auswahl des richtigen BI-Tools ist die halbe Miete, wenn es darum geht, die Herausforderungen bei der Implementierung von Business Intelligence zu meistern. Laut TrustRadius sind Tableau, Qlik Sense und Microsoft Power BI die führenden Business-Intelligence-Plattformen mit den größten Marktanteilen. Aber welches klickt auf Ihre individuellen Bedürfnisse? Lassen Sie uns auf den Hauptunterschied zwischen den dreien eingehen.

Wie Sie der Tabelle entnehmen können, ist die Wahl zwischen diesen drei Werkzeugen wie die Wahl zwischen Audi, BMW und Mercedes, etwa die gleiche Qualität, verpackt in einem etwas anderen Äußeren.

Bei einer groß angelegten Adoption beginnen jedoch auch feine Unterschiede eine Rolle zu spielen. Lizenztyp, Rollen und Berechtigungen, Rabattzuteilung und andere Faktoren müssen berücksichtigt werden, um Ihre BI-Erfahrung zu optimieren.

Darüber hinaus genügen generische kommerzielle Lösungen möglicherweise nicht immer Ihren Visualisierungsanforderungen. Beispielsweise sind B2C-Startups mit Open-Source-BI-Lösungen aufgrund des hohen Analysebedarfs und des Wegfalls von Lizenzierungslasten besser dran. In einigen Fällen entscheiden sich Unternehmen für ein individuelles BI-Tool für das Branded Design.

6. Geringe Akzeptanz von BI bei Mitarbeitern

Nach all dem Geld, der Zeit und der Mühe, die Sie in Ihre Analysesoftware investiert haben, funktioniert sie möglicherweise immer noch nicht, weil die Benutzer sie nicht akzeptieren. Eine geringe Akzeptanz innerhalb von Organisationen bleibt eines der führenden BI-Probleme. Wenn Sie möchten, dass ein frisch bereitgestelltes BI-Tool nicht nur von Analysten oder Datenwissenschaftlern verwendet wird, stellen Sie sicher, dass es benutzerfreundlich und nicht einschüchternd ist.

Außerdem zeigen Mitarbeiter häufig – aus ihrer Sicht – berechtigten Widerstand gegen neue Software. Eine solche BI-Aversion ist durchaus verständlich, da Personen, deren Hauptaufgabe darin bestand, die Analysen des Unternehmens manuell zusammenzuführen, befürchten, dass die Berichtsautomatisierung sie arbeitslos macht. Deshalb müssen sie vom Gegenteil überzeugt werden. Mitarbeiter, die Business-Intelligence-Herausforderungen und -Möglichkeiten annehmen können, werden für das Unternehmen zu einem wertvolleren Aktivposten, da sie nicht länger tonnenweise Zeit mit der Berechnung von Zahlen verschwenden oder sich Gedanken über das Risiko machen müssen, einen Fehler zu machen. Stattdessen analysieren sie die Informationen von oben nach unten und teilen das Ergebnis dieser Analyse ihren Managern mit.

Die subtile Kunst des Umgangs mit Managementproblemen im Zusammenhang mit der BI-Implementierung und Praktiken zur Transformation der Denkweise erfordert noch mehr Präzision, wenn es um Excel geht. Die Loyalität der Menschen zu diesem Tool sollte nicht ignoriert werden. Zahlen sprechen tendenziell mehr als Worte. Nutzen Sie sie, um Ihren Mitarbeitern zu zeigen, wie zeitsparend ein BI-Tool sein kann. Beispielsweise benötigen Finanzkontrolleure ein oder zwei Tage, um Ad-hoc-Anfragen zu bearbeiten, drei bis fünf Tage, um sich auf monatliche Sitzungen vorzubereiten, und etwa drei Wochen, um die Jahresergebnisse zusammenzufassen. Mit dem BI-System erfolgt das gesamte Reporting automatisch auf Knopfdruck.

Das Hauptziel besteht darin, einer Person zu zeigen, wie sie das Dashboard verwendet, um ihre Fragen zu beantworten und die verfügbaren Daten schnell und effizient zu erkunden. Trends sind viel einfacher zu erkennen, wenn die Daten angemessen visualisiert werden, anstatt über Tabellenkalkulationen verstreut zu sein.

Ja, wir wissen, dass es in Excel nicht nur um Tabellen geht, und Sie können darin auch Diagramme erstellen, aber Sie können nicht sofort mit ihnen interagieren. In einem Dashboard können Sie auf ein einzelnes Segment klicken und die benötigten Informationen sofort sehen, während Sie in Excel mehr Zeit benötigen, um dasselbe zu tun.

Alex Obolensky, Leiter der BI-Einheit bei *instinctools

Ein effizienter Weg, um mit den Herausforderungen bei der Business-Intelligence-Implementierung umzugehen, und ein wesentlicher Bestandteil eines ordnungsgemäßen Änderungsmanagements, das darauf ausgelegt ist, die Schmerzen der Benutzer zu lindern, ist die Mitarbeiterschulung. Deshalb sollten Anwender nach der Bereitstellung des Systems nicht im Stich gelassen werden. Finden Sie BI-Implementierungspartner, die die Dokumentation zu den neuen Prozessen erstellen, und organisieren Sie umfassende Schulungen, die nicht nur darauf abzielen, den Umgang mit der Software zu vermitteln, sondern auch die allgemeine technische Kompetenz zu erhöhen.

Navigieren auf dem Weg der Business Intelligence

Die Ausfallraten für Data-Science-Projekte sind mit 87 % hoch. Es bestätigt die Tatsache, dass eine solide Datenanalyse- und Visualisierungsarchitektur nicht auf der Grundlage einer Ahnung strategisch geplant werden kann, es sei denn, Sie möchten am Ende sporadische und unvollständige Erkenntnisse erhalten. Bewusstsein, Planung und Fachwissen helfen Ihnen, die meisten BI-Probleme zu vermeiden. Im Folgenden gehen wir auf die drei Säulen einer erfolgreichen Business-Intelligence-Strategie ein.

Definieren Sie, welches Problem Sie lösen möchten

Das Anwendungsgebiet von Business Intelligence ist immens und umfasst nahezu jeden Unternehmensbetrieb. Daher sollten Sie klein anfangen, indem Sie den Umfang der Analyse identifizieren und ihn mit korrelierenden Metriken und Berichten verknüpfen. Die Berichte wiederum sollten sich um eine bestimmte Auswahl interner oder externer KPIs drehen, um die Daten einer Organisation zu messen, zu analysieren und zu verbessern. Ein BI-Beratungspartner kann Sie zu den relevanten Metriken beraten und Ihren Analyseumfang validieren.

Verändern Sie die Denkweise der Organisation mit einem angemessenen Änderungsmanagement

Wenn Benutzer von fragmentierten Tools zu einem integrierten BI-System wechseln, sollten Sie über die richtigen Transformationsmethoden verfügen, um Trägheit zu beseitigen und die Systemakzeptanz zu fördern. Etablieren Sie stabile und transparente Kommunikationsflüsse, bringen Sie Führungskräfte aus verschiedenen Bereichen zusammen und führen Sie Workshops und Schulungen durch, um kooperative Datenflüsse und einen nahtlosen Wissensaustausch für genaue Geschäftseinblicke zu fördern.

Entscheiden Sie sich für einen zuverlässigen Beratungspartner

Ein einheitliches Data Warehouse und eine konsistente Datenstrategie bilden die Grundlage für eine schnelle und genaue Datenanalyse. Ohne diese Vorläufer werden Ihre Erkenntnisse in Datensilos isoliert und als verpasste Gelegenheiten in den Abteilungen eingesperrt. Sichern Sie sich zur Vermeidung von Datenausfällen ein erfahrenes BI-Beratungsteam, um eine robuste Dateninfrastruktur aufzubauen, Data Governance zu verwalten und Ihr Data Warehouse mit dem richtigen BI-Tool zu verbinden.

Machen Sie sich mit Business Intelligence auf den Weg

Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist keine Option mehr; es ist ein Mandat für die Langlebigkeit und Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens. Business Intelligence fördert einen datengetriebenen Ansatz und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten in die Tat umzusetzen.

BI-gestützte Wachsamkeit ist das kollektive Ergebnis der richtigen Datenstrategie, einer einheitlichen IT-Architektur und einer konsistenten Einführungskadenz. Wenn auch nur ein Teil in Ihrem BI-Puzzle fehlt, wird Ihr Unternehmen in Bezug auf Daten kurzsichtig sein und nicht die richtige Entscheidung treffen. Die Inanspruchnahme der Unterstützung von Daten- und BI-Experten hilft Ihnen dabei, Ihr Puzzle zusammenzusetzen und häufige Herausforderungen im Bereich Business Intelligence zu meistern.

Der Artikel wurde ursprünglich hier veröffentlicht.