Wie erstelle ich eine Business-Intelligence-Strategie? | Expertenansicht

Was sollte der erste Schritt Ihrer BI-Reise sein? Auswahl eines Werkzeugs? Daten sammeln? Nicht so viel. Es handelt sich um eine umfassende Business-Intelligence-Strategie, die Ihnen dabei helfen wird, sich einer erweiterten Analyse zu nähern.

Während BI Ihre Berichterstellung beschleunigen und Diagramme ausgefeilter machen kann, wird Ihnen auch ohne einen geeigneten Plan immer noch eine ganzheitliche Sichtweise darüber vorenthalten, wie Sie die Technologie zu Ihrem maximalen Nutzen nutzen können. Wie Sie wahrscheinlich wissen, steckt der Teufel im Detail. Um sie nicht entgleiten zu lassen und Ihre gesamte BI-Initiative zu gefährden, müssen Sie daher bestimmte Schritte zur Implementierung von Business Intelligence befolgen.

In diesem Artikel analysieren wir reale Fälle unserer Kunden, die eine BI-Strategie genutzt haben, obwohl sie sich in unterschiedlichen Phasen der BI-Implementierung befanden. Einige waren neu im Umgang mit Business Intelligence und wollten es von Anfang an „richtig machen“, andere nutzten bereits BI-Tools, aber meist intuitiv, ohne konkreten Plan. Dennoch konnten alle sehen, wie sehr sich die Qualität der Datenanalyse mit der richtigen Strategie verbesserte.

Wenn Sie nicht auf der Strecke bleiben wollen, finden Sie hier die Gründe, warum Sie sich um die Business-Intelligence-Strategie kümmern sollten

Bei Business Intelligence geht es nicht nur darum, auffällige Präsentationen zu erstellen. Das Potenzial und der Wert der Technologie sind viel breiter und können durch einen geeigneten Business-Intelligence-Plan erschlossen werden. Mit einer BI-Strategie können Sie Datenprobleme effizienter angehen, ein ganzheitliches, gut integriertes System aufbauen und sicherstellen, dass es weiterhin ordnungsgemäß funktioniert.

• Zeit und Geld sparen. Aus einer Laune heraus zu handeln ist mit kostspieligen Fehlern behaftet. Niemand möchte Geld für Funktionen verschwenden, die am Ende kein Mitarbeiter benötigt, oder Lizenzen für 100 Mitarbeiter kaufen, wenn das System nur von 20 von ihnen genutzt wird. Eine BI-Strategie ermöglicht es Ihnen, solche Dinge im Voraus zu durchdenken und so Zeit und Geld zu sparen.
• Einführung eines fortschrittlichen Risikomanagements. Sie minimieren die Wahrscheinlichkeit, Zeit und Geld zu verlieren, indem Sie jeden Schritt im Detail analysieren. Außerdem können Sie mit einem solchen Ansatz Schwachstellen und Engpässe früher erkennen und sofort beheben.
• Aufbau von End-to-End-Datenanalysen in Ihrer gesamten Organisation. Eine gut durchdachte BI-Strategie versetzt Sie in die Lage, Datensilos zwischen Abteilungen aufzubrechen und alle Ihre Datenquellen zu verbinden, um End-to-End-Analysen zu erhalten. Ein solcher Ansatz ermöglicht es Ihnen, Prozesse im gesamten Unternehmen zu verfolgen, was bedeutet, dass Sie Probleme rechtzeitig erkennen und Entscheidungen treffen können, die auf genauen und aktuellen Daten basieren.

Eine gut konzipierte und nuancierte BI-Strategie trägt dazu bei, interne Geschäftsprozesse erheblich zu überarbeiten, was sich wiederum positiv auf die Service- oder Produktqualität auswirkt, die Sie Ihren Kunden anbieten.

3 Bereiche, die Sie beim Aufbau einer BI-Strategie nicht ignorieren dürfen

Um eine robuste Business-Intelligence-Strategie zu erstellen, sollten Sie sich um Vision, Menschen und Prozesse kümmern – und dabei jedem Element und seinen Wechselbeziehungen die gleiche Aufmerksamkeit schenken. Untersuchen wir sie genauer.

Vision

Bevor Sie eine Technologie übernehmen, müssen Sie sich einige grundlegende Fragen stellen, wie z. B. „Welchen praktischen Wert hat sie für unser Unternehmen? Was wollen wir damit erreichen?“ Die Antworten darauf helfen Ihnen, einen Aktionsplan zur BI-Implementierung oder -Optimierung zu skizzieren.

Um eine datengesteuerte Kultur in Ihrem Unternehmen aufzubauen, sollten Sie auch überprüfen, wie Sie mit Ihren Daten umgehen. Anstatt es als Rohmaterial für die Analytik zu betrachten, behandeln Sie es als ein Produkt mit einem echten Return on Investment.

Menschen

Bei der Erstellung einer BI-Implementierungsstrategie sollten Sie Ihre Mitarbeiter und ihre Fähigkeiten nicht außer Acht lassen. Andernfalls verschwenden Sie Ihr Budget und Ihre Zeit mit der Einführung der Technologie, die von Menschen sabotiert wird, die sich daran gewöhnt haben, anders zu arbeiten.

Berücksichtigen Sie daher, wer mit einem BI-Tool interagiert, um geeignete Dashboards für jede Entscheidungsebene bereitzustellen. Beispielsweise benötigen ein für die Maschinenwartung zuständiger Mitarbeiter, ein Datenanalyst und ein CEO unterschiedliche Arten von Dashboards.

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Ein weiterer Punkt, den Sie bei Ihren Mitarbeitern beachten sollten, ist deren technischer Hintergrund. Die Erstellung einer Business-Intelligence-Strategie und Roadmap für ein technisch versiertes Unternehmen ist nicht dasselbe wie die Erstellung für eine Organisation, die mit digitalen Technologien nicht vertraut ist.

Wenn wir das technische Fachwissen der Benutzer und die Prozesse verstehen, an denen sie beteiligt sind, können wir benutzerdefinierte Dashboards für jede Rolle erstellen, anstatt ein allgemeines Dashboard für alle Unternehmensprozesse mit einer verblüffenden Anzahl von Filtern. Damit erweitert sich das Spektrum der BI-Anwender von Führungskräften und Analysten bis hin zu einfachen Managern und Mitarbeitern.

— Alexandr Obolenskiy, Leiter der BI-Abteilung, *instinctools

Verfahren

Auf dieser Seite der BI-Strategie geht es um die Einrichtung des Technologieimplementierungsprozesses. Zu diesem Zweck sollten Sie über die Einstellung eines Chief Data Officer (CDO) nachdenken, ein Projektbudget definieren, Sicherheits- und Compliance-Fragen berücksichtigen und KPIs identifizieren, um die Effektivität des BI-Blueprints und der Technologieeinführung zu verfolgen.

Außerdem ist es wichtig, sich um den Wissenstransfer von Ihrem Technologiepartner zu kümmern. Achten Sie daher auf die Einrichtung eines BI-Kompetenzzentrums. BICC ist Ihr Inhouse-Team, das die Selbstnutzung des Systems für technisch nicht versierte Mitarbeiter wirklich komfortabel macht und kleinere Anpassungen wie die Dashboard-Konfiguration übernimmt.

Mit diesem Ansatz machen Sie die Benutzer weiter und erhöhen dadurch die Änderungsgeschwindigkeit und die Effizienz der Arbeit mit dem BI-System. Sie werden auch unabhängiger von Ihrem Technologiepartner und wenden sich nur für größere Änderungen an ihn, z. B. die Anbindung neuer Datenquellen an das System, die Visualisierung von Daten zu neuen Geschäftsprozessen und mehr.

Das abschließende Ergebnis der Arbeit am Prozessgebiet einer BI-Strategie ist die Entwicklung einer BI-Roadmap. Es ist ein Dokument, das konsequent die einzelnen Schritte beschreibt, die für die Implementierung von BI, Projektmeilensteinen, Fristen und KPIs zur Bewertung Ihres Fortschritts erforderlich sind.

Datenprofilerstellung: ein grundlegender Schritt, den Sie unternehmen sollten

Vor dem Laden in ein BI-System müssen Ihre Daten auf Qualität und Konsistenz geprüft werden. Darum geht es bei der Erstellung von Datenprofilen.

• Datenqualität. Schlechte Datenqualität ist der Grund für eine Vielzahl von Geschäftsproblemen, wie z. B. ungenaue Finanzprognosen, regulatorische Probleme, verlorene Kunden, Rufschädigung usw. Qualitativ hochwertige Daten werden die Zeit Ihrer Mitarbeiter belasten – und das ist, bevor wir irrelevante Ergebnisse erwähnen. Statistiken zeigen, dass die Bewältigung wiederkehrender Probleme im Zusammenhang mit der Datenqualität bis zur Hälfte der Arbeitszeit der Mitarbeiter in Anspruch nehmen kann.
• Datenkonsistenz. Die Duplizierung von Daten in verschiedenen Systemen kann suboptimale Geschäftsprozesse widerspiegeln, bei denen Mitarbeiter manuell und unkoordiniert dieselben Informationen in zwei verschiedene Systeme eingeben. Dadurch kommt es zwangsläufig zu Eingabefehlern und unvollständigem Abgleich. Stattdessen sollte die Regel eines einzigen Einstiegspunkts für beliebige Daten funktionieren, und die Systeme sollten sie dann nur austauschen, anstatt eine Kopie zu erstellen.
• Datenklassifizierung. Dies ist erforderlich, wenn Daten aus verschiedenen Quellen stammen. Das kann Ihr Data Lake, ERP oder Traffic von Ihrer Website sein, um nur einige zu nennen. Zusätzlich zur Quelle sollten Sie die Datenstruktur (strukturiert oder unstrukturiert) berücksichtigen, um Daten richtig zu klassifizieren, da dies die Bestimmung der Aktualisierungshäufigkeit für jedes Datenprofil vereinfacht.

Bei der Profilerstellung von Daten stellen Sie möglicherweise fest, dass einige davon nicht so oft aktualisiert werden, wie dies für eine effektive Entscheidungsfindung erforderlich ist.

Bedenken Sie, dass Sie nicht unbedingt Echtzeit-Updates anstreben müssen. Normalerweise braucht man solche Dinge nur, wenn man mit Finanzmärkten zu tun hat. Wenn Sie jedoch ein E-Commerce-Unternehmen besitzen und Ihr Logistiksystem und ERP nur einmal am Tag synchronisiert werden, kann es vorkommen, dass das Produkt im Geschäft eingetroffen ist, aber nicht auf der Website angezeigt wird. Sie riskieren also, Kunden aufgrund der unzureichenden Häufigkeit von Datenaktualisierungen zu verlieren.

Wir empfehlen eine kontinuierliche Datenprofilerstellung. Nutzen Sie die Automatisierung, um den Prozess zu beschleunigen und zu vereinfachen.

Auswahl von Architektur und Toolset

Bei der Auswahl von BI-Tools müssen Sie diejenigen auswählen, die es Ihnen ermöglichen, Daten einfach aufzunehmen, zu speichern, zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren.

1. Einnahme

Das Erfassen von Daten impliziert das Entnehmen von Rohdaten aus Primärquellen, ohne sie zu transformieren. Sie müssen eine geeignete Methode zur Datenerfassung auswählen.

• Echtzeitverarbeitung. Sobald die Erfassungssoftware das Datenelement erkennt, lädt sie die Daten in Ihrem Data Lake oder Warehouse als separates Objekt herunter.
• Chargenbildung. Bei diesem Ansatz sammelt die Datenerfassungssoftware Daten, gruppiert sie basierend auf Kriterien oder einem Zeitplan und sendet sie dann in Stapeln an den Datenspeicher.
• Mikrobatch. Dies ist eine Unterart der Stapelverarbeitung. Der Unterschied besteht darin, dass die Chargen kleiner sind.

Die Datenerfassungssoftware hängt von der Art der Daten ab, die Sie verarbeiten, den verwendeten Datenquellen und der Geschwindigkeit, die Sie für den Zugriff auf die Daten benötigen. Apache Kafka, Azure Stream Analytics und Amazon Kinesis sind die bemerkenswertesten Akteure auf dem Markt für Datenerfassungstools.

2. Lagerung

An dieser Stelle sollten Sie angeben, wo Ihre Daten gespeichert werden. Es stehen mehrere Optionen zur Verfügung. Wir haben bereits die Unterschiede zwischen Data Lake und Warehouse behandelt, als wir über den Aufbau einer soliden Dateninfrastruktur gesprochen haben.

Außerdem sollten Sie festlegen, welche Ihrer Daten „heiß“ und welche „kalt“ sind, wenn Sie sich das Speichern von Daten sparen möchten, die Sie nicht ständig zur Hand haben. Sowohl On-Premise- als auch Cloud-Speicher bieten Optionen für heiße und kalte Daten. Beispielsweise können heiße Daten, die einfach und schnell zu bewerten sein müssen, auf den Solid-State-Treibern (SSD) und im Arbeitsspeicher (RAM) gespeichert werden, und kalte Archivdaten können auf optischen Datenträgern aufbewahrt werden. Es gibt auch warme Daten, die nicht so oft verwendet, aber nicht archiviert werden, wie die fünf Jahre alten Verkaufsdaten, die Sie alle paar Jahre für einen Stichtag benötigen. Es kann auf Festplattentreibern (HDD) gespeichert werden.

3. Verarbeitung

Eine direkte Verbindung zwischen heterogenen Datenquellen und einem Data Warehouse, in dem Informationen fehlerbereinigt, strukturiert und klassifiziert werden müssen, ist nicht möglich. Sie benötigen eine Bridge, ein ETL-Tool, das die Rohdaten verarbeitet und in drei Schritten vereinheitlicht.

• Extrakt. Das Tool ruft Daten aus Ihren Datenquellen wie Tabellenkalkulationen, Legacy-Systemen, CRM, ERP, Analysen usw. ab.
• Verwandeln. Alle extrahierten Daten werden analysiert, um Duplikate zu identifizieren und zu löschen, neue Spalten zu bilden oder aufzuteilen usw. Danach können die Daten standardisiert – gefiltert, sortiert und verifiziert werden.
• Belastung. Die Daten gehen in das Repository oder in die Analysesoftware.

Der Unterschied zwischen ETL und Datenaufnahme besteht darin, dass es bei ETL einen Datentransformationsschritt gibt.

Solange der ETL-Prozess bei der Bereitstellung qualitativ hochwertiger Datenanalysen die erste Geige spielt, wird die Auswahl eines geeigneten Tools zu einem entscheidenden Unterfangen. Die Entscheidung muss auf mehreren Faktoren basieren, wie z. B. Ihrem Anwendungsfall (eine Cloud-Lösung oder eine On-Premise-Lösung, die Notwendigkeit von Echtzeit-Updates usw.), Wartungsspezifikationen, Skalierbarkeit, integrierte Integrationen und Kosten.

4. Analytik und Visualisierung

Die Definition eines analytischen Toolsets ist der nächste Schritt in Ihrer BI-Strategie. Laut Gartner Magic Quadrant sollten Sie auf drei führende Anbieter im Bereich Data Analytics achten – Power BI, Tableau und Qlik. Die Wahl des am besten geeigneten Tools muss sich an Ihren Anforderungen und Einschränkungen orientieren.

• Gegenwartsarchitektur. Es ist nicht zwingend erforderlich, eine separate BI-Lösung zu implementieren. Analytics kann in Ihre bestehenden Anwendungen integriert werden, um die Entscheidungsfindung und deren Genauigkeit zu beschleunigen. Darüber hinaus ermutigen eingebettete Analysen und der sofortige Zugriff auf Daten die Benutzer, sich bei ihren täglichen Aufgaben stärker auf Daten zu verlassen.
• Aktueller Technologie-Stack. Wenn Ihre Organisation bereits Microsoft-Produkte verwendet, ist die Wahl von Power BI und anderen Infrastrukturtools aus dem Microsoft-Stack ein sinnvollerer Ansatz.
• Bereich von Benutzern und Aufgaben. Tools für ein Startup und ein Unternehmen mit 3.000 Benutzern werden anders sein. Letztere benötigen wahrscheinlich eine Open-Source-Lösung, um Lizenzkosten oder Vereinbarungen mit dem Anbieter für einen speziellen Lizenzplan und Rabatte zu eliminieren. Während ein Skalierungs-Startup definitiv andere Optionen in Betracht ziehen kann.

Indem Sie in dieser Phase sorgfältig ein Toolkit zusammenstellen, können Sie jeden Mitarbeiter dazu befähigen, ein Datenheld zu sein. Hier sind einige Beispiele für Dashboards für einfache Mitarbeiter und Mitglieder der C-Suite.

Operative Dashboards für Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen enthalten detaillierte Echtzeitinformationen.

Und strategische Dashboards für das Senior-Level-Management enthalten wichtige Kennzahlen für das gesamte Unternehmen.

Wie wir einem großen Einzelhändler geholfen haben, den Umsatz um 9 % zu steigern. Spoiler-Alarm: Es geht um eine logische BI-Strategie

Eine gut entwickelte BI-Implementierungsstrategie versetzt Sie in die Lage, die Technologie vollständig zu nutzen. Hier ist ein Beispiel für eine BI-Strategie, die es einem unserer Kunden, einem Verkaufsautomatenhändler, ermöglichte, schneller genauere Entscheidungen zu treffen und mit seinem Geschäftswachstum Schritt zu halten.

Die bestehende Lösung war in Bezug auf die Skalierbarkeit ineffizient:

„Uns war nie ganz klar, dass wir so viele ungenutzte Daten haben. Nur etwa die Hälfte aller Daten, die uns zur Verfügung standen, wurde für Entscheidungen verwendet“, sagt der Product and Customer Experience Director des Unternehmens.

Wie wurden also die sorgfältig entworfene Strategie und die präzise BI-Roadmap entwickelt?

Während der Visionsphase stellten wir fest, dass Business Intelligence mehrere Unternehmensprozesse verbessern könnte:

• Entgangene Umsätze finden
• Erkennen von Verträgen mit niedriger Marge
• Überwachung des technischen Zustands von Verkaufsautomaten in Echtzeit

Darüber hinaus benötigte der Kunde ein intuitives Tool ohne Begrenzung der zu verarbeitenden Datenmenge. Und obwohl Power BI das benutzerfreundlichste Tool ist, hat es auch ein Limit von 3.500 Datenpunkten. Daher haben wir uns aufgrund der Anforderungen des Kunden an das Datenvolumen für Qlik entschieden, das keine starren Beschränkungen in der Anzahl der Datenpunkte hat.

Nach der Implementierung einer BI-Software gemäß der vorab erarbeiteten Strategie reduzierte der Kunde die Zahl der Umsatzeinbußen um 30 %, verhandelte margenschwache Verträge neu und minimierte die Stillstandszeiten der Automaten so weit wie möglich. Der Zusammenfluss dieser Ergebnisse führte innerhalb eines halben Jahres zu einem Anstieg des Gesamtkundenumsatzes um 9 %.

Schöpfen Sie das volle Potenzial eines BI-Systems aus

Idealerweise wird eine Strategie entwickelt, bevor Schritte zur Implementierung der Lösung unternommen werden. Aber was ist mit Organisationen, die es bereits geschafft haben, die Technologie selbst zu implementieren, sogar einige niedrig hängende Früchte gepflückt haben, aber dann erkannt haben, dass die Möglichkeiten von BI noch viel weiter reichen könnten?

An einem gewissen Punkt verstehen Benutzer, die nicht neu in BI sind, dass sie das volle Potenzial der Technologie ohne eine geeignete Business-Intelligence-Strategie und Roadmap nicht ausschöpfen können.

Eine BI-Strategie für Organisationen, die die Technologie bereits nutzen, umfasst die gleichen grundlegenden Schritte – genau wie für Anfänger. Ebenso wichtig ist es für sie, die Vision, die Menschen und den Prozess im Auge zu behalten, sich um die Datenqualität zu kümmern, BI-Tools zu überdenken usw. Es zeichnet sich jedoch eine andere Sache ab, auf die man achten muss. Organisationen mit selbst implementierter BI müssen ständig Brände löschen, die unvermeidlich auftreten, wie z.

Einer unserer Kunden hat Power BI für Mitarbeiter aller Abteilungen und Ebenen implementiert. Aber im Laufe eines Jahres stellten sie fest, dass sie nicht alle Möglichkeiten des Tools nutzten. Deshalb haben wir gehandelt. Bei der Festlegung der Business-Intelligence-Strategie arbeiten wir in zwei Richtungen:

• Beginn einer gründlichen Untersuchung der Architektur, Funktionen und Einschränkungen des Systems. Es ist ein zwingender Schritt, die Datenspeicherarchitektur an die Bedürfnisse der Endbenutzer des Systems anzupassen, damit Mitarbeiter auf jeder Organisationsebene die benötigten Daten selbstständig aus dem Datenspeicher abrufen und diese Informationen verwenden können, um benutzerdefinierte Berichte zu erstellen.

Parallel zu diesem großangelegten Prozess arbeiteten wir an den aktuellen Aufgabenstellungen des Auftraggebers.

• Helfen bei der Bewältigung laufender Aufgaben. Der Kunde hatte ebenfalls klar definierte Aufgaben, aber sein internes BI-Team war zu klein und nicht kompetent genug, um die Arbeitslast zu bewältigen. Wir haben diese Aktivitäten angezapft. Auf diese Weise erhielt der Kunde die benötigten Berichte schneller, und wir lernten die Architektur des Systems und die Leute auf der Kundenseite kennen, damit wir das Wissen an sie weitergeben konnten.

Mit einer umfassenden BI-Strategie erhöhen Sie die Erfolgschancen Ihres BI-Projekts

Ohne Ausarbeitung der Bereiche Vision, People und Process können Sie die Lösungsarchitektur oder das leistungsfähigste Toolset für Ihre Aufgaben nicht genau auswählen. Daher ist es besser, einen ganzheitlichen Ansatz für die Implementierung einer Datenanalyselösung zu verfolgen, indem Sie eine BI-Strategie entwickeln. Denken Sie auch daran, dass Ihr BI-Projekt nicht mit der BI-Bereitstellung endet. Es ist eine langlebige Initiative. Ihre BI-Software muss sich ständig weiterentwickeln, wenn sich Ihre externen und internen Bedingungen ändern und neue Prozesse, Systeme und Daten auftauchen. Um diese Anpassungen reibungslos zu gestalten, benötigen Sie eine Business-Intelligence-Strategie. Ohne eine robuste BI-Strategie, die regelmäßig an den aktuellen Stand der Dinge angepasst wird, wird es viel schwieriger sein, herauszufinden, wie es weitergehen soll.

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