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Business-Intelligence – wie auch mittlere Unternehmen von Ihren Daten profitieren können Business-Intelligence – Datenanalyse leicht gemacht

Autor / Redakteur: René Glaus / Silvano Böni

Schweizer KMU sind sich zwar der Bedeutung der Digitalisierung bewusst, haben jedoch meist noch keine konkrete Strategie um diese Veränderung gewinnbringend für sich zu Nutzen. Damit verlieren sie wichtige Zeit, obwohl es bereits heute einfache und kostengünstige Möglichkeiten gibt aus den vorhandenen Daten grossen Mehrwert zu erzielen.

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(Bild: Marketinginput)

Stark sinkende Kosten zum Bespiel für Sensoren, Computer und Speicher sowie massiv höhere Datengeschwindigkeiten werden das Datenvolumen in den kommenden Jahren exponentiell wachsen lassen. Allein in den letzten zwei Jahren verdoppelte sich die Datenmenge. Die darin verborgenen Informationen bilden zudem einen relevanten Teil des zukünftigen Geschäftsvermögens. In Schweizer KMU ist man sich diesem Potenzial zwar inzwischen bewusster, nutzt es aber höchst oberflächlich, meist gibt man sich mit den vom ERP gelieferten statischen Cockpits zufriedengibt. Auch wird Datenanalyse mit hohem Aufwand und wenig Ertrag assoziiert. Zudem verlassen sich viele Unternehmer noch immer allzu gerne auf ihre langjährige Erfahrung und ihr Bauchgefühl. Dabei vernachlässigen sie jedoch die Auswirkungen einer sich stark verändernden Umwelt oder die Möglichkeiten sich neue Informationsquellen zu erschliessen, um diese für zuverlässigere und sichere Entscheidungen zu nutzen.

Digitalisierung bringt Veränderung

Parallel zum Datenvolumen entwickelten sich auch die Möglichkeiten der effizienten Datenaufbereitung und deren aussagekräftigen Darstellung, woraus eine noch junge, aber starkwachsende Software-Industrie, die Business-Intelligence, hervorging. Gemäss Gartner, dem weltweit grössten Marktforschungsinstitut, hat die Business-Intelligence (BI) respektive die beschreibende Analytik 2017 den Sprung in den Arbeitsalltag der grossen Unternehmen geschafft und bildet dort einen immer wichtigeren Bereich. KMU sind davon noch 3 bis 5 Jahre entfernt, obwohl ihnen dieselben Möglichkeiten bereits heute mit sehr überschaubarem Aufwand zur Verfügung stehen.

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Es ist unbestritten, die Digitalisierung ruft eingreifende Veränderungen in allen Bereichen des Unternehmens hervor. Ebenso unbestritten ist das Gewinnpotenzial, das den Daten inne liegt. Um aus den Daten einen Mehrwert zu erzielen braucht es eine konsequente Umsetzung der Daten-Wertschöpfungskette von der Aufbereitung über die Infrastruktur bis hin zur Umsetzung der Erkenntnisse aus der Analytik mit entsprechenden Massnahmen. Die Daten und deren Nutzung muss Bestandteil der Unternehmenskultur und -strategie sein und damit mittelfristig Teil der Organisation werden.

Daten sammeln und aufbereiten

Am Anfang der Wertschöpfungskette steht die Datensammlung und deren Aufbereitung. Es zeigt sich, dass derzeit nur ein Bruchteil der vorhandenen Daten genutzt werden. Wenn Daten das Öl der Zukunft sind, also der Treibstoff, ist die Dateninfrastruktur der Motor und die Datenanalyse, also die Business-Intelligence (BI), das Armaturenbrett. Entgegen der weitläufigen Meinung die durch Menschen generierten Daten würden in Zukunft stark steigen sehen die Experten vor allem die Industrie 4.0, also die automatisierte Fabrikation und das Internet of Things, als Quelle der Datenexplosion. Erst durch eine effiziente Aufbereitung und zielführende Darstellung können aus dieser Datenflut neue Informationen und Erkenntnisse gewonnen werden. Derzeit ist die Symbiose zwischen dem Mensch, mit seinem unternehmerischen Wissen, Kreativität und Erfahrung einerseits und die Effizienz der Maschine und dem Einsatz von intelligenten Algorhithmen am erfolgreichsten. Entscheidend sind jedoch die Mitarbeiter, die aufgrund von Hypothesen die Daten mit neuen Attributen anreichern und durch die Analyse zu neuen Einsichten und Erkenntnissen gelangen. Erfahrungsgemäss bleiben Digitalisierungsprojekte nach Erreichen der Erkenntnisse stehen, weshalb auch kein unternehmerischer Mehrwert entsteht. Entscheidend ist es die datenbasierten Einblicke in die Geschäftswelt zu «übersetzen» und mit entsprechenden Massnahmen zum Beispiel in Form von neuen Prozessen, um-zusetzen - denn erst die Transformation bringt den Erfolg.

Kosten sparen, Umsatz steigern

Die Mitarbeiter sind die grösste Herausforderung, denn neue Erkenntnisse können bestehende Annahmen disqualifizieren und zu tiefgreifenden Veränderungen und Widerstand führen. Die Einführung von Datenanalytik als Teil der Unternehmenskultur und die Business-Intelligence als Teil der Ablauforganisation ist vergleichbar mit der Einführung der Qualitätsmanagement-Systeme am Anfang der 80er Jahre. Sie erfordert sowohl von den Mitarbeitern, vor allem aber von der Führung, eine starke Anpassung. Eine weitere Parallele zur QM sind die Prozesse. In Zeiten sich angleichender Produkte machen die Prozesse den Unterschied. Auch hier hilft die BI. Mit ihr lassen sich zum Beispiel Log–Daten grafisch aufbereiten wodurch Schwachstellen einfacher erkannt werden können. Die Wirtschaftlichkeit von BI ist hinlänglich bewiesen. Durchschnittlich lassen sich bis 20 Prozent Kosten einsparen und der Umsatz lässt sich um circa 10 Prozent steigern – die Zeitersparnis nicht miteingerechnet.

Für einen erfolgreichen Einstieg in die Digitalisierung und um die Belegschaft auf die Veränderung vorzubereiten empfiehlt sich ein BI-Projekt. Unternehmen sollten mit einem breit abgestützten Projektteam maximal drei Anwendungsbereiche suchen und sich für jenes mit dem wirtschaflich geringsten Risiko und der grössten Erfolgswahrscheinlichkeit entscheiden. Wie bei der QS, um das Beispiel weiter zu verwenden, sind ausnahmslos alle Unternehmensbereiche von der Digitalisierung betroffen. Um den Mitarbeitern den Nutzen der Daten aufzuzeigen muss das erste Projekt ein Erfolg sein. Deshalb kommt der Führung und dem Projektteam eine grosse Bedeutung zu. Für KMU empfiehl sich der Beizug eines externen Beraters. Es zeigte sich, dass interaktive Dashboards für den Verkauf oder das Supply-chainmanagement das Mittel der Wahl sind.

Neue Datenstruktur und Software

Um den Daten ihre Schätze zu entlocken stehen verschiedene neue Werkzeuge zur Verfügung. Bisherige Tools wie zum Beispiel das derzeit noch sehr häufig verwendete Microsoft Excel eignen sich vor allem wegen der mangelnden Performance und der fehlenden Zeitintelligenz eher weniger für die Business-Analytik. Erst der dreidimensionale und interdisziplinäre Blick auf die Daten offenbart neue Einblicke und Erkenntnisse. Dazu braucht es eine neue Datenstruktur und Software, die auf die Integration neuer Datenquellen, sowie die Verarbeitung und Darstellung grosser Datenmengen optimiert sind und sich intuitiv bedienen lassen. Neue und bestehende Hersteller bieten solche Systeme an und schliessen damit die Lücke zwischen den bestehenden ERP-Datenbanken und der Business-Intelligence. Zu den derzeit führenden Anbietern zählenQliq-View/Sense, Tableau oder Microsoft – dessen Tools PowerPivot oder PowerBI derzeit als Markführer gelten und dank ihrer Nähe zu Excel den Einstieg in die BI vereinfachen können. SMM

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