BI ist schön, macht aber Arbeit

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Mit diesem abgewandelten Valentin-Zitat möchte ich mit aller Deutlichkeit jedweder Behauptung widersprechen, die Früchte eines erfolgreichen BI-Projektes seien nur ein paar Mausklicks entfernt, weil moderne Tools den Designprozess einer BI-Lösung so smart und intelligent unterstützen, dass man a.) nicht mehr viel tun muss und b.) fast nichts mehr falsch machen kann. Das ist a.) kompletter Unfug und b.) auch kompletter Unfug.

Wenn Sie also irgendwo etwas in dieser Richtung lesen, vergessen Sie es, egal wo sie es lesen.

BI ist ein weites Feld und eine genauere Definition dessen, was im Einzelfall damit gemeint sein könnte, ist schon fast nicht möglich. Es geht, grob gesprochen, um ein System zur Unterstützung von Entscheidungen auf allen Ebenen des operativen und strategischen Managements. Dazu werden Daten aus internen und externen Quellen in geeigneter Weise analysiert und so aufbereitet, dass sie diesem Zweck optimal gerecht werden. Niemand kann ernsthaft glauben, dass das mit ein paar Mausklicks zu erreichen ist.
Wenn man sich ein wenig mit der Literatur zum Thema befasst, dann findet man zu einem großen Teil eher technische Themen, Master-Data-Management, Data-Mining, technische Datenmodelle und so weiter. Man kann sich wunderbar über diese Themen auslassen und wahrlich grandiose und komplexe Architekturen zur Verwaltung von Daten entwerfen. In Sachen BI ist man damit bestenfalls ein Schrittchen vorangekommen, denn BI ist nur in zweiter Linie ein technologisches Thema, es ist ein Business-Thema und ohne mindestens einen greifbaren Business-Case ein vollkommen sinnloses Unterfangen.

Ich habe irgendwo den Satz gelesen „…damit ein BI-Projekt erfolgreich sein kann, müssen Mathematiker mit Leuten aus dem Business sprechen“. Man kann davon ausgehen, dass dies für beide Seiten eine irritierende Vorstellung ist. Dummerweise ist da aber etwas Wahres dran. BI-Projekte erzwingen einen ständigen Dialog zwischen Menschen, die unter normalen Umständen nur selten miteinander sprechen und dann noch seltener verstehen, was der andere denn so meint und sagt.

Wozu eigentlich Mathematiker (oder artverwandte Gesellen), muss das sein?

Ja, das muss sein. Der Entwurf von geeigneten Modellen zur Analyse von komplexen, heterogenen Daten ist auf sehr spezielle Fähigkeiten angewiesen, und die sind bevorzugt in den Köpfen besagter Gruppen anzutreffen. Die müssen dann auch noch verstehen, worum es eigentlich geht und was am Ende dabei herauskommen soll. Sie können davon ausgehen, dass so etwas anstrengend für beide Seiten ist, aber auch höchst ergiebig, wenn es funktioniert.

Für den ersten Schritt in dieser Richtung nutzen Sie am besten ein sehr vertrautes Tool: Ihren eigenen Kopf. Dieser Ansatz kann im Vergleich mit manchen Empfehlungen der beratenden Zunft schon mal als originell gelten.

Es bleibt den BI-Verantwortlichen also nicht erspart, zunächst einmal intellektuelle Schwerstarbeit zu leisten und intensiv über Wechselwirkungen und Systemstrukturen nachzudenken.

Mythen und Legenden – und das Ausräumen dieser

Ich sage: Vorsicht vor den Nerds, die behaupten, dass man zukünftig über so altbackene Dinge wie Ursache und Wirkung nicht mehr nachdenken muss und dieser Ansatz durch die Suche nach Korrelationen in Big-Data-Clouds ersetzt wird.

Wir lassen also ein paar smarte Programme auf gewaltige Datenansammlungen los, und wie durch Zauberhand sprudeln die spektakulärsten Erkenntnisse heraus. Wir wüssten dann nicht mehr, warum etwas passiert, sondern nur noch wann und mit welcher Wahrscheinlichkeit in welcher Reihenfolge, aber das reiche vollkommen aus, sagen sie, die Nerds.

Bis es so weit ist, sind wir wohl weiterhin gezwungen, Erkenntnisse und Annahmen über Zusammenhänge im Business zu gewinnen und diese Annahmen den besagten Mathematikern mitzuteilen, damit diese darüber nachdenken können, wie sie herausfinden, ob wir Recht haben. Denn darum geht es ganz wesentlich bei BI-Projekten: Man stellt Vermutungen über quantitative und qualitative Aspekte von Business-Szenarien an und untersucht interne und externe Daten, um diese Annahmen zu verifizieren und ggf. zu modifizieren. Idealerweise ergeben sich daraus verwertbare Informationen, die in geeigneter Weise in Entscheidungsprozesse eingebunden werden können.

Es ist ja nicht so, dass es in den letzten Jahrzehnten an Verfahren zur Ableitung und Interpretation von KPIs gemangelt hätte. Es ist auch nicht so, dass die Probleme aus den operativen Bereichen verzweifelt darauf gewartet hätten, dass endlich jemand BI erfindet, um sie zu lösen. Diese Ausgangssituation lässt vermuten, dass die Ideen und Konzepte, die heute unter dem Label BI angeboten werden, nicht ganz soooo neu sind.

Und wo ist das Innovative?

Theoretisch und praktisch können wir heute sehr viel mehr Daten in Analysen einbeziehen, wir können wesentlich aufwendigere Verfahren anwenden und wir können das viel schneller und damit viel öfter tun – in Echtzeit, wenn es sein muss. Dass aus einem „mehr“ von Allem nicht selten auch nur mehr Verwirrung resultiert, klammern wir jetzt mal aus.

Ich nehme mal an, dass kaum jemand sinnvollerweise strategische Entscheidungen in hoher Taktung nachjustiert, nur weil ihm in Echtzeit aus dem operativen Geschäft frische Daten angeboten werden.

Im operativen Bereich ist das schon eine andere Sache. Da bietet ein gut gemachtes BI-Projekt zweifellos die Möglichkeit, die eigenen Prozesse wesentlich passgenauer und schneller an Marktanforderungen anzupassen und/oder Probleme frühzeitig zu erkennen.

Wie gesagt, ein gut gemachtes BI-Projekt bedeutet eine Menge Arbeit… siehe oben.

Teilen Sie meine Meinung? Ich freue mich auf ein Gespräch im Kommentarfeld.

– von Mario Lütkebohle, Consultant, itelligence AG –

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