Fluch und Segen der Sandkastenspiele

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1 Methoden Teil 1: Warum häufig unkoordiniert ist Fluch und Segen der Sandkastenspiele Die intensive Analyse von Daten soll betriebliche Entscheidungen unterstützen. Doch häufig fehlen in Unternehmen koordinierte Business-Intelligence-Konzepte, die entsprechende Daten bereichsübergreifend zusammentragen und auswerten. Stattdessen basteln viele Abteilungen an eigenen Analyse- und Reporting-Modellen, was zu widersprüchlichen Ergebnissen und ineffizienten Anwendungen führt. Dieser erste Teil der zweiteiligen Serie rund um (BI) widmet sich der Frage, warum BI häufig so unkoordiniert verläuft. von Ursula Besbak und Erik Purwins Wie viel wird täglich produziert? Wie viel Material wird durchschnittlich verbraucht? Was ist noch im Lager? Wie häufig sind Wartungen erforderlich? Verlässliche Daten zu all diesen Fragen helfen Entscheidungsträgern, das Unternehmen erfolgreicher zu steuern. Datenerfassungs- und Berichtssysteme gibt es so lange, wie es Firmen gibt. Im heutigen Hightechzeitalter kommen noch umfangreiche Analysemöglichkeiten hinzu. Experten nennen so einen IT-basierten, integrierten, unternehmensspezifischen Gesamtansatz zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungen kurz BI. Die zentrale Aufgabe von BI ist die effiziente und effektive Informationsversorgung im Unternehmen. BI ist kein Produkt, das es von der Stange gibt. Die mit BI-Werkzeugen erstellten Anwendungen für Analyseund Reporting-Prozesse werden der spezifischen Struktur und den Bedürfnissen des jeweiligen Unternehmens angepasst. BI konzentriert sich dabei nicht nur auf die technischen Abläufe. Vielmehr erfordert dieser Gesamtansatz ein Zusammenspiel von fachlichen, technischen und organisatorischen Komponenten. Und genau dort liegen die Schwierigkeiten. Denn zu gerne kocht jede Abteilung ihr eigenes Süppchen. Von der Beschaffung über die Produktion bis zum Vertrieb sie alle nutzen eigene Analyseverfahren und erstellen Datenlager, in denen sich Außenstehende kaum zurechtfinden. Statt von den vielen Daten und Analysemöglichkeiten zu profitieren, wird der vermeintliche Segen dieser Informationsvielfalt zum Fluch. Denn wenn jeder im Unternehmen sein eigenes Kennzahlenverarbeitungssystem erstellt und dieses nicht mit dem Schema anderer Abteilungen zusammenpasst, entsteht schnell Streit darüber, welche Ergebnisse und Erkenntnisse stimmen. Übergangslösungen über Jahre Was häufig fehlt, sind ein BI-Bewusstsein und ein unternehmensübergreifender BI-Ordnungsrahmen. Es geht darum, die benötigte Information zur richtigen Zeit am richtigen Ort und in der benötigten Qualität zu angemessenen Kosten zu erhalten. BI bettet verstreute, aber dringend benötigte Daten in die betroffenen Geschäftsprozesse ein und stellt sie den zugehörigen Informationssystemen zur Verfügung. Mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen lassen sich unter anderem Geschäftsabläufe optimieren und Kundenbeziehungen profitabler gestalten. Die effiziente und effektive Informationsversorgung sollte dabei fachlich motiviert sein. Organisation und Technik sind unterstützende Teilaspekte. Es geht also nicht darum, schnell mal eben einen Report zu bauen. Gefragt ist vielmehr das intelligente Sammeln, Aufbauen, Auswerten und Präsentieren aussagekräftiger Kennzahlen für unterschiedliche Anwendungsgebiete und unterschiedliche Nutzergruppen. Artikelserie Teil 1: Warum häufig unkoordiniert ist Teil 2: Fokussierte BI-Strategien PHP Magazin

2 Methoden Abb. 1: Informationspyramide nach August-Wilhelm Scheer Wer sich bei Fragestellungen ausschließlich auf eine Abteilung bezieht, hat mehr Freiheitsgrade als bei einem unternehmensweiten Reporting. Entscheidungsvorbereiter, die im Unternehmensbereich bleiben, können vieles wie in einer Sandkiste zunächst ausprobieren, ohne dass es abteilungsübergreifend standardisiert sein muss. Schwierig wird es allerdings, wenn diese Auswertung regelmäßig erwartet wird. Dann muss das Sandkastenkonzept in geregelte, verbindliche Bahnen gebracht werden. Allerdings lässt sich das neue, strukturierte Aufsetzen von Prozessen schlecht bei den dafür zuständigen Entscheidern verkaufen, weil sie sehen, dass es bereits eine Sandkastenlösung gibt. Das Problem verschärft sich durch die Schnelllebigkeit unserer Zeit. Niemand hat mehr die Geduld, auf eine ordentlich aufgesetzte Lösung zu warten, die unternehmensübergreifend an die Gegebenheiten angepasst wird. Vielen reicht die quick and dirty -Variante. Und so haben Übergangslösungen die Tendenz, lange zu überleben und auch nach zehn Jahren noch verwendet zu werden. Das hat zur Folge, dass erhöhter manueller Aufwand betrieben werden muss. Mitarbeiterkapazitäten werden für die Erstellung von Reports gebunden, statt für die Analyse und Interpretation der Ergebnisse. Es gibt keine Revisionssicherheit und keine Sicherheit bei den Betriebsabläufen. Vielmehr zeigt sich immer wieder eine hohe Fehleranfälligkeit. Hinzu kommt, dass sich einzelne Datenspezialisten mit solchen Übergangslösungen ein Herrschaftswissen aufbauen. Deshalb gibt es von diesen durchaus auch Widerstände gegen Maßnahmen zur Erhöhung der Transparenz und zum Abbau von Insellösungen. Doch ist ein solcher Experte eines Tages nicht mehr greifbar, hat kein anderer mehr den Durchblick. Deshalb sind klare Vorgaben der Vorgesetzten wichtig. Doch auch das Topmanagement agiert häufig nicht vorbildlich, sondern treibt seine Mitarbeiter nur vor sich her. Zu viele Richtlinien und Standards verhindern andererseits kreative Lösungen. Zu strikte Reglements wirken weder sonderlich motivierend noch qualitätssteigernd. Die Folge ist, dass viele Analytiker dann doch wieder im stillen Kämmerlein verschwinden und an ihren eigenen Konzepten feilen. Die große Herausforderung liegt demnach darin, eine Balance zwischen quick and dirty -Lösungen und klaren Spielregeln zu finden, die auch internen und externen Qualitätsprüfungsverfahren standhalten. Details zu dieser Lösung werden ausführlich im zweiten Teil dieser BI-Serie erläutert. Zunächst geht es jedoch darum, welche Einsatzgebiete für BI grundsätzlich infrage kommen. BI in allen Unternehmensbereichen Das Topmanagement hatte schon immer den Anspruch, mit BI-Kennzahlen versorgt zu werden. Voraussetzung dafür sind fachlich und technisch integrierte Daten, da bereichsübergreifende Reports und Analysen benötigt werden. Managementgerechte BI-Funktionalitäten, wie einfach zu bedienende Nutzeroberflächen (Dashboards), gehören inzwischen selbstverständlich zum Leistungsumfang von BI-Tools. In seinen Anfängen war BI aber auch ein herausragendes Thema für das mittlere Management, insbesondere bei abteilungs- oder bereichsbezogenen Analysen. Diese Daten waren relativ einfach zu beschaffen. Die Integration verschiedener Datenquellen war nicht oder nur in geringem Umfang notwendig. Mittlerweile wird BI jedoch auf allen Hierarchiestufen in Unternehmen eingesetzt. Auf Mitarbeiterebene kommt BI beispielsweise Statistikern, Mathematikern, Controllern und Sachbearbeitern zugute, die mithilfe fortgeschrittener Analysemethoden Zusammenhänge in den Daten erkennen sollen. Operationale BI gibt ihnen Entscheidungsunterstützung während des Prozessablaufs. Heutzutage strukturiert BI die komplette Wertschöpfungskette vom Einkauf über die Produktion bis hin zum Vertrieb und Kundenservice. Im Vertrieb hat BI mit die längste Tradition. Das interne Berichtswesen und Finanzcontrolling zählt ebenfalls zu den klassischen BI-Nutzern. Ein neuerer BI-Anwärter wiederum ist das Risikomanagement. Bei ihm gewinnt BI an Bedeutung wegen externer Meldewesen und den zuneh- 14 PHP Magazin

3 Wissen, wie s geht. Methoden menden gesetzlichen Anforderungen (Compliance). Bei Banken und Versicherungen wird das besonders deutlich. Mehr als zwei Drittel der Versicherer in Deutschland besitzen nach eigenen Angaben folglich bereits eine BI-Strategie. Das zeigt die Studie in Versicherungsunternehmen der PPI AG, bei der 110 BI-Verantwortliche und BI-Anwender aus verschiedenen Fachbereichen Anfang Januar 2013 befragt wurden. Auch Unterstützungsprozesse wie IT und Personal setzen zunehmend BI ein. Das Analysieren und Berichten der Qualität von IT-Infrastructure-Library-(ITIL-) Prozessen ist bereits in allen Branchen ein etablierter Industriestandard (De-facto-Standard) für die Umsetzung eines IT-Servicemanagements. Das Gleiche gilt für die Einhaltung eines Service Level Agreements (SLA). Große Praxisrelevanz haben dabei insbesondere Supportprozesse (Incident/Problem/Releasemanagement) und automatisierte Bestellvorgänge, die sowohl in der Vertriebssteuerung als auch in der Produktion angesiedelt sind. Die BI-Anwendungen betreffen somit das Steuern und Kontrollieren mithilfe von Kennzahlen, die Rechnungslegung und Konsolidierung im Rechnungswesen sowie die Planung und die operationale BI im Tagesgeschäft. Abbildung 1 zeigt die Informationspyramide nach Prof. Dr. Dr. h. c. mult. August-Wilhelm Scheer. Der Gründer des internationalen Software- und Beratungsunternehmens IDS Scheer AG war dreißig Jahre Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik im Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) an der Universität des Saarlandes. Alles oberhalb der Querlinie in seiner Pyramide ist BI-relevant. Alles darunter sind Quellen für die verschiedenen Infosysteme. Verschiedene Anwendergruppen, unterschiedliche Fragestellungen Zu den BI-Anwendergruppen gehören Berichtsempfänger, Analysten und Datenspezialisten. Berichtsempfänger sind die Zielgruppe für professionalisierte und industrialisierte Informationsversorgung, wie zum Beispiel die Vertriebssteuerung und das Finanzcontrolling. In der Regel erhalten sie vorgefertigte Standardberichte mit dem für sie relevanten Auszug von Daten. Diese Berichte werden zeitpunktabhängig (zum Beispiel einmal wöchentlich) automatisch empfängerspezifisch erzeugt und an die Berichtsempfänger verteilt. Wichtig sind dabei insbesondere eine leistungsfähige Verarbeitung von großen Daten und Berichtsmengen sowie die Integration von Berechtigungen. Das heißt, jeder sieht wirklich nur das, was er auch sehen darf. Ein Beispiel: Jeder Geschäftsstellenleiter erhält immer montags die Verkaufsstatistik seiner Vertriebsmitarbeiter. Die Ergebnisse anderer Geschäftsstellen sieht er nicht. Jeder Vertriebs-

4 Methoden Abb. 2: aus der Benutzerperspektive Die wichtigsten Hersteller von BI-Werkzeugen Actuate Alteryx arcplan Birst Bitam Board International GoodData IBM (Cognos) Infor Information Builders Jaspersoft LogiXML Microsoft MicroStrategy Oracle Panorama Software Pronoz QlikTech Salient Management Company SAP SAS Institute Tableau Software Targit TIBCO Spotfire Open Source: BIRT, Palo, Pentaho und SpagoBI arbeiter erhält ebenfalls montags seine persönliche Verkaufsstatistik und eine Liste mit zu kontaktierenden Kunden für die anstehende Woche. Der übergeordnete Bereichsleiter sieht die Verkaufsstatistik für seine Geschäftsstellen, aber nicht die der einzelnen Vertriebsmitarbeiter der Geschäftsstellen. Wichtig ist dabei, dass die Zahlen für eine Ebene konsistent sind. Das heißt, die Summe des Umsatzes der Vertriebsmitarbeiter einer Geschäftsstelle entspricht dem Umsatz der Geschäftsstelle, den der Bereichsleiter für eben diese Geschäftsstelle sieht. Der Fokus der Berichtsempfänger liegt folglich auf der Frage: Was ist passiert?. Die Analysten die so genannten Poweruser sind zahlenmäßig eine relativ kleine Gruppe von Anwendern, die selbstständig Analysen durchführen und Ad-hoc-Berichte und -Analysen erstellen, wie zum Beispiel für die Kundenanalyse, im Vertriebscontrolling oder im Marketing. Sie kennen sich mit dem BI-Tool und den Daten ihrer Abteilung besonders gut aus und werden auf Anfrage von Kollegen tätig. Ein Beispiel: Ein Poweruser im Vertriebscontrolling versucht herauszufinden, warum der Absatz für ein bestimmtes Produkt eingebrochen ist. Ist es ein regionales Problem? Ist es ein Problem der zuständigen Vertriebseinheit? Sind es bestimmte Kunden(-gruppen), die das Produkt nicht mehr kaufen? Der Fokus der Analysten liegt demnach auf der Frage: Warum ist etwas passiert?. Die dritte Anwendergruppe, die Datenspezialisten, sind eine exklusive Gruppe, häufig Statistiker oder Mathematiker mit ausgeprägten analytischen Fähigkeiten und Know-how. Ihr Ziel ist es, Zusammenhänge (Korrelationen) in großen beziehungsweise sehr großen Datenmengen herauszuarbeiten. Ein Beispiel: Die Datenspezialisten versuchen herauszufinden, ob man bestimmte Eigenschaften von Kunden identifizieren kann, aus denen sich eine höhere Kündigungswahrscheinlichkeit vorhersagen lässt. Liegt aufgrund dieser Untersuchung eine Erkenntnis vor, kann das Unternehmen versuchen, diese kündigungsgefährdeten Kunden durch entsprechende Gegenmaßnahmen zu halten. Der Fokus der Datenspezialisten liegt somit auf der perspektivischen Betrachtung: Was wird passieren?. Verschiedene BI-Anwendungen sorgen oft für Chaos Innerhalb eines Bereichs bereiten Insellösungen keine Probleme. Zu den bereichsspezifischen Anwendungsfällen gehören zum Beispiel: Beim Kundenservice: Die Analyse des Aufkommens von Anrufen im Callcenter zur Mitarbeitereinsatzplanung. In der Produktion: Die Analyse von Maschinenlaufzeiten und -ausfallzeiten zur Verbesserung der Maschinenauslastung. Im Einkauf: Die Überwachung von Rahmenverträgen sowie die Analysen von Bestellmengen und -häufigkeiten für die Optimierung von Bestellungen als Input für Verhandlungen mit Lieferanten. Im Vertrieb: Die Außendienststeuerung und das Controlling der Vertriebsziele bis auf die Ebene der Mitarbeiter im Außendienst (Plan-/Ist-Vergleiche) sowie die Analyse von Kundenpotenzialen. Wie die Praxis immer wieder zeigt, wird BI aus horizontaler Sicht unkoordiniert, wenn Entscheidungsträger beginnen, die Ergebnisse aus verschiedenen Abteilungen miteinander zu verknüpfen. Bereichsübergreifende Anwendungsfälle sind wiederum überall dort zu finden, wo es zu horizontaler oder vertikaler Integration kommt (Abb. 1). Es ist zum Beispiel die umfassende Sicht auf 16 PHP Magazin

5 Methoden den Kunden. Denn ein Kunde wird in der Regel aus verschiedenen Abteilungen mit Informationen versorgt. Ein Beispiel aus der Praxis: Eine Beitragsanpassung bei einer Krankenversicherung führt zu einer Vielzahl von Kündigungen. Viele Abteilungen sind davon betroffen. In der Serviceabteilung treffen die schriftlichen Kündigungen ein. Viele Kunden schicken zur Sicherheit mehrere Kündigungen und rufen zudem an, um zu fragen, ob die Kündigung eingetroffen ist. Jeder Brief und jeder Anruf wird als ein Vorgang Kündigung eingeordnet. Folglich kann es für einen gekündigten Vertrag mehrere Vorgänge Kündigung geben. Die Serviceabteilung meldet die Anzahl der Kündigungsvorgänge an das Management. Aufgrund fehlender Kennzahlendefinition nimmt das Management fälschlicherweise an, dass die Anzahl der Kündigungsvorgänge der Anzahl der gekündigten Verträge entspricht. Das Controlling registriert diese hohe Anzahl gekündigter Verträge, was wiederum finanzielle Auswirkungen auf das Management hat. Auch das Marketing und der Vertrieb arbeiten infolgedessen mit falschen Kundenlisten weiter. Dieser Anwendungsfall hat also bereichsübergreifende Auswirkungen auf die Abteilungen Service, Management, Controlling, Marketing und Vertrieb. Es gibt verschiedene BI-Funktionalitäten, die nach Freiheitsgrad für die Anwender und Komplexität in der Bedienung unterschieden werden können. In Abbildung 2 wird die Bandbreite zwischen einfacher Dashboard-Bedienung und hochkomplexen Advanced Analytics deutlich. Dieses Spektrum an Freiheitsgrad in Kombination mit Komplexität ist eine weitere Ursache dafür, dass BI häufig so unkoordiniert verläuft. Bei den besonders komplexen Analysen (Advanced Analytics) werden Spezialisten für die Durchführung benötigt. Und nur sie können Erkenntnisse daraus ableiten. BI auf Knopfdruck hat auch Schattenseiten Heutzutage sind BI-Tools sehr ausgereift, in der Regel für jedes Betriebssystem und diverse Datenbanksysteme geeignet und sehr benutzerfreundlich, weil sie über die Jahre viele evolutionäre Prozesse durchlaufen haben. Sie sind oft selbsterklärend oder leicht erlernbar und bieten dem Nutzer die Chance, Daten in zahlreichen Darstellungsformen zu präsentieren. Allein die Analyse bietet viele Möglichkeiten: hypothesengestützte Online- Analytical-Processing-Methoden (OLAP), Prognosen, Hochrechnungen, Simulationen und die Verarbeitung sehr großer Datenbestände (Data Mining). Das funktioniert so einfach, dass die Fachabteilungen dafür nicht mehr auf die Expertise der IT-Abteilungen angewiesen sind. Per Knopfdruck können Fachleute an den Vorstand neue Kennzahlen und Erkenntnisse beispielsweise in Form einer Ampel berichten. Teilweise

6 Methoden kennen sich die Endanwender besser mit den aktuellen BI-Tools aus als die IT-Abteilung. Dieser Verlust des technischen Herrschaftswissens ist einer der Gründe für Spannungen zwischen IT- und Fachabteilung. Fachbereich fühlt sich nicht ausreichend für BI verantwortlich Immer wieder stellt sich heraus, dass Anforderungen nicht strukturiert genug formuliert werden. Die Fachabteilungen nehmen sich zu wenig Zeit für Kennzahlendefinitionen, Datenqualitätsrichtlinien, BI-Governance, Definitionen von Zuständigkeiten oder fachliche Datenbereinigungen. Im Topmanagement wiederum fehlt die Einsicht, Zeit und Geld für diese Aktivitäten zur Verfügung zu stellen. Viel lieber werden die Verantwortlichkeiten zwischen IT- und Fachabteilung hin- und hergeschoben. Abteilungsübergreifende Kooperationen funktionieren nicht, weil jeder zu sehr in seinen eigenen Herrschaftsbereichen denkt. Diese mangelhafte Ausrichtung und Übereinstimmung untereinander führt zu einer eingeschränkten Akzeptanz von BI-Anwendungen. In der Folge entstehen wieder Excel-Tabellen (Spreadmarts), fragmentierte Informationssilos und Intransparenz. Zudem ist die Datenqualität, -verarbeitung und -herkunft häufig nicht dokumentiert. In der Praxis heißt das beispielsweise, dass eine Abteilung einen Neukunden anders definiert als die Kollegen aus der anderen Abteilung. Hierbei stellt sich die Frage, wann ist ein Kunde ein Neukunde: Wenn er das erste Mal einen Vertrag mit dem Unternehmen geschlossen hat, wenn er nach zwölf Monaten erneut einen Vertrag abschließt oder bereits nach sechs Monaten? In der Praxis ist die BI-Entwicklung in erster Regel IT-getrieben und nicht fachlich motiviert. Das bestätigt auch die PPI-Studie zu BI in Versicherungsunternehmen. Die Ergebnisse zeigen, dass in über 80 Prozent der Assekuranzen Entscheidungen für ein BI-System technisch dominiert sind und weniger an Businessanforderungen orientieren. Bei zwei Dritteln der Versicherer besteht die historisch gewachsene BI-Landschaft aus vielen verschiedenen Systemen unterschiedlicher Hersteller. In ebenso vielen Versicherungsunternehmen handeln einzelne Fachbereiche in Sachen BI überwiegend autonom und entwickeln ihre eigenen Prozesse und Insellösungen. In der Praxis ist die BI-Entwicklung in erster Regel IT-getrieben und nicht fachlich motiviert. Trends und neue technische Entwicklungen treiben das Chaos voran Weil die BI-Aktivitäten der Unternehmen häufig unkoordiniert sind, werden die BI-Architektur und die im Einsatz befindlichen BI-Werkzeuge immer heterogener. Vieles wird redundant und teils wieder manuell analysiert. Das unkoordinierte Einführen von Selbstbedienungs-BI führt zurück zu den Anfängen, wo jeder machte, was er meinte in dem Moment zu brauchen. Mit dem Kauf eines BI-Werkzeugs ist es demnach nicht getan. Unternehmen benötigen entsprechende Prozesse und Regeln, um eine Selbstbedienungs-BI effektiv betreiben zu können. Für den IT-Betrieb wird es folglich eine große Herausforderung, die gesamte Systemumgebung regelmäßig zu warten. Denn es entstehen technische Anhängigkeiten zwischen den Werkzeugen und BI-Systemen. Allein die Migration von einer Softwareversion zur nächst höheren wird dann zum Großprojekt, das mehrere hundert Manntage erfordert. Ein Beispiel aus der Praxis: Die Cognos-BI-Lösung-8 wird von dem Microsoft-Betriebssystem Windows 7 nicht unterstützt. Daher ist zwingend eine Migration auf die Cognos-BI- Lösung-10 erforderlich. Die wiederum muss mit einer bestimmten Oracle-Datenbankversion korrespondieren. Die Abhängigkeiten sind erheblich. Big Data wird derzeit als omnipotente Lösung für jede Herausforderung in der Unternehmens-IT propagiert. Die sekundenschnelle Verarbeitung gigantischer Datenmengen ersetzt jedoch nicht die Zielsetzung, die bestimmt, was mit der Anforderung eigentlich erreicht werden soll. Auch die Tendenz, sensible Firmendaten auf mobilen Endgeräten wie Tablet-PCs oder Smartphones bereitzustellen, erschwert die BI-Koordination. Denn mit der zunehmend mobilen BI wachsen auch die Gefahren, insbesondere bei der Datensicherheit. Der zweite Teil dieser Serie über wird Wege aufzeigen, wie Unternehmen trotz dieser Herausforderungen von fokussierten BI-Strategien profitieren können. Erik Purwins ist Unit Manager bei der PPI AG und Mitglied im Vorstand der Cognos User Group e.v., einer führenden und unabhängigen Anwendergruppe des Softwareanbieters IBM Cognos Deutschland. Erik Purwins berät und schult seit über zwanzig Jahren Unternehmen im Bereich. Ursula Besbak ist Managementberaterin und Studienleiterin bei der PPI AG mit dem thematischen Schwerpunkt auf. Sie verfügt über langjährige Projekterfahrung als Beraterin sowie als Fach- und Führungskraft in einem namhaften Versicherungskonzern. Folglich kennt sie insbesonders die Bedürfnisse der Kunden der Finanzdienstleistungsbranche sehr gut. 18 PHP Magazin

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