Nutzen und Grenzen von Software zur strategischen Unternehmensführung

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1 Schneller und besser entscheiden? Nutzen und Grenzen von Software zur strategischen Unternehmensführung von Dipl.-Kfm. Olaf Lückner Unternehmen und ihre Führungen haben heute nur wenig Zeit, um aus Fehlern zu lernen. Andererseits sind Entscheidungen zu riskant, die sich nur auf Erfahrungen oder ein Bauchgefühl gründen. Die Rahmenbedingungen in im Gesundheits- und Sozialwesen verändern sich zu schnell. Die Komplexität des Marktes und seinen Bedingungen ist heute schlicht zu groß geworden und einer dynamischen Entwicklung unterworfen. Permanenter Entscheidungsdruck lastet auf der Unternehmensführung und erfordert fundierte Entscheidungshilfen, eine flexible Organisation und automatisierte Abläufe. Die Kernfrage auf der Management-Ebene lautet: Wie ist die Komplexität zu beherrschen, um die Ergebnisse zu verbessern? Das Optimierungspotenzial der Einzelsysteme erscheint weitgehend ausgeschöpft, die operativen IT-Systeme steuern das tägliche Geschäft zufriedenstellend. Große Optimierungsreserven stecken in der Regel ungenutzt in den Gesamtsystemen. Die unternehmensweite Analyse der Wertschöpfungsketten oder sogar der unternehmensübergreifenden Prozesse hilft, diese Reserven zu identifizieren. Wenn aktuelle, konsolidierte Kennzahlen der Prozesse vorliegen, können sie Auskunft über den Grad der Zielerreichung geben und die Basis für strategische Entscheidungen liefern Schneller reagieren In den Unternehmen oder Fachabteilungen gibt es in der Regel Teillösungen, die statistische und betriebswirtschaftliche Daten liefern. Häufig sind diese Lösungen isoliert und liefern begrenzte Ergebnisse auf monatlicher Basis. Die Anforderungen und technischen Möglichkeiten gehen allerdings heute weit über diese einfachen Methoden hinaus. Moderne Unternehmen und Einrichtungen wollen tagesaktuelle Analysen und eine Gesamtsicht der Unternehmensdaten in nahezu Echtzeit, um permanent über den Grad der Zielerreichung und den Erfolg von Maßnahmen unterrichtet zu sein. Auf der anderen Seite werden Trendanalysen über mehrere Jahre gefordert, um Kundenverhalten, Lieferantenzuverlässigkeit oder Gewinnentwicklung für jeden Geschäftsbereich oder sogar jede Einzelleistung im Detail zu erkennen. Analysen müssen für alle Unternehmensbereiche verfügbar sein. Das betrifft beispielsweise bei Behindertenwerkstätten den Vertrieb, für den eine Aufschlüsselung seiner Vertriebsregion gewünscht wird oder die Fertigung, deren häufigste Fehlerquellen zu ermitteln sind. Der heftige Wettbewerb in allen Märkten zwingt zur schnellen und wirkungsvollen Reaktion und Optimierung der Prozesse, um immer wieder eine Nasenlänge voraus zu sein. Die größten Erkenntnispotentiale erschließen sich durch die Kombination bisher niemals im Zusammenhang dargestellter Fakten verschiedener Funktionsbereiche. So lassen sich beispielsweise Fragen nach den besten Kunden beantworten (nicht der mit dem größten Umsatz über alle direkten und indirekten Kanäle, sondern der mit der größten erzielten Gewinn), nach den Zusammenhängen von Lieferqualität, Gewährleistungskosten, Mitarbeiterzufriedenheit und Krankenstand.

2 Zwar zeigt eine Analyse der Computerwoche, dass immer noch 85 Prozent aller Reports und Analysen mit Excel gemacht werden angesichts der flächendeckenden Installation von Microsoft Office in den meisten Unternehmen ist das kein Wunder. Allerdings hat eine solche Lösung Nachteile, die wohl jeder aus seinem Arbeitsalltag kennt: Die Wartung fällt immer schwerer, je mehr Inhalt, Funktionalität und Intelligenz vorhanden ist und der Aufwand für Änderungen steigt stetig. Die von den Endanwendern nach ihren jeweiligen Vorstellungen programmierte Makros mit unterschiedlichen Ansichten zu Zugriffsrechten sind hier nur ein Beispiel. Spätestens dann, wenn die Lösung so an ihre Grenzen stößt oder der Mitarbeiter das Unternehmen verlässt und sein Know-how mitnimmt, schauen sich viele Unternehme am Markt nach Alternativen um. Business Intelligence Die Vorstellung, sein gesamtes Unternehmen oder einzelne Einrichtungen zentral vom Schreibtisch aus kontrollieren und steuern zu können, wirkt faszinierend einfach. Seit vier Jahrzehnten ist dies eine der Zielvorstellungen der betrieblichen Datenverarbeitung. Und immer mehr spricht dafür, durch Softwarelösungen einen Flankenschutz für Managemententscheidungen bereitzustellen. Im Wettbewerb um immer knapper werdende Mittel und zunehmender Konkurrenz (vgl. Berufsförderungsmaßnahmen) ist eine enorme Beschleunigung aller Geschäftsprozesse erforderlich. Es geht darum, immer schneller auf Bewegungen der Gegenseite zu reagieren. Dieser Beschleunigung ist durch eine Verkürzung der Analyse- und Entscheidungsprozesse zu begegnen. Das Verhalten der Kunden und Kostenträger ist wesentlich volatiler geworden. Die Verkürzung der Produktund Dienstleitungslebenszyklen bedeutet zusätzlichen Handlungsbedarf. Managemententscheidungen erfordern zeitnahe und akkurate Informationen über finanzielle Ströme, Markchancen, Produkte und Dienstleistungen. Im Laufe eines Geschäftsprozesses wird heute ein größeres Datenvolumen generiert, gesammelt und gespeichert als je zuvor. Diese Daten zusammengefasst und transformiert in strategisch relevante Information können ein enormes Verständnis geschäftsrelevanter Faktoren bedeuten. Diesen Bedarf haben auch Softwarehersteller erkannt. Sie bieten Lösungen an, die dazu beitragen sollen, aus Daten entscheidungsrelevante Informationen zu generieren. Diese Softwarelösungen werden unter der Bezeichnung "Business Intelligence" zusammengefasst. 2

3 Entwicklung von Business Intelligence Systems Erste Entwicklungen im Bereich Business Intelligence konnten bereits in den 70-er Jahren mit den sogenannten Management Information Systemen (MIS) beobachtet werden. Diese Lösungen waren jedoch bestenfalls eine dv-gestützte Durchführung des bestehenden Berichtswesens. Meist wurden lediglich Computerausdrucke in periodischen Abständen erzeugt, aus denen der Anwender mühsam seine Informationen heraussuchen musste. Die fehlende Interaktivität und der Mangel an Problemlösungsverfahren waren zentrale Kritikpunkte der MIS. Aus diesem Grund wurde mit den nachfolgenden Decision Support Systems (DSS) seit den 80er Jahren angestrebt, die erkannten Probleme zu lösen. Nicht die reine Datenversorgung, sondern die effektive Unterstützung im Planungs- und Entscheidungsprozess standen im Vordergrund. Ziel war es, die Qualität der Entscheidungen der Endbenutzer zu verbessern. Ein wesentlicher Kritikpunkt der DSS war, dass die Werkzeuge sehr lokal auf bestimmte Anwender oder Anwendergruppen ausgerichtet waren, womit eine unternehmensweite Integration schwierig war. Ferner war die Bedienung für die Entscheidungsträger zu komplex. Dem sollten die Entwicklung der Executive Information Systems (EIS) in den 90er Jahren Abhilfe schaffen. Diese Systeme zielten vor allem auf die oberen Führungsebenen ab. Primär bestand das Ziel darin, vorhandene Informationen verdichtet aufzubreiten. Die analytischen Funktionalitäten waren dagegen schwach noch äußerst ausgeprägt. Die EIS erwiesen sich dadurch im täglichen Gebrauch als zu starr und unflexibel, um mit den wechselnden Anforderungen betrieblicher Entscheidungsträger umgehen zu können. Die Probleme der bisher eingesetzten entscheidungsunterstützenden Informationssysteme führten zu der Entwicklung von Business Intelligence Lösungen. Dabei wurde auf Weiterentwicklungen im Bereich Data Warehousing, Online Analytical Processing (OLAP) und Data Mining zurückgegriffen. Und durch die Nutzung des Internets werden zunehmend Informationen auch über die eigenen Unternehmensgrenzen hinaus genutzt, um den Wertschöpfungsprozess als Ganzes zu verbessern. 3

4 Auswahlkriterien für ein Business Intelligence System Die Definitionen des Begriffs Business Intelligence (BI) unterscheiden sich in ihrer Reichweite. Eine für die Praxis relevantere Begriffsbestimmung nimmt folgende Perspektive ein: "Business Intelligence is a broad category of applications and technologies for gathering, storing, analyzing, and providing access to data to help enterprise users make better business decisions" 1. Der Business Intelligence Prozess der nicht auf einzelnes Unternehmen beschränkt bleiben muss, sondern sich auch unternehmensübergreifend realisieren lässt kann nach dieser Definition mit unterschiedlichen BI- Werkzeugen ausgestaltet werden. Betrachtet man die verschiedenen Werkzeuge, die von den Softwareherstellern angeboten werden, so bilden sich zwei größere Gruppen heraus: Zum einen gibt es Produkte, die hauptsächlich auf quantitative, strukturierte Daten abzielen und diese in erster Linie hypothesengestützt untersuchen Zum anderen gibt es Lösungen, die größtenteils qualitative, kaum strukturierte Daten weitgehend hypothesenfrei untersuchen. Business Intelligence Systeme lassen sich mit dieser Differenzierung in eine Klassifizierung einordnen. Die Werkzeuge werden horizontal hinsichtlich ihrer primären Funktion unterschieden, d. h. ob sie der oben genannte Bereitstellung von Daten, der Entdeckung von Beziehungen oder der Kommunikation von Zusammenhängen, dienen 2. Unternehmensdaten, Marktdaten Entdeckungsprozess hypothesengestützt hypothesenfrei Ausprägung quantitativ qualitativ Datengrundlage strukturiert unstrukturiert 1. Datenbereitstellung 2. Entdeckung von Zusammenhängen 3. Kommunikation und Nutzung Operative Systeme Data Warehouse Multidimensionale Modelle OLAP Balanced Scorecard Klassische Methoden (Kennzahlen, Abweichungen, Korrelationen) Simulation Internet Foren Wissensbasierte Systeme Text Mining Web Mining Früherkennungssysteme Organisatorische Förderung von Wissenstransfer Termingerechtes & ereignisgesteuertes Reporting Tab. 1: Übersicht zur Klassifizierung von Business Intelligence Systemen Bei der Auswahl eines BIS ist zunächst zu klären, welches Ziel das System im jeweiligen Unternehmen erfüllen soll. BIS können das Unternehmen in vieler Hinsicht unterstützen. Sie können dem Unternehmen relevante Daten beispielsweise für ein einrichtungsübergreifendes 1 TechTarget 2 vgl. Warschburger/Kirschmann 4

5 Customer Relationship Management (z.b. bei einer Behindertenwerkstatt) liefern. Die Daten können aber auch zur Optimierung der Auslastung unterschiedlicher Pflegeeinrichtungen oder Werkstätten genutzt werden. Da die Möglichkeiten vielfältig sind, ist es wichtig, genau zu definieren, wie die Fragestellung lautet. Steht die strategische Fragestellung fest, müssen die Betroffenen, die das BIS nutzen sollen, in die Definition der Anforderungen eingebunden werden. Anwender werden das neue Tool nur dann nutzen, wenn es einfach zu bedienen ist und sie verstehen, welchen Sinn die einzelnen Funktionen haben. Bei der Auswahl ist deshalb darauf zu achten, dass das System anwenderfreundlich ist. Außerdem zeigt die Erfahrung, dass das Management gerne auf externe Daten zugreift und das System häufig um weitere Abfrageroutinen erweitert werden muss. Bei der Auswahl des Systems ist deshalb zu berücksichtigen, dass es zum einen um zusätzliche Funktionen erweitert werden kann, zum anderen die technischen Voraussetzungen erfüllt sind. Gerade weil der Markt für Business Intelligence Systeme umfangreich und schwer durchschaubar ist, zahlt sich eine genaue Anforderungsdefinition aus. Daher sind weitere wichtige Kriterien für die Auswahl von Business Intelligence Systemen: Bedienungsfreundlichkeit Harmonisierung der Daten Flexibilität bei Analyseprozessen Präsentation (Navigation, Grafik, Berichtswesen) Hersteller- und Produktqualität (Empfehlungen, Service, Skalierbarkeit usw.) 5

6 Zusammenfassung und Fazit Der Bedarf nach Informationen war schon immer in jedem Unternehmen vorhanden. Die Wurzeln von Business Intelligence liegen im statischen Berichtswesen. Früher mussten Berichte im Tabellenformat generiert werden. Es folgten intelligentere und flexiblere Lösungen auf Basis von Data Warehouses. Schließlich ging die Entwicklung weiter zu den unternehmensweiten und unternehmensübergreifenden Business Information Systemen. BI-Lösungen bedeuten für ein Unternehmen den Zugriff auf wertvolle Unternehmensdaten, die meist verborgen in verschiedenen operativen Systemen schlummern. Das Erschließen dieser entscheidungsrelevanten Daten wird immer mehr zu einem wesentlichen Erfolgsfaktor. Das Zusammenführen der Unternehmensdaten in einen konsistenten Datenpool, dem Data Warehouse, bildet die Basis für ein erfolgreiches Business Information Management. Die entscheidende Transparenz wird durch multidimensionale Aufbereitungen der Daten gewonnen. Die gesteckten Ziele lassen sich aber nur erreichen, wenn die Datenqualität aus den unterschiedlichsten Quellsystemen (FiBu, Personalwesen, Controlling usw.) genügend gut ist. Weiter ist zu beachten, dass BI- Lösungen nur die Hilfsmittel für eine Analyse zur Verfügung stellen. Selber analysieren können sie aber nicht. Daher ist es trotzt großer Versprechungen auf Seiten der Softwarehersteller immer noch wichtig, die richtigen Fragen zu stellen. Keine BI-Lösung kann das logische Denken des Entscheiders ersetzt. BI-Lösungen stellen nur einen Baustein im Kreislauf der unternehmensweiten Planung, Steuerung und Kontrolle dar. Somit liefern BI-Lösungen gute und verlässliche Fakten für eine fundierte Entscheidung treffen und verantworten muss sie immer noch der Mensch. 6