BI-Systeme: Wie Sie Unternehmen Wettbewerbsvorteile verschaffen

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Um schneller und agiler auf immer dynamischere Entwicklungen in Märkten und Lieferketten reagieren zu können, ist deutlich mehr Datenanalytik gefragt. Bei komplexeren Analysemethoden tun sich viele Unternehmen jedoch schwer: Hier hilft neben einer zentralen Datenplattform vor allem eine kontinuierliche Professionalisierung der Datenlandschaft.

In der Praxis ist es für viele Entscheiderinnen und Entscheider gerade im KMU-Umfeld keine Selbstverständlichkeit, dass auf Knopfdruck tagesaktuelle Kenn­zahlen oder Prognosen vorliegen. Häufig wird für das Zusammenstellen relevanter Informationen mehr Zeit aufgewendet als für die Auseinandersetzung mit den Ergebnissen von Analysen und Reports. Das erschwert den Fokus auf strategische Aspekte. Zugleich hat das Bestreben nach mehr Agilität und Flexibilität deutlich zugenommen. Sich frühzeitig und flexibel an neue Entwicklungen am Markt anpassen zu können, wird für immer mehr Unternehmen zum Erfolgskriterium.

Dafür braucht es jedoch intelligente Systeme, die aus vorhandenen Daten lernen und Erkenntnisse an die richtige Stelle im Geschäftsprozess bringen. Ein typisches Beispiel: Valide Zahlen zur Finanz- und Ertragslage sollten immer in möglichst hoher Granularität, Dimensionalität und Aktualität abrufbar sein. Dazu zählen neben Auftrags-, Umsatz- und Cashflow-Zahlen vor allem kontextrelevante Kennzahlen aus Einkauf, Lager, Produktion, Service und Kundenmanagement: Nur auf einer solch fundierten Basis lassen sich die Zusammenhänge der eigenen betrieblichen Wertschöpfung jederzeit verstehen und transparent bewerten.

BI-Systeme: Es braucht eine ganzheitliche Datenkultur

Zwar nutzen die meisten Unternehmen bereits BI-Systeme. Allerdings arbeiten einzelne Bereiche wie Marketing, Finance/Controlling, Vertrieb oder Lager häufig mit unterschiedlichen Tools, die auf verschiedenen Datensilos aufsetzen. Diese Silos lassen sich kaum übergreifend verknüpfen. Ein wesentliches Problem liegt nicht zuletzt deshalb in der Validität von Informationen: Wird dezentral mit unterschiedlichen Datenbasen und Excel-Listen gearbeitet, ist das Management immer wieder mit widersprüchliche Zahlen konfrontiert. Dazu trägt auch die Verwendung unterschiedlicher Definitionen für Kennzahlen in den einzelnen Unternehmensbereichen bei. In der Praxis führen uneinheitliche oder unterschiedlich verstandene Kennzahlen häufig zu massiven Problemen.

Insbesondere für Unternehmen mit verteilten Standorten oder vielen Geschäftsfeldern reichen dezentrale BI-Systeme für eine agile Steuerung nicht mehr aus. Es braucht eine bewusst und passend zu den individuellen Geschäftszielen gewählte Datenstrategie. Dabei sollte das Datenmanagement auf einer zentralen Plattform im Fokus stehen. Auch eine neue Datenkultur ist meist nötig: Nur dann, wenn möglichst viele Informationen in den Systemen erfasst und verwendet werden, finden Analyse-Tools den notwendigen Informationsreichtum, um verborgene Zusammenhänge aufzuspüren und zu besseren Erkenntnissen zu gelangen. Dafür müssen die Mitarbeitenden jedoch den Sinn und Nutzen, den analytische Tools bieten, auch wirklich nachvollziehen können.

Bessere Vergleichbarkeit über Standorte hinweg

Bei den Digitalisierungsstrategien von Unternehmen zeichnet sich mit Blick auf Data Analytics ein klarer Trend ab. Die Unternehmensberatung PwC nennt ihn in Anlehnung an den „Herrn der Ringe“: „One Data Strategy to rule them all“. Den Analysten zufolge sind die meisten Unternehmen zwar mit einem dezentralen Ansatz gestartet. Erfolgreiche Unternehmen entwickeln dann aber zunehmend einen zentralen Ansatz für den Bereich der Datenanalyse.

Warum das so wichtig ist, zeigt zum Beispiel das Thema Leistungsvergleiche. Immer mehr Geschäftsleitungen wollen Performance-Vergleiche anstellen, um die Wettbewerbsfähigkeit zu beurteilen. Durch BI-Systeme könnte zum Beispiel für die Produktion ein konzerninternes Benchmarking aufgesetzt werden, das eine Vergleichbarkeit über mehrere unabhängige Einheiten hinweg sicherstellt.

Eine verbindliche Quelle der Wahrheit im Unternehmen

Dafür werden unterschiedliche Werke und Standorte anhand einheitlicher, unternehmensübergreifend de­finierter Kennzahlen verglichen, um Potenziale zu identifizieren und Produktionsverbesserungen anzustoßen. Das ist automatisiert jedoch nur auf der Grundlage einer sauberen Datenstruktur und Datenintegration innerhalb der BI-Plattform möglich.

Durch ein zentrales Datenmanagement über alle Abteilungen hinweg entsteht zudem eine einheitliche Quelle der Wahrheit (Single Source of Truth). Alle Beteiligten im Unternehmen greifen auf die gleichen, einheitlich strukturierten Stammdaten zu: Bei international agierenden Unternehmen über alle Standorte hinweg.

So wird der gesamte Datenhaushalt transparent mit Zugriffsbe­rechtigungen und Compliance-konform gesteuert. Moderne Datenplattform helfen dabei, zu jedem Zeitpunkt die Audit-Fähigkeit durch Historisierung und Nachvollziehbarkeit aller Daten bis zum Quellsystem sicherzustellen.

BI-Systeme: Einfacher Einstieg für KMU

Insbesondere für KMU ist der Einstieg in eine zukunftsfähige Datenanalytik heute deutlich leichter: Cloud-basierte Daten-Plattformen wie Microsoft Azure lassen sich ohne viel Aufwand unter bestehende Systeme legen, um die Verknüpfung von Datentöpfen sowohl On-Premsises als auch in der Cloud zu organisieren. Sind bereits ERP- oder CRM-Lösungen vorhanden, können die Anwender ohne großes Implementierungsprojekt direkt in Power BI von den vorhandenen Daten profitieren. Als Hemmschuh erweist sich gerade bei KMU die Befürchtung, dass mit dem Einstieg in zukunftsfähige BI-Systeme, die auch fortgeschrittene Datenanalytik ermöglicht, hohe Aufwände verbunden seien. Doch Cloud-Konzepte erlauben einen niederschwelligen Einstieg – sowohl bei Investitionen, als auch bei Betrieb und Wartung. Sie funktionieren meist nach dem Pay-per-Use-Prinzip, damit entfallen Investments in Infrastruktur und Lizenzen. Updates erfolgen automatisch, ohne eigenen Personalaufwand.

Vorhersagefunktionalität für bessere Entscheidungen

Aussagekräftige Analysen und Vorhersagen auf Basis von Erfahrungswerten, historischen Daten und aus Drittanbieterinformationen können die geschäftliche Entscheidungs- und Strategiefindung heute auf ein neues Level heben: Im besten Fall lassen sich sogar mehrere Szenarien per Simulation durchspielen. Auch der Einstieg in Themen wie KI und Machine Learning, die für viele digitale Services und Geschäftsmodelle elementar sind, lässt sich mit einer zentralen Plattform deutlich leichter stemmen.

So basiert beispielsweise Power BI auf der Microsoft-Azure-Plattform, auf der sich Services rund um KI je nach Bedarf ohne Risiken buchen und erproben lassen, einschließlich der nötigen Rechenperformance.

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Der Autor Max Heppel ist Business Development Manager Data & AI bei der COSMO CONSULT Data & Analytics GmbH