Ursprünglich bezeichnete der Begriff Business Intelligence (BI) inhaltliche, betriebswirtschaftliche Aspekte, während der Begriff Data Warehousing (DWH) die technologische, datenbanktechnische Seite des gleichen Prozesses beschrieb. Nachdem die Hersteller zur besseren Unterscheidung dazu übergegangen sind, ihre Produkte diesen beiden Begriffen zuzuordnen, kann man hier heute zwei Technologie-Kategorien unterscheiden, die unterschiedliche Aspekte eines Gesamtprozesses abdecken.

Dieser Gesamtprozess kann durchaus mit einem Eisberg verglichen werden. Was schlussendlich sichtbar ist – Business Intelligence – deckt nur einen Bruchteil des Gesamtgebildes (10-25 % des Aufwands) ab. Der große Rest (DWH) und damit auch der höhere Aufwand bleiben für den Benutzer unsichtbar unter der Oberfläche.

1. Erfolgsfaktor: Von Daten zu richtigen Informationen

Der Data-Warehouse-Prozess gewährleistet hierbei den Zugriff und die periodische, automatische Übertragung der Daten, oft aus einer Vielzahl von operativen oder gar externen Quellen.

Dieser erste ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden) muss die Datenqualität sicherstellen, indem er die Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen nicht nur auf Plausibilität prüft, sondern auch mit Strukturinformationen versorgt – und zwar Strukturinformationen, die eine Zusammenführung dieser Daten unterschiedlichen Ursprungs erlauben. Dadurch werden zum ersten Mal Daten zu Informationen.

Die nächsten Schritte sind gänzlich auf die Transformation der strukturierten Daten in neue Informationen ausgerichtet, von strukturierten Kennzahlen (KPIs) bis hin zum automatischen, regelbasierten Data Mining.

Wird dieser Prozess methodisch, fachlich, inhaltlich und ausführungstechnisch nicht richtig gestaltet, fehlt eine wichtige Vorraussetzung für die Akzeptanz und damit den Erfolg des BI/DWH-Systems: richtige Daten und Informationen. Denn was nützen die besten Informationen, wenn sie nicht anwendergerecht mit der notwendigen Intelligenz aufbereitet werden? Schließlich sollen diese strukturierten Informationen komplexe Zusammenhänge aufdecken sowie Schwachstellen und nicht genutzte Potentiale aufzeigen. Diese Anforderungen sind der Kern des Themas Business Intelligence und ein „must have" an die BI-Tool-Auswahl.

2. Erfolgsfaktor: Informationen richtig bereitstellen

Vieles in BI-Oberflächen ist sicherlich Geschmacksfrage, muss aber in jedem Fall dem Anforderungsprofil gerecht werden.

• Beispielsweise kann, muss aber keine mehrdimensionale OLAP-Datenbank zum Einsatz kommen. Welche Vor- und Nachteile hat sie bezüglich der Anforderungen?
• Ist ein hoch verdichtetes Cockpit für alle Benutzergruppen notwendig und sinnvoll?
• Wann setzen wir auf Tabellen, wann werden Grafiken oder Mischformen genutzt?
• Wer darf was sehen?

Diese und viele weitere Fragen müssen gestellt und interdisziplinär über alle Hierarchiestufen und Abteilungen beantwortet werden. Erst dann ist, neben der Richtigkeit der Daten und Informationen, der zweite wichtige Erfolgsfaktor des BI/DWH-Systems erreicht: die betriebswirtschaftlichen Inhalte kommen analog den Anforderungen auch bei den Anwendern an.

Think big – start small

Ein wesentlicher Bestandteil erfolgreicher BI/DWH-Projektmethodik ist der Grundsatz „Think big, but start small.“ Es werden unter Berücksichtigung des Gesamtunternehmensmodells einzelne Phasen definiert, die eine abgeschlossene betriebswirtschaftliche Thematik komplett abbilden. Somit können sie unmittelbar nach Fertigstellung produktiv gesetzt werden und stellen bereits einen Nutzen für das Unternehmen dar. Diese Phasen werden zusätzlich priorisiert nach „must have, nice to have“ und in dieser Reihenfolge abgearbeitet.

Business Intelligence und Data Warehousing sind kein Projekt, das definiert, realisiert und abgeschlossen werden könnte. Es handelt sich vielmehr um einen andauernden Prozess, der tief in der Unternehmenskultur verankert sein und sich im Einklang mit anderen Unternehmensprozessen befinden muss. Wer diesen obersten Grundsatz beherzigt wird bei der Einführung von BI/DWH erfolgreich sein.

„Nicht zuletzt unter Kosten/Nutzen-Gesichtspunkten kann es durchaus sinnvoll sein, verschiedenen Benutzerkreisen anforderungskonforme, unterschiedliche BI-Tools für Analyse oder Reporting zur Verfügung zu stellen.“

Wolfgang Dähler
Geschäftsführer
DATA MART Consulting GmbH

Web-Tipp: www.datamart.de