Thought Leadership
Nach einer aktuellen Studie von BARC ist der Markt für Business-Intelligence-Software in Deutschland zwischen 2006 und 2013 jährlich im Durchschnitt um 11 Prozent gewachsen und erreichte 2013 ein Volumen von 1,47 Milliarden Euro. Ein Kommentar von Thomas Martens, Cubeware.
Die Ergebnisse der Erhebung zeigten, dass nicht etwa Visualisierung oder die Selbstbedienung den Anwendern Sorgen bereiten, sondern vor allem Datenmanagement und Datenmodellierung.
Das heißt natürlich nicht, dass das Frontend bedeutungslos ist. Aber die Visualisierung von Analyseergebnissen steht am Ende der Analyseprozesse – unsaubere Analysen falscher, unvollständiger oder unpassender Daten nützen nichts, auch wenn die Visualisierung noch so ansprechend ist. Insofern bilden das Frontend und seine Benutzerfreundlichkeit, die häufig in den Mittelpunkt der Erwägungen gestellt werden, nur die Spitze eines Eisbergs tiefgehender Daten- und Analysefragen, die gelöst sein müssen, damit das System praxisrelevante Analysen liefern kann.
„Die Situation verschärft sich durch Big Data, Cloud und Industrie 4.0“, erklärt Thomas Martens, Vice President Product Marketing von Cubeware, einem der führenden deutschen BI-Anbieter. Denn diese Technologien führen dazu, dass der Datenbestand ungebremst weiter wächst. Gleichzeitig kommen neue Datenformate hinzu, so dass die Bereitstellung der Daten, um sie anschließend zu analysieren, immer komplexer wird.
Durchdachte Gesamtarchitektur als Basis
Um diese Komplexität beherrschbarer zu machen, muss einer zukunftsfähigen und praxistauglichen BI-Lösung von Anfang an eine durchdachte Gesamtarchitektur zu Grunde liegen. Diese sollte entwickelt werden, bevor das Unternehmen einzelne Werkzeuge kauft oder mit der Umsetzung bestimmter Frontends für spezifische Abfragemethoden oder Endgeräte beginnt.
Wer den architektonischen Ansatz vernachlässigt, trägt das Risiko, am Ende mit einer unübersichtlichen Menge hochspezialisierter Tools dazustehen, die zwar jedes für sich ihre Aufgabe erledigen, aber kaum oder nur mit einem hohen Aufwand zu einer konsolidierten Gesamtlösung verschmelzbar sind.
Zudem ist es in solchen unvollständig/nicht-konsolidierten Umgebungen wegen der fehlenden Data Governance zweifelhaft, ob sich die Datenkonsumenten auf die Daten und Analysen verlassen können. Denn es ist durchaus möglich und kommt vor, dass einzelne Tools für die Beantwortung derselben oder einer ähnlichen Analysefrage beispielsweise auf unterschiedliche Datenpools zugreifen. Das gilt für Selbstbedienungs-Analysefunktionen genau wie für standardisierte BI-Berichte oder -Dashboards.
Optimale Verschmelzung fokussieren
Wer also ein funktionierendes und verlässliches BI-System aufbauen will, sollte sich weniger von einzelnen „Moden“ blenden lassen, als vielmehr auf die optimale Verschmelzung der einzelnen BI-Disziplinen (Datenmanagement, Datenmodellierung, Data Governance, Datenverteilung, Datenvisualisierung) in einem integrierten und anwendungsfähigen BI-Konzept konzentrieren. Nicht umsonst nennen Fachleute diese Disziplinen den „modernen BI-Fünfkampf“.
Um Überblick und Konsistenz in einer BI-Lösung zu garantieren, brauchen moderne Informationsarchitekturen daher eine Zentralinstanz als Dreh- und Angelpunkt. Sie verwaltet Berichtsstrukturen, Nutzergruppen und Berechtigungen. Besonders wichtig ist das, wenn Informationen nicht nur abgefragt, sondern im Rahmen kollaborativer Arbeitsprozesse gemeinsam gewonnen und genutzt werden sollen. Sie muss Workflows, Änderungen und Kommentare für alle Berechtigten nachvollziehbar transparent verwalten. Nur eine solche Zentralinstanz kann in Umgebungen, in denen intensive digitale Zusammenarbeit zählt, die Konsistenz der Daten und Prozesse garantieren und am Ende des Tages „trustworthy“ Informationen und Einblicke generieren.
Grundlegende architektonische Überlegungen entscheiden über den BI-Erfolg. Anbieter, die statt der Features von Spezialtools stets auch die Gesamtarchitektur der BI-Lösung im Blick haben, bieten ihren Kunden daher einen wesentlichen strategischen Vorteil.
