Wie gut ist Ihr Business Intelligence System?
Eine Checkliste zur Beurteilung des Reifegrads und der Qualität eines Data Warehouse/Business Intelligence Systems.
Die Einführung eines BI-Systems verläuft in den meisten Unternehmen nach ähnlichen Mustern: Nach einer Evaluation der am Markt verfügbaren Angebote wird eine Entscheidung getroffen. Gleich wie umfassend der Abgleich erfolgte, komplexe Software bleibt bis zum konkreten Einsatz eine "Black Box". Die Implementierung beginnt. "Out of the box" erfüllt jedoch keine Software bereits alle Anforderungen. Entscheidend ist die Anpassung, die oft komplex ist. Vor allem, weil mindestens zwei Perspektiven in Einklang gebracht werden müssen: Die rein technische IT-Sicht und die der Anwender - sei es des Top-Managements, des Controllings oder anderer Bereiche in der Organisation.
Erst die richtigen Parameter definieren
Das kann zu Problemen führen. Vor allem, wenn es keine Parameter gibt, um die Qualität des Data Warehouse/Business Intelligence Systems zu beurteilen.
Wie kann man hier vorgehen? Die amerikanische Fachautorin Dorothy Miller hat dazu bei "DM Review" einen Artikel veröffentlicht. Darin wird ein Vorgehensmodell präsentiert, dass bei der Beurteilung der Entwicklungsreife (Maturity) hilft. So lässt sich der Fortschritt für alle Beteiligten leichter fassen. Basis ist ein Buch mit dem Titel "Measuring Business Intelligence Success: A Capability Maturity Model".
Qualitätsstufen
Level 1: Initial (das System wird implementiert)
Level 2: Elementary Integration (unternehmensspezifische Daten werden aufgespielt)
Level 3: Enterprise effective (unternehmensspezifische Ergebnisse)
Level 4: Optimized(Anpassung, Erweiterung, Verfeinerung)
Level 5: Leader
(optimales, leistungsfähiges System für das jeweilige Unternehmen)
Entwicklungsstufen unterscheiden
Um sagen zu können, in welcher Stufe sich ein System befindet, müssen Parameter definiert werden. Diese "Key Performance Indicators" (KPIs) dienen dazu, die Qualität und den Reifegrad zu beurteilen.
Stufenkonzept zur Bewertung eines Business Intelligence Systems:
Die folgende Auflistung orientiert sich an am TBIA Business Intelligence Capability Maturity Model (TM)1. Was wird bewertet?
Daten und Inhalte des Business Intelligence Systems: Ziel ist es ein klares Bild aller Datenquellen, der Datenstruktur, Datenqualität, aller Verknüpfungen und Beziehungen.2. Kennziffern (KPIs) zur Qualitätsbeurteilung
Welche Ergebnisse braucht das Unternehmen? Welche der mit Hilfe des Business Intelligence Systems erzeugbaren Aussagen sind verlässlich und erleichtern Entscheidungen? Wie gut erfüllt das Business Intelligence System diese Anforderung? Ohne solche Maßzahlen ist eine Beurteilung kaum möglich. Wer diesen Schritt überspringt (und das geschieht leider recht oft), entsteht die Gefahr, dass die Diskussion über den Nutzen des Systems auf Basis von individuellen Einschätzungen geführt wird - was im schlechtesten Fall zu sehr unterschiedlichen Sichtweisen führt.3. Maßstab/Entwicklungsreife
Gleich ob mit einer Zeitlinie oder einem Maßstab in Prozent - durch die Visualisierung des Entwicklungspfads kann der Reifegrad der Anwendung kann auf einen Blick erfasst werden. So lassen sich zugleich die Prioritäten für die Weiterentwicklung hin zu einem effektiven, im besten Fall optimalen System für das Unternehmen festlegen. Die Kernfrage in allen Stufen lautet: Was muss getan werden, um zur nächsten Stufe zu gelangen?4. Bewertungs-Methodik
Aus Basis welcher Leitlinien wird der Reifegrad beurteilt? Wichtig ist, dass Testabrufe von Daten und Ergebnissen unter ähnlichen Bedingungen erfolgen.5. Verwendung der Resultate
Was passiert mit den Ergebnissen der Beurteilung? Wie, von wem und mit welcher Priorität werden die Ergebnisse der Beurteilung umgesetzt, um das Data Warehouse oder das Business Intelligence System zu optimieren?
Welche Einflussfaktoren sind wichtig?
Die Liste oben beschreibt das Vorgehen, doch wie sehen die "Bausteine" aus? Ein optimales Data Warehouse oder ein Business Intelligence System muss hier in der Lage sein, die Anforderungen des Unternehmens absolut zu erfüllen. Auch das ist eine Frage des Reifegrads. Ein erster Indikator ist, ob die Anwender und Nutzer das System bedienen oder (darin liegt das Ziel) das System die Anwender aktuell, verlässlich und einfach beliefert. Das ist die Hürde, die es zu überwinden gilt: Gute Systeme gelten in den jeweiligen Organisationen als "unverzichtbar", schlechte Systeme erzeugen Kritik und Ablehnung in der Organisation.
Parameter für die Beurteilung (KPIs)
Je nach Einsatzzweck unterscheiden sich Data Warehouse und Business Intelligence Lösungen deutlich. Sollen für einen bestimmten Geschäftsprozess Aussagen gewonnen werden oder alle Daten des gesamten Unternehmens laufend analysiert werden. Man kann es auch anders formulieren: Sportwagen oder LKW? Ein solcher Vergleich ist hilfreich. Weil man von dem System oft nur die Oberfläche sieht, entstehen sonst rasch Missverständnisse.
Ähnlich wie bei unterschiedlichen Fahrzeugtypen gibt es für jede Datenbank und darauf aufsetzende Lösungen unterschiedliche Stellschrauben.
Dorothy Parker listet insgesamt elf (!) Faktoren auf.
Key Performance Indicators
Fazit
Welche dieser Faktoren besonders wichtig sind, hängt vom Projekt ab. Ohne solche Parameter und ein Stufenkonzept ist es jedoch schwer, gesetzte Ziele zu erreichen. Obwohl ein Information Warehouse/Business Intelligence System sehr flexibel einsetzbar sind.
Gute Planung, sinnvolle Maßzahlen und eine in allen Projektphasen gute Übersicht über den aktuellen Status dienen als Versicherung, damit am Ende des Projekts gute Laune aufkommt.
Link zur Quelle:
Measuring BI: Business Intelligence: Key Performance Indicators | Business intelligence, data warehousing and analytics editorial from DMReview
Link zum Buch:
"Measuring Business Intelligence Success: A Capability Maturity Model".