Business Intelligence Whitepaper

Business Intelligence White Paper hite Autor: G Gottfried Egger Juli 2010 Wassermann AG Westendstraße 195 80686 München www.wassermann.de Business Intelligence Die 10 wichtigsten Erfolgsfaktoren bei der Umsetzung von BI Projekten BI-Projekten • Frühzeitige Einbindung der Anwender, • Festlegung der Anwendergruppen, • Definition der fachlichen Anforderungen, • Abstimmung der benötigten Kennzahlen, • Kenntnis über bereits im Unternehmen vorhandene DWH Lösungen, DWH-Lösungen, • Unterstützung durch die Geschäftsleitung, • Sicherstellung der Datenintegration und Datenqualität, • Entscheidung für die richtige BI Software mittels Proof of Concept, BI-Software • Beschränkung der Projektl Projektlaufzeit auf max. 6 Monate, • Sicherstellung der Weiterentwicklung der BI BI-Applikationen. Mehr als 30 Prozent der BI BI-Projekte scheitern an nicht eineindeutig definierten Kenn Kenn- zahlen. Die Kennzahlen müssen mit den Verantwortlichen in der Organisation abgestimmt werden um damit einer immer wieder aufkommenden Grundsatzdiskussion über die Zusammensetzung der Kennzahlen entgegenzuwirken. Das Vertrauen in die abgestimmten Kennzahlen ist Grundvoraussetzung für die spätere Akzeptanz der ErgebErgeb- nisse in den entsprechenden Reports. Manchmal empfiehlt es sich mit sogenannten Best- tsprechenden Practice-Kennzahlen zu starten und iterativ die eigene Kennzahl daraus zu entwickeln. Kennzahlen eigene Als Standardkennzahlen im Finanzbereich gelten z. B. Umsatzrendite, Eigenkapitalquote, Cash-Flow-Rendite oder Kapitalrückflussquote. dite Um die Synergien über die unterschiedlichen Geschäftsprozesse (Einkauf, Produktion, Vertrieb) zu nutzen, sollten neben den Kennzahlen für die einzelnen Geschäftsprozesse unbedingt auch prozessübergreifende Kennzahlen definiert werden. Damit kann z. B. iert die kaufmännische und technische Sicht auf die einzelnen Unternehmensergebnisse mit einfachen Mitteln transparent gemacht werden. Die damit gewonnene Erkenntnis kann dann in den richtigen Entscheidungen umgesetzt werden. Eine weitere Möglichkeit eines sinnvollen Einsatzes von Kennzahlen bietet sich im Thema der Frühindikatoren. Je früher Trends und Entwicklungen aus den Daten Frühindikatoren. abzulesen sind, desto flexibler und treffsicherer können die Unternehmensstrategie und die daraus resultierenden Entscheidungen gestaltet werden. ltierenden Seite 2 von 9 Allgemeines Der Begriff Business Intelligence wurde Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in elektronischer Form. Ziel ist die Gewinnung von elektronischer Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative oder strategische Entscheidungen ermöglichen. Dies geschieht mit Hilfe analytischer Konzepte und IT-Systeme, die Daten über das eigene Unternehmen, den Mitbewerber Systeme, Unternehmen, oder Marktentwicklung im Hinblick auf den gewünschten Erkenntnisgewinn auswerten. Der Ausdruck „Intelligence“ bedeutet in diesem Kontext nicht „Intelligenz“, sondern die aus dem Sammeln und Aufbereiten erworbener Informationen gewonnene gewonnenen Erkenntnisse. Das entspricht der Bedeutung von „Intelligence“ im Namen des amerikanischen Geheimdienstes, der CIA (Central Intelligence Agency). Viele Unternehmen stehen in diesen wirtschaftlich schwierigen Zeiten in Bezug auf Kundenservice und Produktkosten unter enormem finanziellen Druck. Die drastische Produktkosten Abnahme der Planbarkeit erfordert höchste Flexibilität in den Entscheidungen. Ein „Fahren auf Sicht“ benötigt die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt. In der Praxis versteht man darunter die Standardisierung und Optimierung des Berichts Standardisierung Berichts- wesens (Reporting). Die in den IT IT-Systemen (z. B. ERP, Legacy, Excel) anfallenden ) Daten werden genutzt, um unter verschiedenen Blickwinkeln die aktuelle Situation zu analysieren und ggf. zu bewerten. Wer sich dabei nicht nur auf seine Tabellenkalkulationen verlässt, sondern ein integrier- icht tes Reporting über alle Geschäftsprozesse in einem umfassenden Analysesystem zur Business Intelligence zusammenfasst, kann sein Unternehmen auch in stürmischen Zeiten besser auf Kurs halten. Transparenz hinsichtlich aller Geschäftsprozesse bedeutet: aktuelle, verlässliche und jederzeit nachvollziehbare Daten und Steuerungsgrößen stehen „zeitnah“ zur Verfüg Verfügung. Diese Transparenz wird nicht nur in der Geschäftsführung von großen und mittelstän mittelstän- dischen Unternehmen benötigt, sondern in jeder Abteilung: vom Einkauf über die Entwicklung und Produktion bis hin zum Vertrieb. Die Analyse erfolgt nicht in den ERP ERP-Systemen, sondern in einer davon getrennten temen, Datenbasis, dem Data-Warehouse (DWH). Die Gründe dafür können sein: Warehouse für • Ungeeignete Strukturierung der Daten im ERP ERP-System • Keine Auswertemöglichkeit über mehrere IT IT-Systeme • Keine Möglichkeit, fremde Daten z. B. von Mitb Mitbewerbern oder Forschungsinstituten einzubeziehen Seite 3 von 9 • Zu hohe Belastung des ERP ERP-Systems durch Auswertungen • Laufende Änderungen der Daten im ERP ERP-System • Keine Wiederholbarkeit der Auswertungen (Historie) • Falsche, unvollständige oder fehlende Daten in den IT IT-Systemen men Die 3 Phasen eines BI-Projektes Projektes Die technologische Grundlage der Unternehmensdatenanalyse lässt sich in drei Phasen einteilen. In der ersten Phase wird die Grundinformation erhoben (quantitativer und qualitativer Art, strukturiert oder unstrukturiert) In der zweiten Phase werden die Daten in unstrukturiert). Beziehung gebracht, sodass Muster sichtbar werden. In der dritten Phase werden die Erkenntnisse im Unternehmen kommuniziert und in das Wissensmanagement integriert. Die Verbreitung der gewonnen Erkenntnisse soll dazu dienen, Entscheidungs- dazu grundlagen für Maßnahmen und Aktionen zu liefern. Enterprise Reporting Portal Standard Ad hoc Dashboard Reports Analysen Reporting Layer Staging Area Extraktion, Transformation, Laden Extraktion, Transformation, Laden Non SAP Flatfiles Excel Abb. 1: Wassermann Business Intelligence Phasenmodell ss Seite 4 von 9 1. ETL Prozesse (Extraktion Transformation- und Ladeprozesse) (Extraktion-, Eine der Hauptaufgaben eines BI BI-Projektes ist es, die Daten des ERP-Systems und der Systems anderen IT-Systeme oder externer Datenquellen für die Analyse in eine eigene Daten Systeme Daten- bank (Data-Warehouse) zu überführen. Dies erfolgt durch Extraktion der Daten aus den Warehouse) unterschiedlichen Quellsystemen, ihrer Transformation und dem Laden in das DataData- Warehouse mittels der standardisierten ETL ETL-Prozesse. Diese ETL-Prozesse bieten die Prozesse Möglichkeit, zu definierten Zeitpunkte (wöchentlich, täglich, online) die gewünschten Zeitpunkten ) Quelldaten aus den Produktivsystemen zu extrahieren. Dabei ist eine Full oder Delta- eine Full- beladung jederzeit wiederholbar.