Mit Dashboards SAP®-Daten effizient nutzen - Business Intelligence als anwendergesteuerte Innovation

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Zum einen ® ® ® müssen Daten aus unterschiedlichen Systemen wie SAP R/3 oder SAP ERP, SAP CRM, SAP® SCM in eine einheitliche, dublettenfreie Form gebracht werden. Zum ande- ren gilt es, diese Daten mit anderen Quellen zu kombinieren, damit eine aussagekräftige, sinnvolle und brauchbare Grundlage zur Leistungsmessung und -analyse entsteht. Viele SAP®-Kunden haben frustriert festgestellt, wie langwierig und teuer es sein kann, bis die Anwender endlich über die Informationen verfügen, die sie zur Beantwortung der wich- tigsten Fragestellungen benötigen. Es kursieren zahlreiche Horrorgeschichten über Un- ternehmen, die für die Installation solcher Systeme Jahre gebraucht und Millionen ausge- geben haben, ohne letztendlich etwas vorweisen zu können. Der Grund für diese Misserfolge ist zweifellos die unflexible, monolithische Softwarearchitektur, die typisch ® für Lösungen von SAP , IBM, Oracle und Microsoft ist – Unternehmen, die man unter dem Begriff „Big BI“ zusammenfassen könnte. Zur Lösung des Problems kann man Werkzeugen einführen, die das leistungsstarke Big-BI-Backend mit einer flexibleren Oberfläche verbinden. Über diese Schnittstelle können die Fachanwender dann selbst- ständig Fragen beantworten und ihr Innovationspotenzial sinnvoll einsetzen. www.EvolvedMedia.com 1 QlikView: Harness Your SAP Data with User-Driven Dashboards ® Dieses Whitepaper erläutert, wie SAP -Kunden und andere Big-BI-Anwender den Wert ihrer Daten voll ausschöpfen können, indem sie ihren Mitarbeitern eine völlig neue Tool- generation an die Hand geben und so ein Konzept nutzen, das als „anwendergesteuerte Innovation“ bezeichnet wird. Die Probleme von Big BI ® SAP ERP wurde entwickelt, um den „menschlichen Faktor“, also falsche Eingaben und andere Fehler auszuschließen: Wie berechnet, automatisiert und entdeckt man Prozesse, die ineffizient und nicht definiert sind? ERP hatte die Aufgabe, das Wesentliche eines Geschäfts zu Informationen zu verdichten und diese Informationen dann zur Automatisie- rung von Prozessen und zur Verbesserung der Performance einzusetzen. Der Weg zu Big BI Business Intelligence entstand später, denn aus den vielen sich überschneidenden Quellen musste eine konsistente Datenbasis geschaffen werden. Bevor Daten analysiert werden konnten, wurden sie zuerst extrahiert, transformiert und in Data Marts und Data Ware- houses geladen (siehe Abbildung 1). Business-Intelligence-Anwendungen mussten ge- nauso robust sein wie die ERP-Systeme, die sie ergänzen sollten. Daher sind Big-BI- Angebote auch meist für den Einsatz in großen IT-Umgebungen ausgelegt. Der Herausforderung, unterschiedlichste Datenströme zu konsolidieren und zu bereini- gen, war Big BI problemlos gewachsen. Doch als es darum ging, Daten nach wichtigen Informationen zu durchsuchen und neue Erkenntnisse an die Fachanwender weiterzulei- ten, versagte Big BI völlig. Heute geben Unternehmen regelmäßig enorme Summen für Consultants aus, die Berichte aus erfolgskritischen ERP-Repositories wie Auftragsein- gang, Rechnungen oder der Meisterstückliste erstellen. Der Erfolg dieser Maßnahmen ist äußerst durchwachsen, manchmal sind die Ergebnisse völlig unbrauchbar. Und jeder Ver- such, die Analyse- und Reportingstrukturen im Nachhinein zu ändern führt nur dazu, dass sich der Prozess noch mehr in die Länge zieht. www.EvolvedMedia.com 2 QlikView: Harness Your SAP Data with User-Driven Dashboards Abbildung 1: Die typische Struktur von Big BI Endlose Verzögerungen Ein von uns interviewtes Unternehmen versuchte gerade ein klassisches Data Warehouse einzusetzen. Die Berater schätzten, dass das Erstellen aller zur Überwachung des Lager- bestands nötigen Berichte ein Jahr dauern würde. Vor 10 Jahren wäre das vielleicht noch akzeptabel gewesen, aber heute nicht mehr. Nur zu oft hat Business Intelligence nicht das gehalten, was es versprochen hat: Es war nicht in der Lage, Unternehmen brauchbare Informationen zu liefern. Stattdessen wurden www.EvolvedMedia.com 3 QlikView: Harness Your SAP Data with User-Driven Dashboards die Anwender mit statischen Berichten und einer Handvoll Standardkennzahlen abge- speist. BI ist außerdem nie wirklich zum Management vorgedrungen. Es fehlt also genau dort, wo Entscheidungen getroffen werden und Überblick besonders wichtig ist. Die An- wender brauchen keine superdetaillierten Berichte oder simplifizierte Dashboards. Sie wollen Daten, die sie selbstständig analysieren und untersuchen können und mit denen sie die für sie relevanten Fragestellungen beantworten können. ERP hat das Potenzial ein Unternehmen kontinuierlich zu verbessern. Dieses Potenzial bleibt allerdings ungenutzt, ® wenn es nicht gelingt, die in SAP - (oder anderen Big-BI-Systemen) gehaltenen Daten den Anwendern zugänglich zu machen. Was ist nötig, damit Anwender spontan und as- soziativ Informationen auswerten können? Big BI und schwer fassbare Informationen Warum ist es so wichtig, dass ganz normale Anwender selbstständig Fragen stellen und Antworten finden können? Sobald Daten in einem Big-BI-System gespeichert sind, sind sie wie eingeschlossen. Denn nur Mitarbeiter mit dem entsprechenden Fachwissen kön- nen die Abfragen erstellen, die man für einen sinnvollen Informationszugriff benötigt. Für Informationen, die schwer zugänglich, kaum übertragbar und schlecht in einem ande- rem als dem ursprünglich vorgesehenen Kontext verwendet werden können, hat MIT- Professor Eric von Hippel den Begriff „sticky knowledge“ geprägt, was so viel wie „schwer fassbares Wissen“ heißt. Die schwierigste Form von Wissen ist sicherlich in der hoch spezialisierte Umgebung anzutreffen, in der Sie arbeiten. Wie viele Ihrer persönli- chen Erfahrungen und Ideen werden nie ausgesprochen? Wie viele Ihre Beziehungen sind informell und tauchen auf keinem Organigramm auf? Und wie sollten Sie dies irgendje- mandem erklären? Wüssten Sie, welche Fragen Sie stellen sollten? Schwer fassbare In- ® formationen befinden sich nicht in den Daten Ihres SAP -Systems. Sie sind Teil des Ge- schäftsfelds, das Sie gerade untersuchen. Aus dieser Perspektive betrachtet hat Big BI deshalb solche Schwierigkeiten die Wün- sche der Anwender zu erfüllen, weil die IT erst einmal die Anforderungen der Fachan- wender - also schwer fassbares Wissen - verstehen muss. Diese Informationen müssen www.EvolvedMedia.com 4 QlikView: Harness Your SAP Data with User-Driven Dashboards zudem an die Personen weitergegeben werden, die denn die entsprechenden Mechanis- men und Berichte aufsetzen, mit denen die Bedürfnisse der Fachanwender erfüllt werden sollen. Dieser Vorgang ist so ähnlich wie stille Post, irgendetwas wird immer missver- standen. IT-Experten begreifen also nicht immer, was Fachanwender wollen und benöti- gen. Wenn jemand die Antwort auf eine Frage sucht, dann muss er diese Frage zunächst jemandem erklären, der eine Abfrage schreiben und die Informationen extrahieren kann. Komplizierter Analyse- und Reportingtools tun ihr übriges und sorgen zusätzlich für Verzögerungen. Aus diesem Grund bringt jede ERP- oder BI-Installation zwangsläufig mehr Arbeit für die IT mit sich. Denn die IT-Abteilung muss eine unbekannt große Menge dezentraler, unstrukturierter, organischer und schwer fassbarer Informationen zusammenzustellen und hofft dabei, diese Informationen besser zu verstehen als die Anwender selbst. Natürlich können auch traditionelle Dashboards funktionieren. Es ist meist nur komplizierter und frustrierender: Anforderungen müssen zunächst erklärt und in Dashboards umgesetzt werden. Danach kommen die Anpassungen, weil etwas nicht richtig verstanden wurde (was erneute Korrekturrunden der betreffenden Dashboards zur Folge hat). Alle Macht den Anwendern: Benutzergesteuerte Innovation Zur Lösung der Probleme durch schwer fassbares Wissen schlug Eric von Hippel vor, dass die Anwender selbst die Arbeit übernehmen. Eine Idee, die er als „benutzergesteuer- te Innovation“ bezeichnete (siehe Abbildung 2).