Der Business Intelligence Wirkkreis

Business Intelligence wird heute in den Unternehmen leider viel zu mechanistisch und technisch angegangen. Bevor ich das aber erklären möchte, werde ich auf einige Begrifflichkeiten eingehen. Man hört sehr oft die Begriffe Corporate Performance Management, Business Intelligence, Business Analytics etc. Ganz egal, wie man das Baby auch nennen mag (ich bleibe beim Namen Business Intelligence), wichtig ist, die Aufgabe zu definieren, die man mit solch gearteten Engagements verfolgen will. Meines Erachtens teilt sich die Aufgabe von Business Intelligence, im Folgenden mit BI abgekürzt, in zwei Teile auf.

• Klärung des Zweckes des Unternehmens und Ableiten der Ziele, die ein Unternehmen zur Erfüllung des Zweckes erreichen sollte.
• Beschaffen und Verwalten von Daten, um aus diesen Informationen zu generieren, die zum Erkennen der Zielerreichung und zum Definieren von Aktionen zur Zielerreichung genutzt werden, inklusive der Validierung des Zwecks und der Ziele.

Die erste Aufgabe betrifft die visionär-strategische Ebene, die zweite Aufgabe die operative Ebene. Die folgende Abbildung stellt den BI Wirkkreis dar, der beide Aufgabenpakete strukturiert.

Was ist unter dem BI Wirkkreis zu verstehen?

Als aller erstes muss sich ein Unternehmen bewusst machen, warum es überhaupt existiert, sprich welchen Zweck das Unternehmen verfolgen will. Das ist dann hoffentlich nicht nur der Fakt des reinen Geldverdienens oder des Gewinnmaximierens. Wenn sich ein Unternehmen einzig und allein darauf konzentrieren möchte und seine Daseinsberechtigung auf ein künstliches Fundament wie Geld stützt, benötigt es auch keine BI-Lösung. Wozu auch? Dann ist das ganze Unternehmen sowieso sinnleer. Abgeleitet aus dem Zweck werden dann Ziele definiert, die das Unternehmen verfolgen sollte. Dabei können die Ziele natürlich konkurrierend zueinander sein. Deshalb ist es wichtig, die Beziehungen zwischen dem Zweck, den Zielen und den Maßnahmen, diese Ziele zu erreichen, darzustellen. Dieses Wirkgefüge kann man meines Erachtens am besten durch Modellierung, beispielsweise mit dem CONSIDEO MODELER, erarbeiten. Modellierung hilft uns, die kognitiven Beschränkungen nur 4 Variablen gleichzeitig verarbeiten zu können, zu überwinden. Dadurch können wir Phänomene aufdecken, die ohne Kenntnis der Ursache-Wirkungsbeziehungen unsichtbar bleiben. Ein Beispiel dafür können Sie in meinem Post BI Lösungen gaukeln eine scheinbare Sicherheit vor und birgen deshalb Gefahr nachlesen, in welchem ich die Auswirkung der Kennzahl Auslastung von Mitarbeiter auf ein langfristiges Unternehmensergebnis validiert habe. Der CONSIDEO MODELER bietet mittlerweile auch die Möglichkeit, Daten direkt aus einem BI System zu extrahieren, die dann für die Modellierung des Zwecks, der Ziele und der Maßnahmen, diese zu erreichen, verwendet werden können.

Sind Zweck und Ziele bekannt, muss man sich Gedanken machen, ob und wenn ja wie der Grad der Zielerreichung gemessen werden kann. Ich habe in meinem Post Wie das Messparadigma uns in die Irre führen kann erläutert, dass nicht alles messbar ist. Dessen muss man sich bewusst sein. Es gilt also nun entsprechend der definierten Ziele, Key Performance Indicators (KPIs) zu definieren, anhand derer der Grad der Erreichung der Ziele gemessen werden kann. Für die Bestimmung der KPIs kann man sehr gut das Modell, welches zur Bestimmung der Ziele und zur Validierung des Unternehmenszwecks genutzt wurde, heranziehen und erweitern. In sehr seltenen Fällen sehe ich bei Unternehmen genau diese Durchgängigkeit, dass nämlich ganz genau argumentiert werden kann, warum ein bestimmtes KPI gemessen wird und welchen Einfluss dieses KPI auf die Erreichung bestimmter Ziele hat. Bei der Definition der KPIs muss man sich auch Gedanken machen, welche Rohdaten benötigt werden und woher diese Daten bezogen werden können. In diesem Zuge muss man auf semantischer Ebene abklären, ob unternehmensweit ein gleiches Verständnis von dem KPI besteht. Sehr häufig habe ich erlebt, dass zwar namentlich vom Gleichen, beispielsweise produktive Auslastung der Mitarbeiter gesprochen wird, semantisch aber ein unterschiedliches Verständnis herrscht. Bei dem eben genannten KPI zählte eine Business Unit die Zeit für das Anfertigen von Angeboten dazu, eine andere Business Unit nicht. Macht man dann eine unternehmensweite Auswertung auf dieses KPI vergleicht man Äpfel mit Birnen. Das kann fatal sein, nämlich dann, wenn daraufhin Aktionen los getreten werden.

Erst jetzt kann man mit dem fortfahren, mit dem die meisten BI Projekte in der Regel starten. Fragestellungen der Extraktion von Daten, der Modellierung in BI Systemen und der Einbettung der BI System(e) in die existierende operative Systemlandschaft können nun angegangen werden. Eine Thematik wird aus meiner Sicht sträflich vernachlässigt, nämlich die Fragestellung nach der Darstellung der Ergebnisse im BI Frontend. Wenn man bedenkt, dass das BI Frontend (Reports, Graphiken, Dashboards oder Cockpits) das Gesicht der BI Lösung hin zum Enduser darstellt, ist diese Nichtbeachtung besonders fatal und sehr oft auch für eine schlechte Reputation und eine schlechte Verwendbarkeit der BI Lösung verantwortlich. An dieser Stelle möchte ich auf Prof. Rolf Hichert verweisen, der mit seinen SUCCESS Regeln eine Grundlage für eine erfolgreiche Geschäftskommunikation im BI Frontend erstellt hat. Für Details verweise ich gerne auf meinen Post graphomate – Ein Bild sagt mehr als tausend Worte.

Im Unternehmen wurden nun also Ziele und Massnahmen, diese zu erreichen, definiert. Es agiert dementsprechend am Markt. Die Ziele, die Maßnahmen und die Ergebnisse die erzielt wurden, können konsistent und ganzheitlich mit Hilfe einer BI Lösung dargestellt werden. Da Ziele niemals in Stein gemeißelt sind, sondern sich in der Regel ändern, ist im BI Wirkkreis eine Rückkopplung integriert, die die Erkenntnisse, die im Unternehmen durch das Agieren am Markt und das stete Validieren der Maßnahmen gewonnen werden, für eine Validierung der Ziele benutzt. Aber auch der Unternehmenszweck kann sich im Laufe der Zeit ändern. Beispielsweise startete die Unternehmensgeschichte der Adam Opel AG im Jahre 1862 mit der Herstellung und dem Vertrieb von Nähmaschinen.

Ich habe oben angedeutet, dass BI in vielen Unternehmen heutzutage zu mechanistisch und technisch umgesetzt ist, also nicht entlang des BI Wirkkreises. Darauf möchte ich kurz eingehen. Was meine ich mit technisch? Bei den meisten BI Projekten geht es einzig und allein um Software und Architektur. Fragestellungen wie

• Welche Software sollen wir für das Reporting einsetzen?
• Welcher Anbieter ist im Bereich ETL zu bevorzugen?
• Benötigen wir ein zentrales oder dezentrale DWH-Systeme?

überwiegen. Die komplette strategisch-visionäre Ebene wird ausgespart. Selbstverständlich spielen Software und Technologie eine Rolle für BI Lösungen, aber eben nicht ausschließlich. Schauen Sie sich beispielsweise in einigen Xing-Foren zu BI (Business Intelligence – Nervensystem nicht nur der Unternehmen oder Business Intelligence Community) um. Dort geht es leider ausschließlich nur um technologische Aspekte, neben Ressourceanfragen von Headhuntern. Fragen Sie Menschen, die sich im BI Umfeld tummeln, was sie genau tun, bekommen Sie in der Regel Auskunft darüber mit welcher Software und mit welchen Tools sie sich besonders gut auskennen. Unser Blick ist in der Regel ausschließlich auf technische Aspekte gerichtet. Des Weiteren überwiegt die mechanistische Denkweise. Es wird vergessen, dass jeder Mensch erst in sich Informationen generiert. Information ist aber nicht gleich Information. Information wird auch nicht im Rahmen von Kommunikation transportiert, sondern ausschließlich Daten ausgetauscht, die erst im Empfänger durch ihn zu Information transformiert werden muss. Dafür ist es notwendig, die Daten in geeigneter Art und Weise darzustellen, dass die Chance sehr hoch ist, dass sie von allen Beteiligten auf die gleiche Art und Weise interpretiert werden.

Schauen wir also auf die obige Abbildung des BI Wirkreises fällt auf, dass wir uns einzig und allein auf der operativen Ebene ganz rechts bewegen. Man beleuchtet Fragestellungen der Umsetzung, ohne sich vorher ausreichend Gedanken gemacht zu haben, was mit der BI Lösung eigentlich erreicht werden soll.

Ist es da noch verwunderlich, dass ungefähr 50% aller BI Projekte nicht erfolgreich sind, sprich dass der Nutzen, den man sich von den Lösungen erhofft hat, nicht eintritt? Eigentlich auch logisch, weil man sich am Anfang über den Nutzen keine Gedanken gemacht hat. Details dazu finden Sie hier. Selbst die meisten Studien, die die erfolgskritischen Kriterien von BI Projekten untersuchen, bleiben auf dieser operativen Umsetzungsebene stehen. So besteht noch nicht einmal Aussicht auf Besserung. Leider.

Wie kann man den BI Wirkkreis operationalisieren?

Will man nun diesen BI Wirkkreis erfolgreich operationalisieren, richtet man sich am besten nach der BI Success Snowflake. Aus vielen BI Projekten, die ich aktiv begleitet habe, habe ich eine Reihe erfolgskritischer Merkmale anhand dieser Schneeflocke dargestellt, die in der folgenden Abbildung zu sehen sind.

Grundsätzlich habe ich 4 Dimensionen definiert: Change Management, Analyse und Design, Architektur und Support. Im Folgenden möchte ich die Wichtigkeit dieser Dimensionen kurz darlegen. Im Rahmen von BI Projekten nimmt man auf Grund von Änderungen den betroffenen Mitarbeitern häufig dass was sie kennen. Da Mitarbeiter in aller Regel das mögen was sie kennen, muss die Unterstützung für die neue BI Lösung von den Mitarbeitern aktiv eingeholt werden. Zu diesem Zwecke werden in der Dimension Change Management Maßnahmen dafür definiert. Des Weiteren ist es ganz wichtig, dass eine BI Lösung auf soliden fachlichen Anforderungen basiert. Es ist also absolut essentiell, dass die IT- und die Fachabteilungen sehr eng zusammenarbeiten und vor allem eine gemeinsame Sprache entwickeln. Die BI Lösung muss mit den Geschäftsprozessen und mit dem zu Grunde liegenden Organisationsmodell integriert sein. Das ist Aufgabe der Dimension Analyse und Design. Daten dürfen nicht als notwendiges Übel betrachtet werden, sondern als ein Asset, ähnlich wie es die Maschinen in Produktionsbetrieben sind. Daten sind das Blut der Geschäftsprozesse und müssen dementsprechend gewartet werden. Es muss ein ganz klares Verständnis darüber herrschen, wie sich die Qualität der Daten auf die Geschäftsprozesse und damit auch auf die Geschäftsergebnisse auswirken. Dieser Aufgabe widmet man sich in der Dimension Architektur. Ähnlich wie bei allen anderen Projekten, ist es nicht nur wichtig die betroffenen Stakeholder während der Laufzeit des Projektes mit auf die Reise zu nehmen, sondern sie auch nach Go Live zu betreuen. Dazu zählt kurz vor dem Go Live eine rollenbasierte Schulung, zugeschnitten auf die Bedürfnisse der einzelnen Usergruppen, oder auch der Support bei Anfragen nach dem Go Live. Des Weiteren ist es essentiell, dass die User das Gefühl haben, dass auch nach dem Go Live noch Anforderungen flexibel und pragmatisch umgesetzt werden können. Umso leichter tun sie sich Anforderungen initial für’s erste im Rahmen des Projektes abzusegnen. Neue und gefestigte Erkenntnisse zu fachlichen Anforderungen werden erst durch das Nutzen der Lösung gefestigt. In der Dimension Support wird auf diese Themen fokussiert.

Die Merkmale inklusive der Attribute sehen Sie in der letzten Abbildung in den entsprechenden Quadranten der Dimensionen zugeordnet. Auf diese möchte ich nicht im Detail eingehen. Falls Sie mehr dazu wissen möchten, sprechen Sie mich an, dann werde ich diese detaillierter durchdeklinieren.

Fazit

Wenn wir nicht unsere mechanistisch-technologische Denk- und Handelsweise anreichern durch eine humanistisch-emotionale entlang des BI Wirkkreises werden die Potentiale von Business Intelligence Projekten nicht ausgeschöpft weil nicht erkannt. Das ist der Hebel für das erfolgreiche Umsetzen von BI Lösungen.

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