2014/8 | Fachbeitrag | Best Practice

Business Discovery: Mit Self Service große Datenmengen meistern

von Wolfgang Kobek

Inhaltsübersicht:

Kennen Sie Jeopardy noch? Das Quiz, bei dem Teilnehmern Antworten aus verschiedenen Kategorien präsentiert wurden, und sie die Aufgabe hatten, schneller als ihre Mitspieler die passende Frage zu formulieren? So ähnlich verhält es sich heute mit Business Intelligence: Wenn es um die Entscheidungsfindung geht, kommt es auf die Fragestellung an. Denn nur wer die richtige Frage stellt, findet im Datendschungel auch die richtige Antwort. Was wünschen Kunden? Welche Ergebnisse sollen erreicht werden? Entscheidend ist auch, die aktuelle Geschäftsstrategie zu analysieren, um deren Bedeutung für das Unternehmen und das Gesamtziel einschätzen zu können. Am besten werden diese Fragen in Teams und mit Mitarbeitern aus verschiedenen Fachabteilungen gesammelt, denn letztlich sollen alle von den Ergebnissen profitieren.

Praxisfall: Business Intelligence bei der TicketCorner AG

Eine solche umfangreiche Vorbereitung der Datenanalyse hat beispielsweise die TicketCorner AG durchgeführt. CFO Romano Caviezel erklärt: „Im Rahmen einer Studentenarbeit haben wir 400 Kennzahlen aus verschiedenen Bereichen, die erforderlichen Datenquellen und die Verknüpfung zur Unternehmensstrategie zusammengefasst.“ TicketCorner verfolgt eine klare nationale Wachstumsstrategie mittels Auslastungserhöhungen und erweiterter Angebote im Ticketing-Umfeld. Um die hierzu notwendigen unternehmerischen Entscheidungen treffen zu können, sind fundierte Analysen des Ticketing-Geschäfts notwendig. Der Anbieter für Ticketvertriebslösungen vertreibt Tickets für jährlich über 15.000 Events von rund 600 Veranstaltern im Entertainment-, Kultur- und Sport-Bereich per Call Center, Internetportal und rund 1.400 Vorverkaufsstellen in der gesamten Schweiz.

Bei der Fragestellung setzt TicketCorner aber auch auf Software-Unterstützung: Das Unternehmen nutzt die Business Discovery-Lösung QlikView. Sie ermöglicht einen Self-Service-BI-Ansatz, das heißt, Anwender können ihre Daten frei untersuchen und sind nicht mehr darauf beschränkt, einem vordefinierten Pfad von Fragen zu folgen. Auswertungen sind damit individuell, bedarfsgerecht und benutzerorientiert auf allen Unternehmensebenen verfügbar.

Mit Business Discovery Zusammenhänge aufspüren

Es gibt auf dem Markt unzählige Analyselösungen. Viele ignorieren bei der Suche solche Daten, die nicht in Bezug zur aktuellen Abfrage stehen. Die nicht direkt für eine Suchanfrage relevanten Daten werden nicht gefiltert und so auch nicht angezeigt. Dadurch entgehen dem Anwender wertvolle Informationen, nur weil diese bei den Ausgangsparametern der Frage nicht berücksichtigt wurden. Um rasch Trends entdecken und Zusammenhänge erkennen zu können – ohne daraus ein langwieriges IT-Projekt machen zu müssen – bietet sich eine Business-Discovery-Lösung an. Sie ermöglicht eine assoziative Suche und unterstützt dabei, Zusammenhänge dort aufzuspüren, wo man sie nicht vermutet hätte. Direkt abgefragte Daten werden hervorgehoben – so sieht der Anwender mit jeder Interaktion die Beziehung zwischen den ausgewählten Daten und die Auswirkungen, die diese auf die jeweiligen Berechnungen haben.

Was jedoch entscheidend ist: Eine Business-Discovery-Lösung zeigt auch Daten an, die zwar in Bezug zur Suchanfrage stehen, jedoch nicht direkt abgefragt wurden. Es werden keinerlei Informationen ausgeblendet. Ein Beispiel: Ein traditioneller BI-Bericht gibt an, welcher Mitarbeiter welche Produkte in welchem Gebiet und über welchen Zeitraum erfolgreich verkaufen konnte. Eine Business-Discovery-Lösung liefert zusätzliche Antworten auf Fragen, die der Mitarbeiter nicht gestellt hat, die aber vielleicht einen entscheidenden Erkenntnisgewinn liefern – etwa, welche Produkte nicht verkauft worden sind.

Praxisfall: Business Intelligence bei der Dunkermotoren GmbH

Dieser Erfahrung hat auch die Dunkermotoren GmbH gemacht. Das Unternehmen entwickelt und vertreibt Antriebstechnik für eine breite Palette von industriellen Automatisierungsapplikationen. Die letzten fünf Jahre Business-Intelligence-Erfahrung von Dunkermotoren hat gezeigt, dass jede Auswertung, sei sie auch noch so gut, immer zu weiteren Fragen und somit zu weiteren Anforderungen an das BI-System führt. Oberstes Ziel für Klaus Wildemann – Leiter Informationssysteme (IT/IS) bei Dunkermotoren – war es, die Anwender mit ihren Anforderungen schnellstmöglich zu bedienen und eine Oberfläche zu schaffen, die es jederzeit ermöglicht, bis auf Einzeldatensätze jede Antwort zu finden, die sich bei der Betrachtung eines Dashboards ergeben.

Bei der Evaluierung alternativer Lösungen entschied sich Wildemann – wie TicketCorner auch – für eine Business-Discovery-Lösung mit einem Self-Service-BI-Ansatz: Anwender können freier bei der Berichterstellung, Datenanalyse und Verteilung von Information agieren. Das bedeutet mehr Flexibilität bei der Modifikation oder Integration von Daten und größere IT- Unabhängigkeit bei der Datennutzung. Um sicherzugehen, dass die Analyse- und Reporting-Software auch wirklich hält, was sie verspricht, entschloss sich Wildemann für die Probe aufs Exempel: Er beauftragte eine studentische Hilfskraft ohne jegliche BI-Erfahrung, um mit Unterstützung von externen Consultants eine fertig erstellte Applikation für die Analyse von Auftragsdurchlaufzeiten sowohl in SAP BO als auch in QlikView umzusetzen.

Für die Realisierung in SAP BO benötigte der Student zehn Tage Support durch einen SAP-Consultant plus 28 Manntage eigene Arbeit. „Dieselbe Anwendung hat er in QlikView mit einem Aufwand von acht Tagen Eigenleistung und einem Tag Unterstützung durch einen Consultant umgesetzt. Und zwar mit einer Oberfläche, von der aus man beliebig tief in die Daten abtauchen konnte“, erklärt Wildemann.

Business Discovery ähnelt dem menschlichen Denken

Business Discovery bildet die assoziative Natur menschlichen Denkens nach: Jeder Anwender kann somit Daten entsprechend seiner eigenen Denkprozesse analysieren. Die Idee dahinter ist einfach: Anstatt die IT-Abteilung Cubes einrichten zu lassen und auf Berichte zu warten, erstellt der Mitarbeiter Analyse-Apps mit wenigen Klicks selbst. Wie bei Google werden die Anwender motiviert, nach Daten zu suchen und diese zu analysieren, ohne sich dabei Gedanken über die zugrunde liegende Technologie zu machen. Sie erleben bei ihrer Arbeit nur eine intuitive Schnittstelle. Damit funktioniert der Suchvorgang ähnlich wie im menschlichen Gehirn. Innerhalb weniger Sekunden stellt die Software Verbindungen zwischen unterschiedlichen Datenquellen her. Per Mausklick können die Informationen in einer intuitiven Oberfläche flexibel analysiert werden, wobei jeder Wert als Ausgangspunkt für die Analyse dienen kann. Damit sind Nutzer in der Lage, direkt während der Analyse neue Fragen zu stellen und Querverbindungen zu ziehen.

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