Daten haben in den vergangenen Jahren vor allem im Geschäftsbereich zunehmend an Bedeutung gewonnen. Doch nicht jedes Unternehmen ist bereits mit den passenden Strategien und Tools ausgerüstet, um das schlummernde Potential seiner Geschäftsdaten auch voll ausschöpfen zu können.
Grund sind oft Zweifel gegenüber dem Nutzen von Business Intelligence und festgefahrene Business-Prozesse. Zudem sind noch immer einige Mythen in Umlauf, die viele Unternehmen in Sachen Business Intelligence zögern lassen. Wir beleuchten sie näher.
Multiple Datenquellen und unstrukturierte Informationen machen Analysen zu komplex
Lange Zeit galt das klassische Data Warehouse als optimale Lösung, um Unternehmensdaten zu sammeln und anschließend auch möglichst sauber und strukturiert für Analysen zur Verfügung stellen zu können. Auch heute kann ein Data Warehouse in entsprechenden BI-Anwendungen noch eine gute Grundlage für schnelle Auswertungen und Dashboards bieten – zwingend erforderlich ist es dazu jedoch nicht. Im Gegenteil, moderne Analysesoftware ist längst in der Lage, auch externe und unstrukturierte Daten aus verschiedensten Quellen (z.B. Social Media Daten) mit einzubeziehen. In einer Zeit, in der insbesondere der Einzug der Cloud in viele Betriebe zur Folge hat, dass die Informationen nicht mehr an einem zentralen Ort gespeichert, sondern aus multiplen Quellen bezogen werden, ist dies auch ein wichtiger Umstand. Gerade die Verknüpfung von strukturierten und unstrukturierten Daten kann dabei nämlich unzählige, völlig neue Zusammenhänge offenlegen und bietet damit die Möglichkeit, alle geschäftsrelevanten Szenarien besonders umfassend und präzise untersuchen zu können.
Je mehr Daten, desto besser
Auch die weit verbreitete Vermutung, dass es bei der Datenanalyse einzig auf die Menge der ausgewerteten Daten ankommt, ist so nicht richtig – Big Data ist nicht immer alles. Viel mehr zählt die Kombination der richtigen Informationen, die – wie eingangs bereits erklärt – auch aus verschiedenen Datenquellen stammen können. Zwar bergen viele Daten auch gleichzeitig viele potentiell relevante Informationen, dennoch besteht bei zu großen Datenbeständen immer auch die Gefahr, dass sich darin auch inkonsistente und unbrauchbare Daten befinden. Diese können nicht nur die Datenqualität, sondern letztendlich auch die Performance des ganzen Systems beeinträchtigen. Der frühzeitige Einsatz einer geeigneten Business Intelligence Software kann hierbei Abhilfe schaffen, indem sie zur Ausmusterung von fehlerhaften oder nicht mehr benötigten Datenbeständen im System genutzt wird.
Business Intelligence ist ein Thema für Fachkräfte
In vielen Unternehmen herrscht noch immer die Meinung vor, dass für die Analyse von Daten tiefgreifende Fachkenntnisse notwendig sind. Auch diese These ist jedoch längst überholt. Die meisten Business Intelligence Anwendungen bieten heutzutage umfassende Self-Service-Funktionen, die es auch Anwendern mit einem Basis-Datenverständnis ermöglichen, eigenständig Analysen, Auswertungen und Visualisierungen zu erstellen. Darüber hinaus können Datenverfügbarkeit und Funktionen meist auch rollenbasiert angepasst werden. Dem jeweiligen User stehen somit nur die Informationen zur Verfügung, die er persönlich benötigt, um für ihn relevante Analysen vorzunehmen. Viele BI-Lösungen bieten hierfür sogar Lizenzierungsmodelle, die Wahlmöglichkeiten zwischen fortgeschrittenen Usern und Usern mit Basis-Datenkompetenzen und –Anforderungen. Nicht immer muss also ein Data Scientist oder IT-Experte herangezogen werden, um gewinnbringende Einsichten in Unternehmensdaten zu erhalten.
Für kleine und mittelständische Unternehmen lohnt sich eine BI-Software nicht
Unternehmensstrategien und -entscheidungen auf Grundlage analysierter Daten zu entwickeln, ist keinesfalls nur Großkonzernen vorbehalten. Auch für kleinere und mittelständische Unternehmen kann die Datenanalyse dabei helfen, Geschäftsprozesse zu optimieren. Viele Betriebe setzen die Datenanalyse beispielsweise bereits dazu ein, ihre Supply Chain zu verbessern, Lager- und Produktionsdaten zu überwachen und sich so zum Beispiel vor kostspieligen Lieferengpässen oder Ausfallzeiten zu schützen.
Business Intelligence und Big Data eignen sich nur für bestimmte Branchen und Bereiche
Viele Unternehmen zweifeln nicht nur aufgrund ihrer Betriebsgröße am persönlichen Nutzen von BI-Anwendungen, sondern auch aufgrund ihrer Branche. Doch Data Analytics eignen sich nicht nur zum Einsatz in Industrie oder Handel. Schließlich kann die Auswertung von Daten auch in anderen Geschäftsbereichen dabei helfen, Prozesse effizienter zu gestalten, Risiken zu identifizieren und reduzieren oder maßgebliche Entscheidungen zu optimieren. So findet Business Intelligence beispielsweise auch im Gesundheitswesen bereits Anwendung. Die Auswertung von Patientendaten bringt hier zum Beispiel den Vorteil, die Wirksamkeit von Medikamenten und Therapien untersuchen und Ärzte so bei der Entscheidung über die optimale Behandlung von Krankheiten unterstützen zu können.
Business Intelligence und Datenanalysen bringen somit für nahezu jedes Unternehmen viele Vorteile mit sich – unabhängig von Größe, Branche oder vorhandene Datenquellen des Betriebs. Denken auch Sie über den Einsatz einer modernen Data Analytics Lösung nach? Wir beraten Sie gerne zu den Möglichkeiten, insbesondere rund um die BI-Produkte von Qlik.
