Im Gespräch mit Dr. Carsten Bange von BARC

Carsten Bange, Gründer des Analystenhauses BARC, beschreibt im Interview wichtige Trends bei Lösungen für Business Intelligence und gibt Tipps zur Implementierung.

Carsten Bange: Für mich ist BI ein übergeordneter Begriff. Weit gefasst verstehe ich darunter die Integration, Aufbereitung und Darstellung von Daten mit dem Ziel, Firmen bei Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Hierzulande ist Analytics eine Untermenge von Business Intelligence, legt den Fokus auf die fortgeschrittene Datenanalyse, also Advanced Analytics, und beinhaltet Themen wie Mustererkennung durch maschinelles Lernen, Predictive Analytics oder Clustering zur Segmentierung. Am besten ist das Begriffspaar BI und Analytics, da es neben Analyse auch Reporting und Visualisierung umfasst.

Bange: Selfservice-BI ist ein alter Trend, fungiert aber immer noch als BI-Treiber. Hier können Fachanwender selbst Daten auswerten oder Dashboards aus Komponenten zusammenstellen und inzwischen auch Advanced und Predictive Analytics betreiben. Zur Selfservice-BI gehört Data Preparation, das Sammeln, Bereinigen, Aufbereiten und Bereitstellen von Daten.

com! professional: Wie wichtig sind neue Analysemethoden?

Bange: BI bewegt sich immer mehr in Richtung Advanced Analytics mit Themen wie Mustererkennung, Segmentierung mit Datengruppen, Klassifikation von Daten, Assoziation von Daten oder Vorhersagen. Es entstehen neue Use-Cases. Firmen bauen dafür zum Teil auch Data Labs als organisatorisch getrennte Einheiten auf, auch im Mittelstand. Sie gehen dabei anders vor als bei der klassischen BI, sprich eher wissenschaftlich. Sie testen Verfahren oder Variablen und vergleichen die Ergebnisse. Daher passt ja das Wort Data Scientist als eine neue gefragte Rolle zur Durchführung von Advanced Analytics sehr gut.

com! professional: Gibt es weitere Trends?

Bange: Ja, den Trend zur Operationalisierung der BI und zu Data Governance. Firmen integrieren zunehmend BI-Funktionen wie Dashboards, Berichte und Analytics in ihre operativen Prozesse, etwa das ERP- und CRM-System. Sie können dann Echtzeitdaten aus laufenden Prozessen heraus analysieren. Die klassische BI betrachtet eher die Prozessergebnisse, was natürlich auch weiterhin benötigt wird.

Data Governance ist mehr ein organisatorisches als ein technisches Thema. Daten und Datenquellen werden immer heterogener, hinzu kommen IoT-Daten und externe Quellen. Daher sollten Firmen Organisationsstrukturen und Regelwerke aufbauen, die den Umgang mit diesen Daten regeln. Auch hier werden neue Rollen ausgeprägt, etwa die des Data Stewards, der sich um die Pflege und Qualität all dieser Daten kümmert. Zudem sehen wir einen Trend zu BI-Lösungen aus der Cloud. Auch deutsche Firmen zögern hier immer weniger.

com! professional: Worauf sollten Firmen bei BI-Lösungen achten?

Bange: Auf die Architektur, Funktionalität und Anwenderfreundlichkeit. Die Leistung hängt von der Architektur der Lösung ab.Welche Datenbanken sind angebunden? Welche Server-Komponenten unterstützen das Dashboard? Wie sieht es mit der Skalierbarkeit aus?

Weiterhin lohnt sich eine Evaluierung der möglichen Einsatzszenarien einer Lösung im Unternehmen, um kurzsichtige Einzellösungen zu vermeiden. Letztlich akzeptieren Anwender immer weniger Lösungen, die nicht ihren Erwartungen hinsichtlich Bedienfreundlichkeit entsprechen – doch die können sich deutlich unterscheiden zwischen Entwicklern, Data Scientists, Business-Analysten oder Gelegenheitsnutzern. Ich rate Firmen daher, zunächst einen Proof of Concept aufzusetzen und die BI-Lösungen vor dem Kauf ausgiebig zu testen.

Bange: Die Unternehmen sollten Use-Case-orientiert vorgehen. Welche Anwendungsfälle für Businesse Intelligence gibt es in welchen Abteilungen? Welche Datenanalysen  bringen wirklich Nutzen für Anwender und Firma? Wofür werden die Funktionen konkret eingesetzt? In welchem Umfang werden Entscheidungen BI-gestützt getroffen? Sind auch sehr wichtige Entscheidungen darunter?

Ich kenne Firmen, die 80 Prozent ihrer vorhandenen Daten gar nicht nutzen. Das wird bei vielen absehbar zu konkreten Wettbewerbsnachteilen führen. Daten werden immer wichtiger, sowohl zur Erhöhung der Prozesseffizienz als auch in Richtung neuer, datenbasierter Geschäftsmodelle. Sie müssen diese vielen vorhandenen Daten aber verarbeiten und analysieren, sonst sind sie wertlos. BI und Analytics gewinnen so an Bedeutung als strategisch wichtige Initiativen für Unternehmen.