9 Fehler, die Sie vermeiden sollten

Führungskräfte wissen, dass sie qualitativ hochwertige Daten benötigen, um stimmige Entscheidungen zu treffen. Akkurate Datensätze zeitnah und nutzerfreundlich zur Verfügung zu stellen ist dabei weiterhin die wesentliche Herausforderung.

Zwar haben Berater und Händler einen florierenden Business-Intelligence-Markt geschaffen, aber woher sollen Sie wissen, ob Sie auf dem richtigen Weg sind? Ist es Zeit für ein BI-Upgrade oder eine neue Weiterbildungsinitiative? Um diese Fragen beantworten zu können, ist es hilfreich zu sehen, welche Fehler andere gemacht haben. Wir zeigen Ihnen neun Business-Intelligence-Fails, die Sie unbedingt vermeiden sollten.

1. BI auf Bestellung

"Der Kunde hat immer Recht" ist ein Grundsatz, der insbesondere den Kundenservice im Einzelhandel revolutioniert hat. Wenn es um Technologie geht, könnte es allerdings vorkommen, dass Geschäftskunden nicht immer verstehen, was sie da genau wollen. Schlimmer noch: Einige selbsternannte Spezialisten versuchen gar technische Details zu diktieren.

Wer dabei die Dinge implementiert, die die User wollen, statt die, die sie eigentlich brauchen, rennt dem Fail direkt in die Arme, wie Wolfgang Platz von Tricentis weiß: "Erfolgreiche Business-Intelligence-Projekte erfordern eine gewissenhafte Herausarbeitung der Anforderungen und darüber hinaus die Fähigkeit, BI-Ergebnisse zu validieren."

Um verstehen zu können was die Nutzer wirklich wollen, können Sie beispielsweise die "5-Why-Methode" heranziehen.

2. Bei Testing und Ressourcen sparen

"Move fast, break things" ist ein Ansatz aus der Startup-Welt. Und auch etablierte Unternehmen verspüren öfter mal den Drang nach Geschwindigkeit. Beim Streben nach Schnelligkeit kann es allerdings passieren, dass vermeintliche nebensächliche Tätigkeiten darunter leiden - zum Beispiel Testing. Dieses als überflüssig zu erachten, kann zu signifikanten Qualitätsproblemen führen. Besonders dann, wenn Sie sich dabei auch noch auf manuelles Testing verlassen. Stattdessen sollten Sie Testing und andere Prozesse dieser Art nutzen, um eine qualitativ höherwertige Business-Intelligence-Erfahrung abzubilden.

3. Datenintegrität vernachlässigen

Business-Intelligence-Tools sind super wenn es um Verarbeitung, Visualisierung oder die Analyse von Daten geht. Aber was, wenn korrumpierte Daten in die Systeme fließen? Oder besser noch: Wie würden Sie einem externen Auditoren demonstrieren, dass qualitativ hochwertige Daten Ihre Geschäftsentscheidungen treiben? Wenn Sie sich zu sehr auf Details wie die Konfiguration von BI-Tools konzentrieren, könnten kritische Details wie diese unter den Tisch fallen.

"Heutzutage wird Business IntelligenceBusiness Intelligence nicht nur dazu genutzt, bessere Entscheidungen zu treffen", sagt Wolfgang Platz. "Auch in Geschäftsprozessen hält BI zunehmend Einzug. Wenn Ihr Finanz- oder Compliance-Report (die oft von Data-Warehouse-Technologien beeinflusst werden) Fehler aufweist, kann eine Business-Intelligence-Lösung diese zu Tage fördern. Andere Prozesse können aber trotzdem noch ins Leere laufen. Bei einem Versicherer könnten etwa schon die kleinsten Fehlberechnungen bei Vermittlungsgebühren dazu führen, dass die Reputation den Bach runtergeht und die Kunden im großen Stil abwandern. Unternehmen brauchen in der heutigen Zeit einen proaktiven, automatisierten Ansatz, um Probleme mit der Datenintegrität durch BI-Testing so schnell wie möglich zu identifizieren." Alles zu Business Intelligence auf CIO.de

Fehler bei Finanz- oder Compliance-Daten können schnell ziemlich teuer werden. Genauso wie unzureichende Datenqualität.

4. User-Provokation durch reaktive Ansätze

Kein Tech-Profi hat Lust darauf, sich mit wütenden Usern herum zu schlagen. Systemausfälle und IT-Frust lassen sich nicht verhindern. Doch es ist Ihre Antwort auf diese Probleme die Einfluss darauf hat, ob Ihre Business-Intelligence-Initiative Erfolg hat oder nicht.

"Die beiden größten Fehler, die BI-Novizen begehen können sind, zu sehr auf ‚Delivery‘ zu fokussieren und die Business-End-User nicht zu involvieren", erklärt Doug Bordonaro, Chief Data Evangelist beim Analytics-Experten ThoughtSpot. "Wenn sich die Kunden bei Ihnen über lange Auslieferungszeiten und fehlende Service Level Agreements beschweren, wissen Sie bereits, wo Ihr Fokus liegen sollte. Wer sich zu sehr auf die tägliche ‚Delivery‘ konzentriert, kann das große ganze BI-Bild nicht mehr erfassen. Geben Sie Ihren Kunden das, was diese brauchen, um ihre Entscheidungen zu treffen? Verstehen Sie, welche Daten Ihre Kunden brauchen? Gibt es eventuell eine bessere Lösung für das Problem als noch einen weiteren Report?"

Wenn Probleme auftreten, tun Sie übrigens gut daran, nicht sofort alles stehen und liegen zu lassen: Gewichten Sie User-Beschwerden stattdessen nach deren strategischer Relevanz.

5. Sinnlose Datenanalysen

Wenn Sie tolle Tools haben, ist es nur natürlich, dass Sie dafür nach Einsatzmöglichkeiten suchen. Das Problem ist nur: Business Intelligence ohne klare Zielausrichtung ist Zeitverschwendung. Das ist übrigens oft ein spezifisches Problem bei relativ jungen Fachkräften, wie Mark Langsfeld vom Beratungsunternehmen Anexinet weiß: "Bei jungen, wissbegierigen BI-Profis, die am Anfang ihrer Karriere stehen, besteht eine latente Gefahr, dass diese einen Tunnelblick entwickeln und Datenanalysen durchführen, die zwar interessant sind, aber keinen sinnvollen Fragestellungen zugrunde liegen. Die Ergebnisse sind dann wenig aussagekräftig."

Um diesen Fehler zu vermeiden, braucht es Business-Erfahrung und Urteilsvermögen. Ein Weg, sinnlose Analysen zu vermeiden ist, sich im Vorfeld die Frage zu stellen, welchen Zweck diese eigentlich im Hinblick auf die strategischen Ziele des Unternehmens erfüllen. Wenn Sie unsicher sind, wie Sie Ihre Analyse mit den Unternehmenszielen verknüpfen, gibt es Punkte an denen Sie sich orientieren können: Zeigt Ihre BI-Analyse beispielsweise einen Weg auf, den Gewinn zu steigern, Kosten zu reduzieren oder die Services zu verbessern? Diese Punkte sind für Unternehmenslenker wesentlich.