MindTree über die Bedeutung von Analytics
Das kleine BI-Einmaleins
Wenn BI-Projekte nicht den von Unternehmen erhofften Durchbruch bringen, kann das an ganz schlichten begrifflichen Missverständnissen liegen. Dann ergibt 1+1+1 schlicht deshalb nicht 3, weil die dritte Zutat vergessen würde. Deshalb reicht Scott Staples, Präsident für IT Services bei MindTree, auf cio.com den Anwendern sozusagen das kleine BI-Einmaleins an die Hand, damit ihre Rechnungen auch wirklich aufgehen.
Dieses Einmaleins ist zugleich eine Fibel. Letztlich geht es dem Analysten darum, drei häufig unter dem Oberbegriff BI subsummierte Komponenten klar zu unterscheiden: Data Warehouse sozusagen als strukturierter Ablageplatz für die Unternehmensdaten; BI im engeren Sinne als Methode, die Daten neu zu arrangieren; Analytics schließlich als Prozess der Trend-Analyse und Nutzbarmachung der Daten für eine bessere Entscheidungsgrundlage. Informationen, also strategisch relevante Elemente, entstehen lediglich als Ergebnisse aller drei genannten Stufen. Der häufige Fehler der Anwender laut Staples: Sie verzichten auf die entscheidende Analytics-Komponente, weil sie denken, diese sei in unter dem Label "BI" verkauften Tools schon mit drin.
Der menschliche Faktor entscheidet
Staples vergleicht Data Warehouse mit einer großen Schachtel und BI-Tools mit einem Rohr, mit dessen Hilfe sich gewünschte Daten sozusagen ansaugen lassen. Um sinnvolle Dinge damit anzustellen, müssen die Anwender die angesaugten Daten aber schon selbst in die Hand nehmen. Gewissermaßen handelt es sich bei der vergessenen Zutat um den menschlichen Faktor, ohne den Tools wertlos sind. Integriert man sie in die BI-Strategie, erfüllen sich hingegen leicht die Erwartungen. "Analytics öffnet die Tür für Dinge, die den größten Einfluss aufs Geschäft haben: die Wirksamkeit von Marketing-Kampagnen, Pricing, Channel Segmentation, Kundenbehandlung, Lieferketten-Optimierung, Risk Mitigation, Effektivität beim Verkauf, und so weiter", so Scott Staples.
Als einfache Doppelgleichung formuliert: Data Warehouse + BI ergibt Daten. Data Warehouse + BI + Analytics ergibt Informationen. Auf den Faktor "Analytics" kommt es also an. "Wer das annimmt, wird wachsen", so Staples. "So einfach ist es."