So scheitert Ihr BI-Projekt

4. Sie nehmen die Datenqualität als gegeben hin

Vielfach fristen die für die BI-Analyse relevanten Unternehmensdaten ihr Dasein auf einsamen Inseln und in individuellen Beständen der Fachabteilungen. Sie liegen in Datenbanken, Excel-Tabellen oder Word-Dokumenten und will man sie zusammenführen, stößt man auf uneinheitliche Bezeichnungen, Dimensionen oder Granularität. Eine wichtige und mit die zeitintensivste Aufgabe im BI-Prozess ist, die vorhandenen Daten auf Qualität und Strukturen hin zu untersuchen und anschließend für eine Weiterverarbeitung zu transformieren und zu vereinheitlichen. Neben einem ehrlichen Blick auf die IST-Situation ist hierbei wichtig, ein Bewusstsein für Datenqualität beim Management zu schaffen. Es kann nicht nur Aufgabe der IT-Abteilung sein, dafür zu sorgen, dass die Daten konsistent und fehlerfrei vorliegen. An dem Prozess sollten alle relevanten Fachabteilungen beteiligt werden.

5. Sie kümmern sich nur um die Technik und lassen die Menschen außer Acht

Mit der Einführung von Business-Intelligence-Tools ist häufig ein Umdenken erforderlich. Statt wie bisher die Daten eines Fachbereichs mithilfe von Excel auszuwerten oder klassische Reports zu erstellen, sollen jetzt komplexere Analysen und Prognosen vorgenommen werden. Dieser Paradigmenwechsel kann Widerstände und Ängste bei den Mitarbeitern und im Management eines Unternehmens auslösen. Zum einen wird Veränderungen immer mit Skepsis entgegengeblickt, zum anderen macht BI Unternehmensbereiche transparent und greift in bisherige Datenhoheiten ein. Um diese Vorbehalte und Ängste aufzulösen ist es wichtig, BI fest in der Unternehmenskultur zu verankern und die Möglichkeiten der Datenanalyse aufzuzeigen. Fehlende Klarheit und Transparenz über BI-Projekte führen nur dazu, dass die Anwender den Wert der Lösungen als eher gering einschätzen.