Mangelnde Datenqualität

Warum BI-Projekte scheitern

10.09.2010
Von 
Werner Kurzlechner lebt als freier Journalist in Berlin und beschäftigt sich mit Rechtsurteilen, die Einfluss auf die tägliche Arbeit von Finanzentscheidern nehmen. Als Wirtschaftshistoriker ist er auch für Fachmagazine und Tageszeitungen jenseits der IT-Welt tätig.
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BI-Projekte scheitern vor allem wegen schlechter Datenqualität. Dabei würden sich Investitionen in diesem Bereich für Unternehmen in jeglicher Hinsicht lohnen. Das verdeutlichen mehrere aktuelle Studien.
Wer in Datenqualität investiert, kann sich über klingende Münze freuen. Die Rendite sei exorbitant, behaupten Wissenschaftler aus den USA und Indien.
Wer in Datenqualität investiert, kann sich über klingende Münze freuen. Die Rendite sei exorbitant, behaupten Wissenschaftler aus den USA und Indien.
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Investitionen in bessere Daten sind der einfachste Weg, Wettbewerbsfähigkeit, Effizienz und Performance eines Unternehmens zu verbessern. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie der University of Texas und der Indian School of Business heißt.

Dazu passt ein Ergebnis aus dem gerade veröffentlichten „BI Survey 9“. Demnach ist schlechte Datenqualität nach Einschätzung der Anwender die häufigste Ursache eines Scheiterns von Projekten im Bereich Business IntelligenceBusiness Intelligence (BI). 18,2 Prozent der befragten 2500 Unternehmen nannten dieses Problem. „Während Anbieter schlechte Datenqualität routinemäßig für in der Vergangenheit gescheiterte Implementierungen verantwortlich gemacht haben, wird diesem Kernproblem nun zum ersten Mal von den Nutzern die gleiche Bedeutung beigemessen“, sagt Melanie Mack, Head of Market Research beim für die Studie mitverantwortlichen Business Application Research Center (BARC). Alles zu Business Intelligence auf CIO.de

Mit dieser Problemerkenntnis ebnen sich die Firmen den Weg zu rasant größerem Geschäftserfolg, wenn man der Studie aus Texas glaubt. Denn nach Einschätzung von Studienautor Prof. Anitesh Barua lassen sich durch eine Verbesserung von Datenqualität, Benutzerfreundlichkeit, Informationsgehalt, Zugriff von mobilen Geräten und Sales Mobility die finanziellen Eckdaten eines Unternehmens in drastischer Weise optimieren. Ein plastisches Beispiel: Eine Steigerung der Benutzerfreundlichkeit der Geschäftsdaten um 10 Prozent bringe einem durchschnittlichen Fortune 1000-Unternehmen mit 36.000 Mitarbeitern ein Umsatzplus von 2 Milliarden US-Dollar jährlich, behauptet Barua. Das entspreche einer Erhöhung des durchschnittlichen Umsatzes pro Mitarbeiter um 55.900 Dollar.

Mutige Thesen, die insbesondere CFOs interessieren dürften. Denn die Forscher deklinieren auf diese Weise verschiedene Messgrößen aus dem Finance-Bereich durch. So könne auch der Return on Equity (ROE) als wichtiger Indikator für die Wachstumsfähigkeit eines Unternehmens durch moderate Investitionen in die IT deutlich gesteigert werden. Wer zugleich die Qualität und Zugänglichkeit der Daten um 10 Prozent steigere, könne im Schnitt einen um 16 Prozent erhöhten ROE verbuchen.

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