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Business Intelligence

    Wende der Datenverwaltung

    Die meisten Unternehmen sammeln besonders große Datenmengen aus ihrer Geschäftstätigkeit, um ihr Geschäft besser zu verstehen. Business Intelligence (BI) Tools und Systeme spielen eine Schlüsselrolle im strategischen Planungsprozess innerhalb eines Unternehmens um Daten zu sammeln, zu speichern, zu analysieren, zu visualisieren und um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

    Unternehmen verfügen oft über mehr Daten als sie verarbeiten können. Um diese Daten optimal zu nutzen, reichen Analysen allein längst nicht mehr aus. Erst die Fähigkeit, diese mit anderen wichtigen Bereichen zu verknüpfen, erschließt das volle Potenzial.

    In den letzten zehn Jahren hat sich viel in der Business Intelligence-Welt verändert. Die Datenmengen wachsen und auch die Möglichkeiten, sogenannte „Insights“ aus Daten zu gewinnen, werden immer besser und einfacher. Mit dem Zugang zur Cloud wurde das Thema Skalierung von Lösungsansätzen für bestimmte Geschäftsbereiche noch einfacher. Auch in der Datenvisualisierung und Handhabung von interaktiven Business-Dashboards hat sich viel getan.

    Herausforderungen

    Um dem Marktwettbewerb bei zunehmender Digitalisierung gewachsen zu sein, wird es immer wichtiger, neueste Technologien und Ansätze einzusetzen. Um mit der Entwicklung Schritt zu halten sind mehrere Faktoren wichtig:

    Data Quality Management

    Entscheidungsprozesse und operative Maßnahmen hängen von zuverlässigen und sauberen Daten ab. Folglich besteht die Notwendigkeit, qualitativ hochwertige Daten zu verwenden und zu produzieren, um neue Dienstleistungen und Produkte zu ermöglichen. Die entscheidenden Erfolgsfaktoren für eine dauerhaft hohe Datenqualität sind definierte Rollen und Verantwortlichkeiten, Qualitätssicherungsprozesse und die kontinuierliche Überwachung der Datenqualität eines Unternehmens.

    Data Discovery und Visualisierung

    Data Discovery ist der vom Benutzer gesteuerte Prozess zur einfachen und intuitiven, visuell unterstützten Entdeckung von Mustern und Auffälligkeiten in Daten. Mit angewandten Methoden des Data Thinkings lassen sich erste Datenanalyse-Projekte intuitiv und auf Grundlage konkreter und relevanter Use-Cases mittels einer Data-Discovery-Session identifizieren.

    Self-Service Business Intelligence

    Self-Service-BI verlagert die BI-Kompetenz von der IT zu den jeweiligen Fachbereichen. Es verspricht schnellere und effizientere Analysen und Berichte. Self-Service-BI erhöht die Agilität und beschleunigt die Einarbeitungszeit der Fachanwender.

    Data Governance

    Data Governence beschreibt die Verfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Qualität, Integrität sowie Sicherheit von Daten und alle damit zusammenhängenden Systeme eines Unternehmens. Es ist als Steuerungsmechanismus für die Datenstrategie erforderlich. Eine richtige Datenstrategie bestimmt, wie die Geschäftsstrategie in Daten und Analysen umsetzt. Die Einrichtung von Data Governance ist ein langfristiges Vorhaben. Vor allem erfordert es eine klare, bewusste Entscheidung, wie Daten verarbeitet und verwendet werden sollen.

    Data-Driven Culture 

    Eine der größten Veränderungen in der heutigen Geschäftswelt, ist die Umwandlung von isolierter projekt- und anwendungsorientierter Datennutzung hin zu einem vollständig datengesteuerten Unternehmen. Ziel dieser Data-Driven Culture ist es, Entscheidungen aufgrund von Datenanalysen zu treffen.

    • Die Etablierung dieser Data-Driven Culture bedeutet eine große Herausforderung.
    • Mitarbeiter benötigen im Umgang mit Daten und Analytik Schulungen
    • Die Einrichtung einer grundsätzlichen BI- und Datenstruktur
    • Die Gewährleistung einer ausreichenden Datenqualität
    • Anforderungen hinsichtlich der Datenanalyse müssen verstanden sein

    Analytics, BI- & KI-Lösungen

    Als SAS Silberpartner berät die Outcome Unternehmensberatung bei der Implementierung, Umsetzung und Betrieb von Analytics-, BI- und KI-Lösungen, die genau Ihren Bedürfnissen entsprechen.

    In Unternehmen nimmt das Volumen, die Vielfalt und die Bedeutung von schnell verfügbaren Datenauswertungen zur Verwendung von validen Entscheidungsgrundlagen, automatisierte und analytische Lösungen immer weiter zu. Gleichzeitig wird in Unternehmen der Druck zur Verkürzung von Releasezyklen und entsprechend der Time-to-Market immer größer.

    Aufgrund dieser Dynamik unterscheiden sich insbesondere BI- & KI-Projekte in ihrer Art deutlich von den meisten Projekten im Unternehmensumfeld.

    Aufgabe der BI- / KI-Projektumsetzung ist es, den Kosten- und Zeitrahmen zur Erreichung der Projektziele zu identifizieren und diesen bei der Projektdurchführung qualitäts- und umfangstreu einzuhalten. Hierbei muss das Projekt jederzeit flexibel genug sein, um auf sich ändernde Rahmenbedingungen oder Anforderungen adäquat reagieren zu können.