Data & Analytics

Standardisierte oder individuelle BI-Lösung – oder beides?

Alfred Grünert17.06.2021

Ohne Frage ist der Einstieg in Business Intelligence (BI) nicht nur eine richtige, sondern auch eine notwendige Entscheidung, um im Wettbewerb an die Spitzenposition zu gelangen. Damit verbunden ist die Diskussion, ob die Verantwortlichen eine bereits fertige Business Intelligence-Lösung in der Cloud nutzen, um möglichst schnell zu starten – oder sie besser auf eine individuelle Lösung, die exakt auf die eigenen Bedarfe zugeschnitten ist, setzen. Aber warum nicht die Vorteile aus beiden Ansätzen nutzen?

 

Exklusives Webinar

Crashkurs Power BI für Entscheider*innen

Kennzahlen zur Unternehmenssteuerung auf Knopfdruck statt unübersichtlicher Datenmengen.

Kostenlos ansehen

Reporting auf ein neues Level heben

Business Intelligence-Systeme helfen dabei, große Datenmengen auszuwerten und so dem Menschen den Überblick durch einheitliche Kennzahlen zu ermöglichen. Diese Kennzahlen werden in analytischen Datenmodellen berechnet. Mit solch einem Datenmodell steht und fällt ein Großteil dessen, was eine BI-Lösung leisten kann. Indem das Modell die Struktur für Kennzahlen, Dimensionen samt Attributen, Bewegungsdaten und auch betriebliche Logiken definiert, bestimmt es darüber, was eigentlich analysiert werden kann und wie. Innerhalb der meisten betrieblichen Funktionen wie Finanzen, Vertrieb, Lager oder Einkauf sind die generellen Strukturen der Prozesse sehr ähnlich – das gilt für Finanzauswertungen genauso wie für Berichte über Lagerbestände.  Mit vordefinierten und standardisierten analytischen Modellen lassen sich diese Kennzahlen sowie darauf beruhende Berichte, Analysen und Dashboards erstellen, ohne dass sich Anwender*innen mit den Daten und den Datenquellen beschäftigen müssen. Individuelle Berechnungen, um Wettbewerbsvorteile zu verschaffen, können beispielsweise bei der Entwicklung von speziellen Geschäftsmodellen wie beispielsweise digitale Vertriebs- oder Beschaffungsmodelle oder bei spezialisierten Prozessen wie unterschiedlichen Logistikmodellen, unterstützen. Tatsächlich deckt eine gute, etablierte BI-Lösung große Teile aller Geschäftsbereiche ab und was nicht bereits abgedeckt wird, kann als individuelle oder auch allgemeine Erweiterung am Datenmodell in Form eines Fit-Gap Ansatzes einfach ergänzend werden.

Von der Erfahrung anderer Anwender*innen profitieren

Eine BI-Lösung liefert also dann die besten Ergebnisse, wenn standardisierte und individuelle Verfahren klug kombiniert sind. Dabei garantiert eine standardisierte Best-Practice-Anwendung einen schnellen Start und gute Ergebnisse und unmittelbaren geschäftlichen Nutzen. Das nötige Vertrauen für diesen pragmatischen Einstieg resultiert daraus, dass die Anwender*innen von den Erfahrungen aus einer Vielzahl an Projekten profitieren, in denen genau diese Standardlösungen eingesetzt werden. Dies ist auch deshalb möglich, weil der technische Kern für alle identisch ist – egal ob sie mit 50 oder 1.500 Usern arbeiten. Alle diese Organisationen verbessern ihr Controlling, ihre Logistik oder auch den Vertrieb mit vergleichbar berechneten Kennzahlen und Methoden und auf einer beinahe identischen Grundlage von ERP-Daten.

Schnell einsteigen und schrittweise individualisieren

Wenn die grundsätzliche BI-Struktur umgesetzt ist, versprechen im nächsten Schritt individuelle Anwendungen die Differenzierung gegenüber Ihren Mitbewerbern. Auf der technischen und organisatorischen Basis des Standardproduktes bauen Sie in kurzer Zeit mit neuen Ideen Auswertungen, Analysen und Dashboards nach Maß auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten. Damit stellen Sie sich im Wettbewerb ganz nach vorne, weil sie ebenfalls Prozesse und Sichten abbilden können, die Mitbewerber nicht nutzen oder überhaupt nicht kennen. Für den Einstieg stehen unsere Business Intelligence-Systeme für Entscheider*innen und Fachbereiche in der Cloud zur Probe bereit, in wenigen Stunden liefern sie damit bereits erste Ergebnisse.

Beitrag teilen

Nehmen Sie Kontakt mit uns auf
Autor:
Alfred Grünert
General Manager Data & Analytics