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Inhaltsverzeichnis
- Ist ein brandneues Business-Intelligence-Tool genug?
- Top 5: Dinge, die Sie vor der Einführung eines neuen BI-Tools beachten sollten
- Zusammenfassung
Die IT-Abteilungen vieler Unternehmen wurden in letzter Zeit mit Anfragen nach neuen Visualisierungstools überflutet. Das Versprechen dynamischer, leistungsstarker Dashboards, einer verkürzten Markteinführungszeit aufgrund der Verwendung einer Self-Service-Plattform und die Unabhängigkeit vom „längeren“ Bereitstellungszyklus klingen alle sehr verlockend. Ein Self-Service-Business-Intelligence-Tool (BI) ist jedoch kein Mittel gegen alle Ihre Datenprobleme. Außerdem gibt es noch Elemente, welche vor dem Kauf von Lizenzen berücksichtigt werden müssen. Es stellt sich die Frage, wie Sie Ihr Unternehmen am besten vorbereiten können, bevor Sie eine neue BI-Software einführen.
Ist ein brandneues Business-Intelligence-Tool genug?
Fortune´s 500 Unternehmen wissen bereits, dass Daten ihr Kapital sind. Auch haben sie erkannt, dass Daten im Grunde als die neueste Form der Währung zu sehen sind. Viele Unternehmen haben jedoch immer noch Schwierigkeiten, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zur richtigen Zeit und an die richtigen Personen zu liefern - und behindern somit präzise und zeitnahe Maßnahmen ergreifen zu können.
Unternehmen sind häufig mit der manuellen Umgehung von Problemen in Bezug auf die Datenaufbereitung überfordert oder durch die Fähigkeit der IT-Abteilung, neue Anforderungen zu erfüllen, eingeschränkt. Das Hauptentwicklungstool der Geschäftsabteilungen ist häufig Excel und die Automatisierung erfolgt in Visual Basic. Daher ist es keine Überraschung, dass der Kauf eines neuen leistungsstarken BI-Tools, mit dem Endbenutzer Daten vorbereiten, farbenfrohe, interaktive Dashboards und Scorecards erstellen und mit anderen teilen können, ohne Excel-Dateien per E-Mail versenden zu müssen, der beste Ausweg zu sein scheint.
Verstehen Sie uns bitte nicht falsch - moderne BI-Software ist ein leistungsstarkes Tool, aber die Einführung muss gut geplant sein und auf einem tiefen Verständnis dessen basieren, was mit den Daten geschieht, wie sie verarbeitet, gewartet und bereitgestellt werden. Schließlich ist die Datenvisualisierung nur der letzte Schritt des Datenaufbereitungsprozesses.
Top 5: Dinge, die Sie vor der Einführung eines neuen BI-Tools beachten sollten
Laut Nucleus Research liefert Business Analytics durchschnittlich 13,01 US Dollar für jeden ausgegebenen US Dollar, aber manchmal kann das Vergessen einiger einfacher Dinge Ihr Projekt ruinieren.
Bevor Sie viel Geld und Mühe in Ihre BI-Investition stecken, sollten Sie diese wichtigen Aspekte berücksichtigen, um die Einführung eines Datenvisualisierungstools effektiv und erfolgreich zu gestalten.
Es sieht so einfach aus
Wenn Sie ein Business Intelligence Tool kaufen, denken Sie möglicherweise, dass es als Self-Service-Tool jeder Excel-Nutzer, ohne besondere Vorbereitung und Erfahrung problemlos verwenden kann. Leider ist es nicht so einfach.
In der Tat ist ein Mangel an technischer Ausbildung einer der häufigsten Gründe für das Scheitern von BI-Projekten. Die Eingabeschwelle für die Verwendung eines solchen Tools ist nicht hoch. Der Benutzer muss jedoch schnell die komplexeren Funktionen verstehen, z. B.: Datenmodellierungskonzepte, Programmiersprache des Tools, Visualisierungstechniken und Best Practices. Mangelndes technisches Wissen kann zu ungenauen Analysen und Diagrammen, sowie zu falschen Berechnungen führen und dazu, dass Ihre BI-Anwendungen langsamer ausgeführt werden, häufig unterbrochen werden und unsichere Ergebnisse liefern.
Unvorbereitete Daten bedeuten fehlerhafte Visualisierungen
Die Datenvorbereitung ist einer dieser Schritte in einem BI-Projekt, die einfach nicht übersprungen werden können. Laut Forbes macht es etwa 80% des gesamten Arbeitsaufwands von Datenwissenschaftlern aus. Je nachdem, über welche Art von Daten Sie in Ihrem Unternehmen verfügen, sind möglicherweise unterschiedliche Fähigkeiten und Techniken erforderlich - von SQL-Abfragen bis zur Programmierung in Scala oder Python. Andererseits versuchen immer mehr BI-Tool-Anbieter, ihre Tools für die Vorverarbeitung geeignet zu machen, z. B. Power Query Editor oder Tableau Prep. Eines ist jedoch sicher: Bevor Sie mit der Visualisierung beginnen, müssen Sie Ihre Datenmenge bereinigen, transformieren, integrieren, diskretisieren und reduzieren.
Ein gutes Datenmodel spart Zeit und Geld
Sollten wir in den Aufbau eines Datenmodells investieren? Ist es nicht ein altmodisches Konzept, das mit modernem BI eher nicht kompatibel ist? Dies sind gültige Fragen, aber lassen Sie uns einen Moment über die Vorteile der Einführung eines Datenmodells nachdenken. Ein tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse, die Möglichkeit, vorhandene Systeme zu integrieren, nicht mehrmals dieselbe Anfrage schreiben zu müssen, schnellere Datenverarbeitung und Berechnungen, einfacherer Code, einfachere Wartung und Wissenstransfer sind nur einige der Vorteile. All dies könnte das Ergebnis eines vordefinierten Modells im Source Data Warehouse sein. Dies kann ein virtuelles, semantisches Modell sein oder ein Modell, welches in Power BI oder Tableau erstellt und genutzt wird.
Bauen Sie Vertrauen in Ihre Daten auf
Data Governance spielt eine Schlüsselrolle im Enterprise Data Management. Gute Datenqualität schafft Vertrauen während des Entscheidungsprozesses. Um sicherzustellen, dass Vertrauen aufgebaut und aufrechterhalten wird, müssen folgende Themen behandelt werden: Sind wir im Einklang mit den Compliance-Bestimmungen und der DSGVO? Sind unsere Daten sicher (z. B. Geräteausfall, Cyberangriff, sensible Daten)? Sind die Daten jederzeit verfügbar? Haben Sie an Wartung und einen Wiederherstellungsplan gedacht?
Cloud als Lösung für Infrastrukturprobleme
Laut Gartner werden bis 2022 öffentliche Cloud-Dienste für 90% der Daten- und Analyseinnovationen von entscheidender Bedeutung sein. Cloud-verwaltete Dienstleistungen beschleunigen die Bereitstellung von Datenprojekten und reduzieren den Bedarf an administrativen Fähigkeiten in Ihrem Team. Die Cloud-Bereitstellung sollte jedoch sorgfältig geplant werden, wobei ein tiefes Verständnis der Architekturabhängigkeiten und des Zwecks der verwendeten Dienste erforderlich ist. Nur eine gut geplante und präzise Cloud-Einführung ermöglicht die erfolgreiche Bereitstellung von Datenlösungen zu geringen Kosten.
Zusammenfassung
Obwohl sich die Welt der Business-Intelligence derzeit auf die Demokratisierung von Daten und die Ermöglichung von Laien-Entwicklung konzentriert, ist die Rolle der IT nach wie vor von entscheidender Bedeutung. Das richtige Gleichgewicht zwischen Self-Service-Analyse und IT-Eigenverantwortung für kritische Elemente wie Data Governance, intelligente Datenaufbereitung, Datenmodellierung, gut gestaltete Infrastruktur und entsprechende Schulungen, ist der Schlüssel zum Erfolg.
