An dieser Stelle ebnet Ihnen ADWEKO mit Business Analytics den Weg zu einer effizienten, datengetriebenen und zielgerichteten Entscheidungsunterstützung. Dafür bilden unterschiedliche Business Intelligence Tools das Bindeglied zwischen deskriptiv aufgearbeiteten visuellen Informationen auf der einen Seite und aus den Daten extrahierten Prognosen oder Simulationen im Advanced Analytics Bereich auf der anderen Seite. Im Sinne eines „Best of Breed“-Ansatzes fokussiert sich ADWEKO dabei auf Microsoft Power BI, Tableau und die SAP Analytics Cloud.

Angefangen bei der Auswahl einer geeigneten Business Intelligence Software, unterstützen wir Sie darüber hinaus bei der fachlich funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungsanalyse und damit verbundene Datenquellenanalyse, hin zur Datenintegration, Information Design, dem Erstellen von Dashboards oder Prognosen, bis zur Abnahme und Dokumentation. Business Analytics trägt somit zu einem höheren Grad der Automatisierung und einer zielgerichteten Unternehmenssteuerung bei, indem die Informationen konsistent und schnell vom Monatsreporting bis zum aggregierten Management Dashboard skalierbar angepasst und konsumiert werden können. Unsere Best-Practice-Erfahrungen in Umsetzungsprojekten haben gezeigt, dass es grundsätzlich drei übergeordnete kritische Erfolgsfaktoren gibt:

Interdisziplinarität

Eine zielgerichtete Wertschöpfung aus Daten gelingt nur, wenn Anwendungsfälle und Bedürfnisse im Fokus der Betrachtung stehen. Insofern ist es substanziell, dass Business Analytics Projekte einer interdisziplinären Herangehensweise folgen und Stakeholder aus unterschiedlichen Fachbereichen (z. B. Mathematiker, Wirtschaftsinformatiker, Risikomanager, Data Engineers, BI-Entwickler, Data Scientists) einbezogen werden. ADWEKO liefert für den individuellen Anwendungsfall die entsprechende Klammer. Somit wird von Beginn an gewährleistet, dass alle Parameter für eine spätere datengetriebene Prozess- und Arbeitskultur berücksichtigt wurden. Beispielhaft kann das IT-Infrastrukturelle-, Datenquellen- oder statistische Berechnungsmodell-Prämissen betreffen.

Vorgehensmodell

Als Best-Practice-Ansätze haben sich agile Methoden bewährt. Heutzutage ist es wichtiger denn je, sich schnell auf verändernde Rahmenbedingungen einstellen zu können und handlungsfähig zu sein. Nach einer interdisziplinären Sammlung bzw. Konzeption erster Anwendungsfälle inklusive funktionaler und nicht funktionaler Anforderungen werden diese priorisiert und im Rahmen agiler Projektkonzepte ausgerollt. Wichtige Anwendungsbereiche sind dadurch schnell produktiv, wodurch ein zusätzlicher Handlungsspielraum für Optimierungen geschaffen wird. Ergänzend zu den Anwendungsfällen sichert ein begleitendes Konzept die Automatisierung, Systematik und Zusammenarbeit. Dazu zählen z. B. eine konkrete Definition der Datenquellen und des Datenmodells, der Kennzahlen und Dimensionen sowie der Logiken oder des visuellen Information Designs. Echte Wertschöpfung aus Daten kann nur gelingen, wenn die Arbeit mit Daten selbstverständlicher Bestandteil der täglichen Arbeitsabläufe wird. Beispielhaft sind hier automatisierte Alerts zu erwähnen, welche proaktiv über Veränderungen relevanter Unternehmenskennzahlen informieren. Diese helfen dabei, wichtige Erkenntnisse zu liefern und somit zeitnah auf Ereignisse reagieren zu können.

Organisation

Um eine datengetriebene Unternehmenskultur mit Hilfe von Business Analytics erfolgreich zu etablieren, ist nicht nur eine Integration der zukünftigen Nutzer von Beginn an wichtig, auch die Kommunikation des Gesamtprozesses sowie das Aufzeigen von Zielen spielen dabei eine essentielle Rolle: Welche Mehrwerte versprechen wir uns? Warum ist eine datengetriebene Entscheidungsunterstützung wichtig? Warum erwarten wir eine tiefe datengetriebene Wertschöpfung für unser Unternehmen? Wie helfen mir persönlich die Tools in täglichen Arbeitsabläufen? Für diesen Change-Management-Prozess bedarf es einen Verantwortlichen für die Business Analytics/Intelligence Strategie, der gemeinsam mit den Nutzern Prozesse innerhalb der Aufbau- und Ablauforganisation entwirft und ein datengetriebenes Mindset organisationsweit etabliert. Denn wer kenn es nicht?

• • • Der Geschäftsbereich A arbeitet schon mit standardisierten Kennzahlen und setzt für Auswertungen moderne Business-Intelligence Tools ein.
    • Dagegen ist der Geschäftsbereich B noch nicht so weit: Key-Performance-Indikatoren (KPIs) wertet man dort mit einer Tabellenkalkulation oder einer selbst entwickelten Datenbanklösung aus.
    • Harmonisierte, einheitliche Definitionen zu Datenmodellen, Prozessen und Inhalten sucht man vergebens.

Zusammengefasst zeichnen sich erfolgreiche Business Analytics Projekte durch eine strikte Orientierung an den betriebswirtschaftlichen Unternehmenszielen, den Geschäftsprozessen und an den fachlichen Anforderungen der Anwender aus und beziehen alle interdisziplinären Stakeholder mit ein. Eine Ist-Analyse im Vorfeld ermittelt den Business Analytics-Reifegrad, der als Standortbestimmung dient und das weitere Vorgehen, die Methodik, Modelle und Tools sowie Konzepte bestimmt. Sprechen Sie uns an!

Jan Taraldsen
Manager

Marcel Selbmann
Managing Consultant