Digital denken, effizient handeln mit BI-Strategie

Sowohl im B2B- als auch im B2C-Bereich werden Informationen, Produkte und Dienstleistungen zunehmend über digitale Plattformen und Services verfügbar gemacht. Die Digitalisierung darf aber nicht Selbstzweck sein. Es gilt, die im Unternehmen massenhaft anfallenden Daten richtig einzusetzen. Um die Bedeutung von Daten für das eigene Geschäftsmodell evaluieren zu können, müssen Unternehmen ihre Umwelt nach Best Practices durchleuchten.

Reicht es aus, die Digitalisierung von Daten und Prozessen als integrativen Bestandteil des bestehenden Geschäftsmodells zu behandeln, oder sind gänzlich neue Prozesse gefordert, um den veränderten Bedingungen im Wettbewerb Rechnung zu tragen? Unternehmen, die sich einen professionellen Dienstleister an die Seite stellen, gehen einer typischen Gefahr der Digitalisierung aus dem Weg – dem Scheitern an operativen Details.

Als Begleiterscheinung der digitalen Transformation haben Anzahl und Umfang der Datenquellen in den Unternehmen stark zugenommen. Unternehmen sitzen auf einem Schatz an Informationen, der bei richtiger Handhabung den Geschäftserfolg erheblich steigern kann. Genau darin liegt aber auch die große Herausforderung: Wie lässt sich aus den vorhandenen Daten gezielt Wissen generieren, um nutzbringende Geschäftsentscheidungen zu treffen? Fest steht: Daten einfach nur zu sammeln reicht nicht aus.

Vielmehr müssen die richtigen Daten ausgewählt und intelligent verbunden werden. Umso wichtiger wird dies, wenn immer mehr Daten erzeugt und vorgehalten werden. Damit die digitale Transformation gelingt, müssen Unternehmen frühzeitig eine ganzheitliche Strategie verfolgen, die auch die Implementierung passender Software-Werkzeuge beinhaltet, um den Rohstoff Daten nutzbar zu machen.

Allein der einfache Zugriff auf Daten ist noch kein Garant für wirtschaft­lichen Erfolg: Unternehmen, die tatsächlich „datengetrieben“ arbeiten wollen, müssen beispielsweise Product Information Management (PIM), Customer Relationship Management (CRM) oder Enterprise Resource Planning (ERP) über Systemgrenzen hinweg vernetzen. Nur so lässt sich eine saubere Datenbasis schaffen. Ohne aktuelle und konsolidierte Daten sind Business-Intelligence-Projekte, die diese Daten in geschäftsrelevante Informationen verwandeln sollen, schon vor ihrer Einführung zum Scheitern verurteilt.

Business Intelligence (BI) hat in den meisten Unternehmen mittlerweile einen wichtigen strategischen Stellenwert: Mit Hilfe von BI werden Performance-Steigerungen, Kostensenkungspotenziale und Prozessoptimierungen realisiert und die Planbarkeit künftiger Geschäftsaktivitäten verbessert. Vor Einführung einer BI-Lösung sollten Unternehmen auch den gewünschten geschäftlichen Nutzen genau festlegen.

Im Bereich der kundenrelevanten Daten spielt die Auswahl der geeigneten Software-Lösung eine große Rolle. Ein CRM-System wie etwa SugarCRM automatisiert den Workflow und bündelt alle geeigneten Vertriebs-, Marketing- und Servicedaten, um sie gewinnbringend nutzen zu können. Neben einem integrierten Rechte- und Rollenkonzept beinhaltet Sugar eine äußerst anwenderfreundliche intuitive Bedienoberfläche, durch die eine schnelle Akzeptanz bei den Mitarbeitern erreicht wird.

Schon die Basisversion von Sugar enthält alle wichtigen Vertriebs-, Support- und Marketing-Features. Gleichzeitig ist die Software des Anbieters SugarCRM so flexibel und skalierbar, dass sie an veränderte Anforderungen sowie wechselnde Zielgruppen jederzeit anpassbar ist. Sugar kann sich gemeinsam mit Unternehmen weiterentwickeln – ein wichtiger Faktor in einer erfolgreichen BI-Strategie.

Als Datenbasis einer Business-Intelligence-Lösung dienen ein zentrales Datenlager, das sogenannte Data Warehouse oder, bezogen auf einzelne Fachabteilungen, die jeweiligen Data Marts. Mit Hilfe von ETL-Prozessen (Extrahieren – Transformieren – Laden) werden Daten aus verschiedenen Systemen im Data Warehouse strukturiert und für individu­elle Bedürfnisse aufbereitet.

Branchenführende ETL-Tools wie Talend, Informatica oder SAS Data Integration Studio sind außerdem in der Lage, Daten sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Quellen zu erfassen, zu modellieren und zu verwalten.

Die offene und skalierbare Architektur erlaubt eine leistungsfähige Datenintegration. Die Plattform harmoniert unter anderem mit SAP ERP sowie gängigen Hadoop-Distributionen und lässt sich intuitiv bedienen. Einfache grafische Werkzeuge und Wizards versetzen auch nicht professionelle Entwickler in die
Lage, innerhalb kurzer Zeit nativen Code zu erzeugen.

Für eine schnellere Datenintegration bietet die Software außerdem Continuous-Delivery-Funktionen. Das heißt: Entwicklung, Qualitätssicherung und Live-Schaltung in der Produk­tivumgebung werden in kurzen, iterativen Schritten für jede Stufe im Entwicklungsprozess durchlaufen.

Sind die Verbesserungen und neuen Features erfolgreich, dann lassen sie sich innerhalb weniger Minuten – bei hoher Qualität und geringem Fehlerrisiko – und auf Knopfdruck im Produktionssystem umsetzen. Damit steigern Unternehmen nicht nur ihre Produktivität, sondern auch die Qualität ihrer Daten für bessere und schnellere Entscheidungen.

Um zeitnah auf dynamische Marktentwicklungen reagieren zu können, sind Unternehmen heute zwingend auf die schnelle Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Daten in auswertbarer Form angewiesen. Business Intelligence bildet eine mächtige Grundlage, um anhand von Analysen und Reports die richtigen Schlüsse zu ziehen, wichtige Entscheidungen schnell zu treffen und zukunftsträchtige Strategien erarbeiten zu können. Insbesondere in komplexen und dynamischen Märkten wie dem E-Commerce geht ein Mehr an Informationen auch mit einem klaren Wettbewerbsvorteil einher.

Mit benutzerfreundlichen BI-Systemen sind Anwender in der Lage, ihre Daten innerhalb kürzester Zeit zu analysieren und Ergebnisse sichtbar zu machen, ohne dafür die spezifischen Fachkenntnisse der IT-Abteilung heranziehen zu müssen. Diese wiederum gewinnt Zeit, um sich auf Security- und Compliance-Aufgaben zu konzentrieren. Zudem können leistungsfähige Analyse- und Reporting-Tools Datenbanken und Tabellen unterschiedlicher Herkunft und Größe einbinden.

Gute Beispiele dafür sind Tableau, Qlik View  und Microsoft Power BI. Dabei handelt es sich um Analyse-Software, mit der Nutzer Informationen schnell auswerten, visualisieren und mit anderen teilen können. Als interaktives Front­end ermöglicht beispielsweise Tableau Daten ganz einfach per Drag-and-Drop-Funktion zu visualisieren, es kombiniert verschiedene Datenquellen miteinander und stellt mehrere Ansichten in einem Dashboard bereit. So können auch verteilt arbeitende Teams schnell und einfach gemeinsame Reportings erstellen.

Unternehmen, die das Projekt Digitalisierung nicht nachhaltig betrachten und keine ganzheitliche Strategie verfolgen, verursachen unnötige Kosten und verschwenden Ressourcen. Ein weiteres Problem ist in vielen Fällen, dass sich Anwender zu häufig eigene Reporting-Landschaften aufbauen und dabei die Relevanz und Qualität der Datenbasis vernachlässigen.

Zwar benötigen verschiedene Anwender aus Controlling, Marketing und Vertrieb unterschiedliche Reportings, um ihre Daten auszuwerten – geschieht dies aber auf Grundlage einer konsolidierten Datenbasis, dann ist der Bezug der Management-Reports zu den realen Gegebenheiten im Unternehmen sichergestellt.

In der Praxis kommt es allerdings immer wieder vor, dass Fachanwender ihre Daten und Analysen nicht aus den zentralen IT Systemen beziehen, weil ihnen hier nicht die benötigten fachlichen Inhalte in der erforderlichen Qualität zur Verfügung stehen. Werden diese sogenannten Bypass-Reportings auf Basis von parallelen Datenabzügen erstellt, zieht das einen hohen Abstimmungsaufwand nach sich. Gerade in größeren Unternehmen können die notwendigen Workarounds so umfangreich ausfallen, dass im schlimmsten Fall der Verlust der Steuerungsfähigkeit des Unternehmens droht.

Insbesondere mittelständische Unternehmen sind zentrales Bindeglied einer unternehmensübergreifenden Wertschöpfungskette, die sich durch eine engmaschige Verknüpfung von Dienstleistern, Lieferanten und Kunden auszeichnet. Im Kontext der Digitalisierung sollte daher die Prozesslandkarte des Unternehmens betrachtet und überlegt werden, welche (digitalisierten) Aktivitäten primär auf die Wertschöpfung wirken.

Bei der Auswahl geeigneter Systemlösungen und Business-Intelligence-Anwendungen sollten sich Unternehmen darum an einen professionellen IT-Dienstleister wenden, der ihnen aus den zahlreichen Möglichkeiten denjenigen Weg aufzeigt, der für die digitale Transformation ihrer individuellen Anforderungen die entsprechende Flexibilität bereithält.

Für die Digitalisierung von Daten und Prozessen empfiehlt sich darüber hinaus vor allem auch die Wahl eines Anbieters, der Expertise bei der Implementierung von ETL-Prozessen, Business Intelligence und Data Warehousing mitbringt und das Synchronisieren, Migrieren und Austauschen von Daten aus unterschiedlichen Systemlandschaften beherrscht.

Bei der Auswahl der Lösungen sollte der Dienstleister darauf achten, dass diese funktional problemlos skalieren, um auch später ein kosteneffizientes Customizing für spezifische Anforderungen zu ermöglichen. Denn es gilt der Grundsatz: Die Integrationsfähigkeit der Datenschnittstellen ist entscheidend für die spätere Entwicklung hin zu einer vernetzten Systemlandschaft.

Im Zuge der Digitalisierung ergeben sich große Chancen zur Optimierung der internen und externen Betriebsabläufe: Vertriebsaktivitäten werden beschleunigt, während Beschaffungs-, Lager- und Personalkosten sinken. Außerdem lassen sich Marketingmaßnahmen besser abstimmen: Unternehmen, die alle direkten und indirekten Kontaktpunkte ihrer Kunden entlang der Customer Journey eines Services oder Produkts kennen, können ihre Prozesse, Produkte und Geschäftsmodelle bedürfnisorientiert ausrichten und somit die Zufriedenheit ihrer Kunden steigern.

Digitalisierung ist ein starker Treiber für Wachstum und Innovation. Sie bringt jedoch nicht nur große Chancen, sondern auch Herausforderungen mit sich: Digitalisierungsprojekte binden materielle wie personelle Ressourcen, erfordern interdisziplinäres Know-how und einen Wandel der Unternehmenskultur.

Außerdem muss beachtet werden, dass digitale Geschäftsprozesse und -modelle nicht starr, sondern agil sind – damit die digitale Transformation gelingt, bedarf es durchlässiger Organisationsstrukturen und einer Abkehr vom Silodenken der verschiedenen Fachbereiche. Die Bereitschaft zu Veränderungen muss nicht zuletzt auch vom Management aktiv gefordert und gefördert werden.

Wenn der Wandel zum datengetriebenen Unternehmen ohne eine ganzheitliche Digitalstrategie angegangen wird, ist die Gefahr des Scheiterns groß. Professionelle Dienstleister decken in ihrem Portfolio die gesamte Wertschöpfungskette ab – von der Management- und IT-Beratung über die Systemintegration bis hin zum Betrieb von IT-Systemen – und sind damit unverzichtbare Innovationspartner bei der digitalen Transformation von Geschäftsprozessen und -modellen.