Social BI, Self-Service und Daten-Steward
3. Social BI für die Unternehmensstrategie
Das Schlagwort Social BI verknüpft Social Media und Business Analytics. Es verbindet somit das klassische Business Intelligence-System eines Unternehmens mit dem Social Monitoring. Konsumenten informieren sich vor dem Kauf eines Produkts im Internet, deshalb ist es für den geschäftlichen Erfolg einer Firma entsprechend relevant, die hier vertretene Nutzermeinung zu ihrem Produkt, ihrer Dienstleistung und zum Unternehmen zu kennen. Während traditionelle Daten und Fakten wie Verkaufszahlen noch im Data Warehouse liegen, gibt der Austausch von Konsumenten im Web umfangreiche Einblicke.
BI-Systeme müssen sich künftig zu einem Social Analytics-Tool entwickeln, das Meinungen im Web, die Tonalität der Nutzerkommunikation sowie Influencer-Verhalten analysiert und Prognosen erlaubt. Bislang profitieren zwar vorrangig Vertrieb und Customer Relationship Management (CRM) von der Analyse der Userkommunikation. Dennoch müssen diese Daten langfristig in die Unternehmensstrategie einfließen und es Entscheidern erlauben, Handlungsempfehlungen abzuleiten. Social-Daten via BI-System zu filtern und zu bewerten, wird 2012 eine Herausforderung darstellen, nach Einschätzung von Avanade aber künftig zum Standard eines BI-Systems gehören.
4. In-Memory-Technik für Self-Service-BI
Heute stellt man die IT Reportings oder BI-Auswertungen zumeist zentral zur Verfügung. Der Trend entwickelt sich jedoch zu Self-Service-Funktionen: Auswertungen und Analysen werden künftig von den Fachbereichen selbst durchgeführt. Die IT ist lediglich für die Bereitstellung der entsprechenden Unternehmensdaten zuständig. Dies hat den Vorteil, dass die Fachbereiche nach ihrem Geschäftsmodell und je nach Einsatzszenario Daten aufbereiten können und nicht nach vorgegebenen Reportings arbeiten müssen. Auswertungen lassen sich schneller erstellen und es werden weniger Ressourcen gebunden.
Firmen sollten jedoch beachten, dass Self-Service-BI eine klare Roadmap erfordert und erst in der Unternehmenskultur verankert werden muss. Zudem müssen sie Mitarbeiter schulen, wie sie mit Daten arbeiten können, und was hinsichtlich der Datenqualität zu beachten ist. Hier empfiehlt sich die Einrichtung einer "BI Community", die klar von der zentralen Informationsversorgung getrennt ist. Mitarbeiter tauschen ihre eigenen BI-Lösungen und Berichte aus und nutzen typische Werkzeuge wie "Bewertungen", um die Qualität der Auswertungen sicherzustellen.
Aktuell wird vor allem die In-Memory-Technik als Treiber von Self-Service-BI gesehen. Dank der neuen Technik können umfangreiche Analysen und Auswertungen schnell und direkt am Arbeitsplatz ausgeführt werden. Hierfür brauchen Firmen häufig keine Zusatzausstattung, da statt eines zentralen Servers die immer leistungsfähigeren Arbeitsplatzrechner verwendet werden können. Mit PowerPivot hat beispielsweise Microsoft ein kostenloses Add-In bereitgestellt, das umfangreiche BI-Auswertungen in Excel basierend auf der In-Memory-Technik erlaubt. Mit dem SQL Server 2012 wird diese Technologie unternehmensweit ergänzt und erlaubt zusammen mit neuen Reporting-Tools eine breite und individuelle Informationsversorgung.
5. Ein Daten-Steward mit BI-Expertise
Unternehmen können derzeit auf eine noch nie dagewesene Datenfülle zugreifen. Jede dritte deutsche Organisation fühlt sich von diesem Informationsangebot jedoch überfordert, so eine Avanade-Untersuchung. Ein weiteres Problem ist, dass viele Daten wie beispielsweise E-Mails unstrukturiert vorliegen. Da sich die Analyse mit bisherigen BI-Systemen nur bedingt automatisieren lässt, wird die Nutzung unstrukturierter Informationen künftig die größte Herausforderung für Firmen darstellen.
Avanade empfiehlt daher: Entscheider sollten sich bei ihrer Analytics-Strategie nicht auf den Einsatz neuer Technologien beschränken, sondern auch einen "Data-Steward" im Unternehmen etablieren. Dieser befasst sich intensiv mit dem Thema Daten, nimmt eine entsprechende Vorreiterrolle ein, sensibilisiert und gewinnt Multiplikatoren. Ein Daten-Steward sollte Vorkenntnisse besitzen und gut im Unternehmen vernetzt sein. Die wichtigsten Aspekte, mit denen er sich befassen muss, sind Datenherkunft, -qualität sowie -klassifizierung. Konkret muss er mit Unterstützung aller Fachbereiche definieren, welche Datenquellen als vertrauenswürdig gelten, beispielsweise wie es sich mit Informationen aus externen E-Mails verhält. Dies ist zwar aufwändig und erfordert umfangreiche Analysen und Selektionen.
Diese lohnen sich laut Avanade jedoch, da die Datenflut weiter stark zunehmen wird. Robert Laube erläutert: "Aktuell ist Big Data für Unternehmen wie eine Schatztruhe. Die Schwierigkeit besteht jedoch darin, die tatsächlichen Juwelen unter den Kupfermünzen herauszufiltern. Das bedeutet, Firmen müssen selektieren, welche Informationen tatsächlich relevant sind, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, und um diese so gezielt einzusetzen, dass die eigenen Unternehmensziele bestmöglich erreicht werden können." (tö)