Defizite bei Datenqualität und strategischer Koordination

Investitionen in Datenqualität bisher zu gering

Die Popularität von Business Intelligence (BI) sei zwar in Unternehmen unbestritten, doch liege das Problem auf der Hand: „Die starren Abläufe und eingeführten technischen Standards bremsen die Unternehmen aus“, sagt Studienleiter Volker Oßendoth von Steria Mummert Consulting. Die Analyse zeigt, dass 40 Prozent der Firmen keinen geregelten Prozess für Datenqualitätsmanagement besitzen. Indessen geben 24 Prozent der Unternehmen, die bereits verbindliche Standards für die Erfassung und Pflege der Daten haben, eine mangelnde Datenqualität als Herausforderung an. Oßendoth erklärt dies so: „Jeder berechnet Kennzahlen nach seinen persönlichen Vorstellungen. Das Ergebnis ist eine inkonsistente Datenbasis, deren Instandsetzung Zeit und Geld kostet.“

Manager erkennen Bedeutung von BI

Die fehlende Datenbasis und eine schlechte Datenqualität verunsichern und kosten Geld. Ein Negativbeispiel sind mehrfach abgelegte Kundendaten, deren Schreibweise in jedem System variiert. Qualitativ schlechte Datenauswertungen bescheren hohe Kosten und einen zeitintensiven Abgleich der Daten, das Misstrauen der Kunden inklusive. BI-Spezialisten, die in Unternehmen mittlerweile eingestellt werden, sollen nun die Datenqualität schnell verbessern und die Aussagekraft der Analysen verbessern. Eine Zielgruppenbewertung sollen die Analysten ebenfalls einfließen lassen, um die Grundlage für langfristige Unternehmensentscheidungen sowie Marketingstrategien zu schaffen. So ist das Bewusstsein für fachlich einheitliche Prozesse und verbindliche Regelungen der „Business Intelligence“ in den Chefetagen der Firmen durchaus gegeben. Doch die Umsetzung stellt ein weiteres Problem für die Unternehmen dar.

Zuverlässige Datenbasis schaffen und strategische Koordination von „BI“

Die komplexen Anforderungen des sich rasant ändernden Marktumfelds und die unverbindlichen Umsetzung der BI-Systeme in Unternehmen versorgen den Nutzer noch nicht deutlich schneller, fokussierter und individueller mit Informationen. Ein großes Manko ist die fehlende strategische Ausrichtung der „BI“:

• 49 Prozent  der befragten Unternehmen haben keine spezifische BI-Strategie.

• 70 Prozent geben an, kein explizites Regelwerk zur Strategieumsetzung im Tagesgeschäft, eine so genannte BI-Governance, eingeführt zu haben.

Dadurch fehlt die zentrale Koordination und Abstimmung der häufig isolierten BI-Aktivitäten. „Viele Nutzer wissen beispielsweise gar nicht, welche eigenen und externen Daten und BI-Werkzeuge zur Verfügung stehen und für welchen Zweck diese eingesetzt werden dürfen“, so BI-Experte Dr. Carsten Dittmar. Zudem besteht häufig Unklarheit über Verantwortlichkeiten und Ansprechpartner. Die Folgen der Intransparenz des Datenqualitätsniveuas: Auswertungen verzögern sich und die Analyseergebnisse sind nicht vergleichbar.

Datenqualität muss in Geschäftsprozesse integriert werden

Das Ziel der Unternehmen ist die künftig schnelle Reaktion auf die Konkurrenz sowie Änderungen des Marktumfelds. Der Druck auf die BI-Verantwortlichen in Unternehmen steigt also. „Es braucht einen tiefgreifenden Paradigmenwechsel“, empfiehlt Dr. Carsten Dittmar. Das bedeutet konkret ein verbindliches Stammdaten-, Datenqualitäts- und  Metadatenmanagement, das strategisch ausgerichtet und ins Unternehmen integriert ist. Klare Vorgaben erleichtern die Handhabung. Die Unterstützung der Anwender gewährleistet ein effizientes Management sowie eine hohe Datenqualität. Als Ergebnis der Studie lässt sich festhalten: Die Einführung von BI-Richtlinien schafft nicht nur eine klare Struktur, sondern auch einen wirtschaftlichen Vorteil für das Unternehmen.

Hintergrund der Erhebung

Die Studie "biMA®2012/13" (Business Intelligence Maturity Audit) wurde nach 2004, 2006 und 2009 zum vierten Mal durchgeführt. Dabei kommen die Teilnehmer erstmals nicht nur aus dem deutschsprachigen Raum, sondern aus 20 europäischen Ländern. Mit mehr als 650 Teilnehmern gehört die Studie zu einer der größten Analysen zum Thema Business Intelligence in Europa. Die methodische Basis bilden das von Steria Mummert Consulting entwickelte BI-spezifische Reifegradmodell Business Intelligence Maturity Model (biMM®) sowie die darauf aufbauende Analysemethode Business Intelligence Maturity Audit (biMA®).

Grundlagen und Begriff

„Business Intelligence“ wird wie folgt definiert: „Sammelbegriff für den IT-gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT-gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem neu gewonnenen Wissen soll es sich um relevantes, handlungsorientiertes Wissen handeln, welches Managemententscheidungen zur Steuerung des Unternehmens unterstützt.“

Quelle: Gabler