Business Intelligence / Data Warehouse

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Business Intelligence (BI) und Data Warehousing (DWH) ist kein Projekt, das definiert, realisiert und abgeschlossen wird. Es ist ein andauernder Prozess, der tief in der Unternehmenskultur verankert sein muss und der sich im Einklang mit anderen Unternehmens-prozessen befindet. Wer diesen obersten Grundsatz beherzigt wird bei der Einführung von BI/DWH erfolgreich sein.

BI war ursprünglich der inhaltliche, betriebswirtschaftliche Begriff, während der Begriff DWH die technologische, datenbanktechnische Seite des gleichen Prozesses beschrieb. Durch die Hersteller, die ihre Produkte in diese Kategorien aufteilten, sind in jüngerer Zeit zwei Technologie-Kategorien entstanden.

BI/DWH Pyramide

„BI/DWH ist ein Prozess, tief verankert in der Unternehmenskultur
und im Einklang mit den übrigen Unternehmensprozessen.“
Alexander Jochum, DATA MART

Das eine bedingt das andere (BI ↔ DWH)

Der Gesamtprozess kann durchaus mit einem Eisberg verglichen werden. Was schlussendlich sichtbar ist, BI, ist nur ein Bruchteil des Gesamtgebildes (10-25% des Aufwands). Der größere Rest (DWH), damit auch der größere Aufwand, bleibt für den Benutzer unsichtbar unter der Wasseroberfläche.

Der Data Warehouse Prozess gewährleistet den Zugriff und die periodische, automatische Übertragung der Daten, oft aus einer Vielzahl von operativen oder gar externen Quellen. Dieser erste ETL-Prozess (Extraction, Transformation, Loading) muss die Datenqualität sicherstellen, indem er die Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen nicht nur auf Plausibilität prüft, sondern auch mit Strukturinformationen versorgt, und zwar Strukturinformationen, die eine Zusammenführung dieser Daten unterschiedlichen Ursprungs erlauben. Dadurch sind zum ersten Mal Daten zu neuen Informationen geworden.

Die nächsten Schritte sind gänzlich auf die Transformation der strukturierten Daten hin zu neuen Informationen ausgerichtet, von strukturierten Kennzahlen (KPIs) bis hin zum automatischen, regelbasierten Data Mining.

Wird dieser Prozess methodisch, fachlich, inhaltlich und ausführungstechnisch nicht richtig gestaltet, fehlt eine wichtige Voraussetzung für die Akzeptanz und damit den Erfolg des BI/DWH-Systems: richtige Daten und Informationen.

Was nützen die besten Informationen, wenn sie nicht anwendergerecht mit der notwendigen Intelligenz aufbereitet werden? Schließlich sollen diese strukturierten Informationen komplexe Zusammenhänge aufdecken, Schwachstellen und nicht genutzte Potentiale aufzeigen. Diese Anforderungen sind der Kern des Themas Business Intelligence und ein „must have“ an die BI Tool-Auswahl.

BI/DWH Eisberg

„Nicht zuletzt unter Kosten/Nutzen Gesichtspunkten kann es durchaus sinnvoll sein, verschiedenen
Benutzerkreisen anforderungskonforme, unterschiedliche BI-Tools für Analyse oder Reporting
zur Verfügung zu stellen.“
Christiane Breuer, DATA MART

Vieles in BI-Oberflächen ist sicherlich Geschmacksfrage, muss aber in jedem Fall dem Anforderungsprofil gerecht werden.

Z. B. kann, muss aber keine mehrdimensionale OLAP-Datenbank zum Einsatz kommen,
wo sind deren Vor- und Nachteile bezüglich der Anforderungen?
Ist ein hoch verdichtetes Cockpit für alle Benutzergruppen notwendig und sinnvoll?
Wann setzen wir auf Tabellen, wann werden Grafiken oder Mischformen genutzt?
Wer darf was sehen?

Diese und viele weitere Fragen müssen gestellt und interdisziplinär über alle Hierarchiestufen und Abteilungen beantwortet werden. Erst dann ist, neben der Richtigkeit der Daten und Informationen, der zweite wichtige Erfolgsfaktor des BI/DWH-Systems erreicht: die betriebswirtschaftlichen Inhalte kommen analog den Anforderungen auch bei den Anwendern an.

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