Business Intelligence fürs Tagesgeschäft
Die deutschen Unternehmen treiben den Ausbau ihrer analytischen Informationssysteme (Business Intelligence, BI) weiter voran. Wichtigste Antriebsfeder ist dabei Operational BI, also die Zusammenführung von Analysedaten mit betrieblichen Prozessen.
In naher Zukunft wollen hier knapp neun von zehn Unternehmen verstärkt aktiv werden und die bestehenden Business-Intelligence-Technologien enger mit den Anforderungen des aktuellen Tagesgeschäfts verzahnen. Das ist ein Ergebnis der ‘Business Intelligence Studie 2009’ von Steria Mummert Consulting.
Mit den Investitionsplanungen im Bereich Operational BI erreichen die firmeneigenen Informationsdienste demnach eine neue Qualität. Denn statt mit traditionellen BI-Lösungen Managemententscheidungen nachträglich zu analysieren, sollen Führungskräfte nun bereits im Tagesgeschehen wertvolle Informationen erhalten, mit denen sie auftretende Probleme schnell lösen können. So ist beim Operational BI der Anwendungsfall bereits stärker vorgedacht. Die Fachabteilungen können zeitnah Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge erkennen und bei Störungssituationen steuernd eingreifen. Zudem wird das semi- bis vollautomatisierte Anstoßen von bestimmten Prozessschritten dadurch erst möglich.
Wichtigste Voraussetzung für den Aufbau derartiger Operational-BI-Lösungen ist allerdings eine IT-Architektur, die die operativen und analytischen Systeme eng miteinander verknüpft. Dabei setzen die Unternehmen auf verschiedene Umsetzungsformen: Knapp zwei Drittel der Befragten wollen künftig ihre Arbeitsabläufe mithilfe von BI-Systemen analysieren. 38 Prozent planen, die gewonnenen Daten unmittelbar für automatisierte Geschäftsprozesse zu nutzen. Weitere 36 Prozent setzen auf manuelle Prozesse. Rund ein Drittel der Unternehmen hat sich zudem den Aufbau eines (Near) Realtime Data Warehousing vorgenommen – wenngleich erst sieben Prozent über erste IT-Lösungen in diesem Bereich verfügen.
Neben diesen Zukunftsplanungen sind die befragten Unternehmen jedoch noch stark mit Konsolidierungs- und Standardisierungsaufgaben beschäftigt – auch um den zuvor erfolgten großen Innovationssprung der letzten drei Jahre zu bewältigen. Grundlegende Arbeiten wie die Harmonisierung heterogener Systemlandschaften binden nach wie vor viele Ressourcen. So stehen auch künftig bodenständige Ziele wie die Optimierung von Data Warehouses weiterhin im Fokus. Zum Beispiel planen 50 Prozent der Firmen, ein Enterprise Data Warehouse mit zentralem, vereinheitlichtem Datenmodell als Basis für unternehmensweite Analysen umzusetzen. Dabei gilt es, Herausforderungen wie das ständig wachsende Datenvolumen der Firmen und die steigende Anzahl heterogener Datenquellen zu bewältigen.
