Montessori-BI für die digitale Transformation

Business-Intelligence ist eine Schlüsseltechnologie der Digitaliserung und von Industrie 4.0. Unter diesem Motto könnte die ‘europäische TDWI-Konferenz‘ stehen, die derzeit in München stattfindet. Denn die Digitalisierung kommt nicht ohne Daten aus. Jedoch die Sammlung von Daten alleine bringt für Unternehmen noch keinen Vorteil.

Hier entstehen neue Anforderungen – und wie im Business wächst natürlich auch die Komplexität der entsprechenden Business-Intelligence-Projekte. Gleichzeitig enstehen hier völlig neue Möglichkeiten und Chancen. Mehr als 90 Sessions und Tracks auf der Konferenz beleuchten verschiedene Aspekte von BI. Doch jenseits der technologischen Möglichkeiten, gelte es in den Unternehmen sowohl eine Daten-Kultur als auch eine agile Business Intelligence zu etablieren, fordert BARC-Gründer und Geschäftsführer Carsten Bange.

Ein neues und zunehmend wichtiges Betätigungsfeld für Business Intelligence tut sich bei Industrie 4.0 und IoT auf. “Industrie 4.0 und IoT sind wichtige Treiber von Datawarehousing und Business Intelligence”, fasst Dr. Henning Baars, Akademischer Oberrat für ABWL und Wirtschaftsinformatik der Universität Stuttgart zusammen. In der von dem Verein TWDI beauftragten Studie ‘Business Intelligence für Industrie 4.0’ hat er den Zusammenhang zwischen diesen beiden Bereichen untersucht.

So sind im industriellen Umfeld auch angesichts neuer Anforderungen ganz klassische BI-Themen vorherrschend: Also Datenaufbereitung, Datenintegration und Datenqualität. Trotz hoher Heterogenität und neuen Datenquellen, so Baars, sind jedoch Big-Data-Anwendungen in den untersuchten Fällen von geringer Bedeutung. Als wichtigste Schnittstelle und “Türöffner” fungieren Manufacturing Execution Systeme (MES). Sie bilden eine “natürliche” Brücke zwischen analytischen Komponenten und den Systemen, die für die Steuerung der Produktion verantwortlich sind.

Das volle Potenzial aber entfalten Business-Intelligence-Analytics-Initiativen, so Baars, erst dann, wenn Analytics “produktionsübergreifend” zum Einsatz kommen. Solch übergreifende Analysen können sogar selbst zum Produkt werden, betont der Wissenschaftler. Zum Beispiel dann, wenn ein Hersteller Dienstleistungen rund um Predictive Maintenance herum anbieten kann.

Und genau das fordert auch Bange in seiner Keynote: “Sehen Sie die Daten als Produkt, das Sie intern wie extern vermarkten”. Nicht immer muss dabei tatsächlich ein zu vermarktender Service herauskommen, doch die Business-Intelligence-Komptetenz-Center sollten sich bei ihrer Arbeit stets die Frage stellen: “Wie beeinflusst diese Analyse mein Unternehmen.”

In den Augen des BI-Experten reicht es heute längst nicht mehr, wenn Mitarbeiter für die Geschäftsleitung einen Report erstellen. Solche Projekte sollten vielmehr vom Einsatzziel her definieren. Auch sei eine enge Verzahnung zwischen BI-Abteilung und den Business-Entscheidern gefragt. Gemeinsam sollen diese beiden Abteilungen aber auf einer von der Unternehmensleitung vorgegebenen Datenstrategie und in einem Klima einer “Information Culture” arbeiten.

Eine neue Kultur des Umgangs mit Daten erfordert auch das, was man seit Jahren mit dem Label “Self-Service BI” versieht. Und hier sieht Bange auch einen Zusammenhang zu den Pädagogik-Ideen der Montessori-Schulen. Hier folgen die Kinder nicht einem Frontalunterricht, sondern “probieren selbst Dinge aus”. Der Lehrer gibt dabei lediglich den Rahmen.

Und so sollte es auch für Mitarbeiter und Business-Analysten möglich sein, selbst mit Daten zu arbeiten und mit diesen zu experimentieren. Dafür gilt es allerdings weitere Voraussetzungen zu erfüllen und der Datenzugriff müsse nach Regeln erfolgen, die von allen akzeptiert werden. Letzteres werde vor allem ab dem 25. Mai 2018 wichtig, denn ab diesem Zeitpunkt gilt die neue EU-Datenschutzgrundverordnung GDPR. Dann müsse auch jedes Unternehmen einen Data Privacy Officer benennen. Neben der Sicherheit sollte daher auch die Datenqualität sichergestellt sein.

Als weiteres Schlagwort liefert Bange die Künstler-Gruppe DADA. Zum einen sollten in BI wie auch in dieser Strömung überkommene Konzepte über Bord geworfen werden, zum anderen stehen diese vier Buchstaben für den “Domain-Expert”, den “Analytics Expert oder auch den Data Scientist” und den Experten für Daten.

“Nicht jeder Mitarbeiter muss in jedem Bereich fit sein”, vielmehr sollten es für jeden Bereich einen eigenen Experten geben. Aber der derzeit am meisten unterschätzte Skill sei der des ‘Artisten’. Denn schließlich gehe es auch darum, dass Daten verstanden werden. Diese Daten-Künstler sollten sich mit Themen wie Information Design und Storry-Telling (Anregungen für ein ansprechendes Story-Telling gibt es beispielsweise in den Pixar-Story Rules) auseinandersetzen.

Dem Diktum des Marktforschungsinstiutes Gartner, der “IT der zwei Geschwindigkeiten” erteilt Bange eine Absage. “Wer parallel zu einem Schnellboot auch einen schwerfälligen Tanker steuert, macht etwas falsch”, so Bange. Vielmehr sei es aus seiner Sicht wichtig, dass das gesamte Unternehmen oder die gesamte Unternehmens-IT agil auf Veränderungen reagieren könne. Denn, und dazu zitiert Bange den Evolutionsforscher Charles Darwin, “Es ist nicht die stärkste Spezies die überlebt, auch nicht die intelligenteste, sondern diejenige, die am ehesten bereit ist, sich zu verändern.”

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