Business Intelligence auf dem Prüfstand

Der Markt sowie der Wettbewerbsdruck zwingen Verantwortliche in Unternehmen, immer schneller fundierte Entscheidungen zu treffen. Entsprechend steigt die Nachfrage nach Business-Intelligence- Lösungen. Laut einer Marktanalyse der Meta Group wird allein in Deutschland der Markt bis 2007 jährlich um durchschnittlich 16 Prozent wachsen. Auch externe Faktoren wie Corporate Governance, Basel II oder Compliance machen eine schnelle, einfache und unternehmensübergreifende Analyse komplexer Datenbestände notwendig.
Zwar haben viele Firmen bereits eine IT-Lösung zur systematischen Sammlung und Auswertung von Unternehmensdaten implementiert, auf die Entscheider und Manager zurückgreifen. Sieht man in den Unternehmen jedoch einmal genauer hin, ergibt sich ein differenzierteres Bild. Denn häufig bauen sich die Mitarbeiter aus verschiedenen Quellen Excel-Dateien zurecht, um Daten zu analysieren und zu präsentieren. Somit erschöpft sich Business Intelligence (BI) in vielen Firmen in der Verwendung der einfachen Tabellenkalkulation. Aber selbst komplexe analytische Lösungen zur Datenanalyse stossen bei der Komplexität und Menge der in Unternehmen vorhandenen Daten an ihre Grenzen. Der Wunschtraum von unter Zeitdruck stehenden Managern, innerhalb von Sekunden mit allen Informationen des Unternehmens beliebige Szenarien durchspielen zu können, ist also nicht erfüllt. Das zeigt, dass Anspruch und Wirklichkeit im Bereich der Datenanalyse noch weit auseinander klaffen.

Es gibt bereits gute analytische BI-Lösungen, mit denen beispielsweise Verantwortliche einer Autoverleihfirma überblicken können, wie viele Leihwagen einer Kategorie für wie lange an einem bestimmten Tag an einem Flughafen ausgeliehen werden. Leistungsfähige Systeme können diese Zahlen noch mit denen von anderen Niederlassungen vergleichen und zudem mit weiteren Attributen, wie etwa Zahlungsart oder Datum der Vorbestellung, in Bezug setzen.

Die Analyse solcher Informationen sind für Marketingleiter interessant, um schnell abwägen zu können, in welchem Standort sie eine Sonderaktion anbieten sollen. Jedoch stossen diese BI-Lösungen zumindest für bestimmte Anforderungen an ihre Grenzen, da sie keinen allumfassenden Blick liefern können.Der Marketingleiter der Leihwagenfirma spürt die Limitierung seiner Lösung beispielsweise dann, wenn er weitere Attribute in seine Analyse miteinbeziehen möchte. Beispielsweise ist die Frage interessant, ob die Farbe oder die Ausstattung eines Autos eine Rolle spielen, oder ob bestimmte Routen zwischen Städten häufiger als andere genutzt werden und dies in Zusammenhang mit dem Alter der Kunden und deren abgeschlossenen Versicherungen steht.

Die Anzahl der Attribute bei herkömmlichen statischen Reports ist begrenzt, da sie nur einen Ausschnitt der Datenbank (Data Mart, Cube) abbilden. Zudem beruhen sie auf einer Auswahl von Parametern, deren Prämissen sich schleichend oder unbemerkt verändern können. Zusammenhänge, die sich ausserhalb des definierten Reportingsystems abspielen, werden nicht berücksichtigt. Bei sich verändernden Rahmenbedingungen müssen zeitaufwändig neue Reports erstellt werden. Gäbe es die Beschränkung bezüglich der Anzahl der Parameter nicht, würde der Marketingleiter Zugriff auf alle Informationen haben und wäre damit in der Lage, unerwartete Zusammenhänge zu entdecken. Er könnte aus Hunderten von Parametern in Sekunden je nach Bedarf beliebig viele Attribute heraussuchen, die ihn gerade interessieren. Weitere Parameter könnten in die Betrachtung einbezogen und andere ausgeblendet sowie spontane Folgefragen schnell beantwortet werden. Der Zeitaufwand, einen neuen Report zu erstellen, der weitere Attribute mit einbezieht, die nicht in dem aufgebauten Data Mart oder Cube vorhanden sind, würde entfallen.