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Business Intelligence-Lösungen – Konkrete Umsetzung und nachhaltiges Lifecycle Management

19 April 2021

Zahlreiche Business Intelligence-Projekte (BI) beginnen häufig mit der operativen Tätigkeit der Datenaufbereitung. Unserer Erfahrung nach ist dies wenig ergebnis- und bedürfnisorientiert. Wie aber können BI-Lösungen konkret umgesetzt und nachhaltig erfolgreich betrieben werden?


Bevor Sie mit der Umsetzung eines BI-Projekts starten, gilt es zunächst geeignete Rahmenbedingungen für den Erfolg zu identifizieren und sicherzustellen. Ein solcher Erfolgsfaktor kann beispielsweise die Unterstützung des Projekts durch die Geschäftsführung sein. Einen guten Überblick über eben jene Erfolgsfaktoren gibt unser letzter Artikel "Sind Sie bereit für ein Analytics Projekt". Sind die Erfolgsfaktoren gegeben, so kann der Fokus während der Umsetzung vollkommen auf das Projekt gelenkt werden – die Projekterfolgswahrscheinlichkeit steigt dadurch deutlich.

Beginnen Sie die Umsetzung am besten bei der Analyse der Strategie bzw. der Ziele Ihres Unternehmens. Denn letztlich soll die Lösung den Grad der Erreichung dieser Ziele transparent messen bzw. visualisieren. Dieser Zielerreichungsgrad wird oft mittels Kennzahlen dargestellt. Ziele und somit auch Kennzahlen, die mittels der BI-Lösung gemessen werden, müssen daher aus der Strategie abgeleitet werden. Konzentrieren Sie sich außerdem auf essenzielle Kennzahlen – dies fördert den Überblick. Gleichzeitig wollen Kennzahlen auch verstanden werden. Denn nur so können diese auch durch Unterstützung der BI-Lösung interpretiert werden.

Sind die Kennzahlen für die BI-Lösung definiert, empfiehlt sich eine agile Vorgehensweise und die Entwicklung eines MVP (Minimum Viable Products) auf Basis der Kennzahlen. Dies kann beispielsweise ein Dashboard inkl. Datenbankmodell sein, das mit Dummy-Daten befüllt ist. Mittels des MVP sollte eine Go- oder No-Go-Entscheidung für das Projekt getroffen werden.

Entscheiden Sie sich für die weitere Umsetzung, so ist nach der Design-Phase für die Implementierung ebenfalls eine agile Vorgehensweise empfehlenswert. Dabei wird das MVP in iterativen Schritten von einem Prototyp bis zur produktiven Lösung weiterentwickelt. Das Feedback von Kundinnen und Kunden ist in jeder Iteration wertvoll und sollte daher stets eingeholt werden. Diese agile Vorgehensweise ermöglicht die beste Umsetzung der Bedürfnisse von Kundinnen und Kunden.

Ist die BI-Lösung produktiv gesetzt (fertig implementiert und in aktiver Verwendung), können Sie anhand der Kennzahlen - im Sinne des PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act) das Unternehmen steuern und eine kontinuierliche Verbesserung erreichen. Die gegenseitige Abhängigkeit der Kennzahlen und der Strategie wird hier erneut deutlich. So müssen beispielsweise Planwerte für die Kennzahlen definiert werden, damit der Zielerreichungsgrad überprüft werden kann. Ist dieser nicht zufriedenstellend, sollten Sie gemäß des PDCA-Zyklus handeln.

Stellen Sie gleichzeitig mittels adäquatem Lifecycle Management sicher, dass die Lösung langfristig die Steuerung der Organisation anhand der Kennzahlen ermöglicht. Durch zyklische Überprüfungen, ob die in der BI-Lösung verwendeten Kennzahlen noch die Strategie widerspiegeln, wird sichergestellt, dass eine Steuerung des Unternehmens durch die Lösung langfristig möglich ist. Diese zyklische Überprüfung sollte mindestens jährlich stattfinden. Bei organisatorischen oder strategiebezogenen Änderungen kann sie auch anlassbezogen sinnvoll sein. Für notwendige Anpassungen ist eine iterative Vorgehensweise sinnvoll.
 

Zusammengefasst lauten unsere konkreten Empfehlungen für eine BI-Lösung daher:

  1. Vor Projektstart Erfolgsfaktoren identifizieren und sicherstellen
  2. Ziele und Kennzahlen aus der Unternehmensstrategie ableiten
  3. Agile Vorgehensweise während des gesamten Projekts
  4. Entwicklung eines MVP zur Go- oder No-Go-Entscheidung
  5. Iterative Weiterentwicklung des MVP à Prototyp à produktive Lösung
  6. Kontinuierliche Steuerung und Verbesserung des Unternehmens durch PDCA-Zyklus
  7. Sicherstellung eines adäquatem Lifecycle Managements

 


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Stefan Holl


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Yannick Collasius

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