Implementierung von Business Intelligence: Wichtige Schritte, Team und technische Optionen
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Fortune Business Einblicke
der weltweiten Arbeitnehmerschaft haben Zugang zu Business-Intelligence-Tools
Accenture
der Großunternehmen planen, mehr in ihre Geschäftsanalyse-Initiativen zu investieren
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Unser Leitfaden zur Implementierung von Business Intelligence
Auch wenn sich der Prozess von Unternehmen zu Unternehmen je nach Bedarf, Zielsetzung und BI-Strategie unterscheiden kann, sind einige Schritte zur Implementierung von Business Intelligence für die meisten Projekte typisch. Im Folgenden haben wir auf der Grundlage unserer Erfahrungen einen allgemeinen Implementierungsfahrplan für eine BI-Lösung für Unternehmen formuliert:
1.
Analysieren Sie Ihren Geschäftsbedarf
Ein BI-Implementierungsprojekt beginnt mit der Erhebung der geschäftlichen Anforderungen und Ziele, der Erwartungen, Risiken und Bedenken sowie der bestehenden Probleme und Engpässe bei den Beteiligten, einschließlich der Führungskräfte, Abteilungsleiter, Datenanalysten, Unternehmensberater und Anwender.
In dieser Phase ist es Ihr Ziel, eine klare Vorstellung davon zu bekommen, welche Geschäftsprobleme Sie mit der BI-Implementierung lösen wollen. Dies kann durch eine Kombination verschiedener Techniken geschehen, z. B. durch Interviews, Brainstorming-Sitzungen, Workshops, Beobachtungsrunden, Fragebögen und Geschäftsprozess-Audits. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse können Sie den Gesamtverlauf des BI-Implementierungsprojekts definieren und diese als Grundlage für die Konzeption einer BI-Lösung verwenden. Außerdem können Sie die definierten Geschäftsanforderungen in KPIs aufschlüsseln, um den Fortschritt der BI-Implementierung im Unternehmen zu messen.
2.
Bewerten Sie Ihr derzeitiges Umfeld
Als Nächstes überprüfen Sie die aktuelle Analyse- und Technologieumgebung sowie die Prozesse und Organisationsstrukturen, um zu definieren, welche Fähigkeiten Sie haben, um die festgelegten Geschäftsziele zu erreichen. Sie sollten untersuchen, welche Daten Sie sammeln und aus welchen Quellen sie stammen, welche Abteilungen und Personen zu diesem Prozess beitragen und wie Sie Ihre Daten derzeit verwalten.
Darüber hinaus müssen Sie eine vorläufige Analyse der Datenquellen (Datenvolumen, -typen, -granularität, -empfindlichkeit) sowie eine Analyse der Datensicherheits- und Compliance-Praktiken in Ihrem Unternehmen durchführen.
3.
Konzeptualisierung einer BI-Lösung
Sie können nun eine Wunschliste der funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen an die Lösung erstellen und diese in Kategorien wie "wesentlich", "wichtig" und "erwünscht" einteilen. Eine detaillierte Liste der funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen wird dann zusammen mit den BI-Lösungseinschränkungen und Annahmen in das Software Requirements Specification (SRS)-Dokument formalisiert.
Zielsetzung
Basierend auf
Definiert durch
Verbindlichkeit
Beispiele
Funktionale Anforderungen
Funktionale Anforderungen
Beschreiben Sie, was die BI-Lösung leistet
Anforderungen der Benutzer
Interessierte Kreise
Obligatorisch
- Dashboards und Datenvisualisierung
- Analytische Abfragen
- Datenverwaltung
- Datenkonnektivität
- Datenberichterstattung
- Erweiterte Analytik
Nicht-funktionale Anforderungen
Nicht-funktionale Anforderungen
Beschreiben Sie, wie die Business-Intelligence-Lösung funktioniert
Erwartungen der Nutzer
Technik-Experten
Nicht obligatorisch, aber gut zu haben
- Sicherheit
- Verfügbarkeit
- Leistung
- Nutzbarkeit
- Zuverlässigkeit
- Skalierbarkeit
4.
Entwurf einer BI-Lösungsarchitektur
Nach der Zusammenstellung des SRS-Dokuments sollten Sie mit der Erstellung des Plans für die Technologieumgebung fortfahren, um den durchgängigen BI-Workflow zu unterstützen, von der Datenverarbeitung bis zur Präsentation der Erkenntnisse für die Geschäftsanwender. Traditionell umfasst die Architektur einer BI-Lösung fünf Komponenten: Datenquellen, Datenintegrations- und Qualitätsmanagementschicht, Datenspeicherungsschichten, BI und Analytik sowie eine Data Governance-Schicht.
Schematitel: Exemplarische BI-Architektur
Data sources
- CRM
- ERP
- Sensors
- Flat files
- Social media
- Statistics
- Surveys, etc.
Data integration & data quality management layer
- ETL/ELT
- Change data capture
- Data replication Streaming data integration
- Data virtualization
- Data cleansing
- Data scrubbing
- Data enrichment, etc.
Data repositories
ODS
Data lake
EDW
Data marts
BI & analytics layer
- Query and reporting
- OLAP
- Data mining
- Machine learning
- Data visualization
- Self-service BI
- Reports
- Dashboards
- Scorecards
- Portals
Data governance layer
Data catalog — Business glossary — Metadata management — Data security management, etc.
In diesem Schritt sollten die Unternehmen Folgendes tun:
- Umfassende Prüfung aller Datenquellen (CRM, ERP, SCM, Buchhaltungs- und Finanzverwaltungssoftware, externe Systeme, usw.)
- Konzeptionelle und logische Datenmodellierung
- Erstellung von Richtlinien und Regeln zur Datenintegration und zum Qualitätsmanagement (Datenbereinigung, Datentransformation, Datendeduplizierung usw.)
- ETL/ELT-Pipeline-Entwurf
- Entwurf von Daten-Repositories, zu denen ein Enterprise Data Warehouse, Data Marts, ein Data Lake und ein operativer Datenspeicher gehören können
- Entwurf von Datenmodellen für OLAP-Würfel
- Gestaltung von Dashboards für verschiedene Benutzerrollen mit spezifischen KPI-Sets
- Erstellung von Datensicherheitsstrategien und -regeln
- Erstellung von Standards und Richtlinien für die Datenverwaltung
5.
Wählen Sie die Einsatzumgebung
Nach dem Entwurf der Gesamtarchitektur der Lösung und ihrer Komponenten müssen Sie entscheiden, ob Sie die Lösung auf lokalen Servern (vor Ort), in der Cloud (öffentlich oder privat) oder in einem hybriden Ansatz einsetzen und einige Komponenten der BI-Lösung in der Cloud und andere auf lokalen Servern bereitstellen wollen.
Vor-Ort
Profis
- Hohe Verfügbarkeit und hervorragende Abfrageleistung
- Vollständige Kontrolle über die Infrastruktur
- Erfüllt die meisten vorsätzlichen Compliance-Anforderungen
Nachteile
- Hohe Vorabinvestitionen
- Verzögertes Upscaling aufgrund der Notwendigkeit, die interne Infrastruktur zu erweitern
Wolke
Profis
- Zugänglich über Webbrowser/Mobile
- Schneller Einsatz
- Sofortige Auf- und Abwärtsskalierung von Speicher- und Rechenressourcen
- Erhöhte Fehlertoleranz
- Sicherheit der Infrastruktur durch einen Cloud-Anbieter
- Keine hardwarebezogenen Kosten
- Erreichbarkeit an mehreren Standorten
- Unterstützung von serverlosen Szenarien
Nachteile
- Einhaltung von Vorschriften erfordert Aufwand
- Langfristig gesehen eine teurere Option
6.
Wählen Sie das Technologiepaket
Bestimmen Sie die optimale Technologie für jede Komponente der BI-Lösung - die ETL-Software, ein Datenbankmanagementsystem, Business-Intelligence-Tools, analytische Verarbeitungstools, Datensicherheitssoftware, Software für die Verwaltung von Metadaten und andere.
Die Auswahl der optimalen Technologie ist mit einem enormen Aufwand verbunden. Um Chaos zu vermeiden und sicherzustellen, dass Sie Ihren Zeitplan und Ihr Budget einhalten, sollten Sie die folgenden Faktoren priorisieren:
- Priorisierung der geschäftlichen, funktionalen und technischen Anforderungen
- Fähigkeiten, Rahmenbedingungen, Stabilität und Unterstützung des Anbieters
- Kostenmodelle für Lizenzierung und Support
- Die bestehende Infrastruktur des Unternehmens
- Die internen IT-Kompetenzen
- Datensicherheit und Compliance-Anforderungen
- Der strategische Ansatz des Unternehmens für die IT-Budgetierung (CapEx/OpEx)
7.
Planung des BI-Einführungsprojekts
In dieser Phase müssen Sie die BI-Entwicklung und -Implementierung planen, einschließlich:
- Umfang der Entwicklung und des Testens der BI-Lösung (Schlüsselschritte, Ergebnisse, Zeitrahmen, Rollen und Verantwortlichkeiten)
- Ressourcenzuweisungsplanung
- Einführungsstrategie
- Herausforderungen bei der BI-Implementierung überwinden
- Aufwandsschätzung für das BI-Implementierungsprojekt, sowie dessen TCO und ROI
Danach werden Sie einen detaillierten Projektplan, einen Zeit- und Kostenplan, einen Risikomanagementplan und einen Kommunikationsplan erstellen.
8.
Entwicklung und Bereitstellung von BI-Lösungskomponenten
Gemäß dem gewählten Implementierungsansatz entwickeln und liefern Sie die Komponenten der BI-Lösung in die Staging-Umgebung. Danach integrieren Sie die Lösung mit allen erforderlichen Datenquellen und dem Rest Ihrer Technologieumgebung.
- Erstellung von benutzerdefinierten Datenkonnektoren
- Implementierung von ETL-Pipelines
- Integration von Daten
- Umsetzung der Regeln für das Datenqualitätsmanagement
- Entwicklung eines Data Warehouse und von Data Marts
- Erstellung von Berichten und Dashboards
- Umsetzung von Datensicherheitsregeln, einschließlich Sicherheit auf Zeilenebene, Zugriffsrichtlinien und Netzüberwachung
9.
QA durchführen und Endbenutzer schulen
Um Probleme wie Dateninkonsistenz, falsch berechnete KPIs und langsame Antwortzeiten zu vermeiden, sollten Sie Ihre BI-Lösung testen. Nachdem alle Qualitätssicherungsmaßnahmen durchgeführt wurden, müssen Sie den Endnutzern Schulungen und Supportunterlagen zur Verfügung stellen.
Funktionsprüfung
Prüfen, ob die gelieferte BI-Lösung wie gewünscht funktioniert.
Leistungsprüfung
Prüfung, ob die BI-Lösung die festgelegten Leistungskennzahlen bei normaler und extremer Belastung erfüllt.
Prüfung der Benutzerfreundlichkeit
Prüfung, wie intuitiv und benutzerfreundlich die entwickelte Business Intelligence-Software ist.
Prüfung der Kompatibilität
Prüfung, wie gut die BI-Software mit verschiedenen Arten von Hardware und Software, Betriebssystemen und Netzwerken, Geräten und Browsern zusammenarbeitet.
10.
Bereitstellung der BI-Lösung für Geschäftsanwender
Schließlich sind Sie bereit, die BI-Lösung in Betrieb zu nehmen. Während des ersten Monats nach der Einführung der Lösung sollten Sie deren Leistung sorgfältig überwachen und auftretende Probleme beheben. Wenn Sie neue Datenquellen hinzufügen oder zusätzliche Dashboards konfigurieren müssen, müssen Sie vorher sicherstellen, dass die Leistung und Funktionalität des Gesamtsystems dadurch nicht beeinträchtigt wird.
Gemeinsame Beschaffungsmodelle für die Implementierung von Business Intelligence
Alles intern
Das interne BI-Team führt die Business Intelligence-Implementierung durch
Profis
- Vollständige Kontrolle über das Projekt zur Implementierung von Business Intelligence
- Das Entwicklungsteam hat eine klare Vorstellung von den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens
- Minimierung der Kommunikationsbarrieren zwischen dem Entwicklungsteam und den wichtigsten Interessengruppen
Nachteile
- Wenn Sie nicht über das erforderliche Fachwissen verfügen, müssen Sie selbst Spezialisten einstellen.
- Hohes Risiko der Überbelegung von Ressourcen nach Abschluss des Projekts
- Gesamtverantwortung für das Projekt
- Mögliche Verzögerungen aufgrund der Nichtverfügbarkeit von Ressourcen
- Wissensverlust durch Mitarbeiterwechsel
Vollständiges Projekt-Outsourcing
Sie ernennen einen Projektsponsor aus Ihrem Team, während ein technischer Drittanbieter die komplette BI-Implementierung durchführt.
Profis
- Schnelle Markteinführung
- Bewährte Praktiken der Softwareentwicklung und des Projektmanagements
- Effizientere Ressourcenzuweisung
- Der Anbieter trägt die volle Verantwortung für den Projekterfolg, den Zeitplan und das Budget.
Nachteile
- Hohe Lieferantenrisiken
- Geringe Kontrolle über das Projekt
Teilweise Auslagerung von Projekten
Sie ergänzen das hauseigene Team mit zusätzlichem Fachwissen für komplexere Aufgaben wie die Konzeption der BI-Lösungsarchitektur, die Entwicklung von BI-Komponenten usw.
Profis
- Der Anbieter führt Sie durch die anspruchsvollsten Aktivitäten, während Sie weiterhin die Kontrolle über das Projekt behalten
- Der Verkäufer schließt alle Qualifikationslücken selbst
- Sie sind für die Ressourcenzuweisung zuständig
Nachteile
- Mäßige Lieferantenrisiken
- Hohe Anforderungen an die internen Projektmanagementkompetenzen
- Mögliche Probleme bei der Koordination des Projektteams
Gemeinsame Zusammensetzung eines Teams zur Implementierung von Business Intelligence
Berater für Unternehmenslösungen
- Identifiziert neue Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz und zur Optimierung von Geschäftsprozessen durch Verbesserung oder Automatisierung
- Empfehlung von Änderungen der Geschäftsprozesse auf der Grundlage bewährter Verfahren der Branche
- Entwickelt eine strategische Vision für die technologischen Bedürfnisse des Unternehmens, einschließlich Hardware, Software, Sicherheitspraktiken und Datenspeicherlösungen
- Erstellung von Schulungsunterlagen für Mitarbeiter
Projektleiter
- Erstellung und Pflege von Projektzeitplänen
- hält Sitzungen ab, um den Projektfortschritt, Aktualisierungen, Risiken und Beschränkungen zu präsentieren
- Zusammenarbeit mit Business-Analysten zur Entwicklung von Plänen, Richtlinien und Verfahren für die BI-Implementierung
- Arbeitet mit der Leitung zusammen und verhandelt über die Planung und Durchführung des Projekts
- Gibt dem Implementierungsteam Feedback zur Anpassung oder Überarbeitung der Projektpläne
Business-Analyst
- Identifiziert den Entwicklungsbedarf für BI-Initiativen und Verbesserungen der Geschäftsprozesse
- Analysiert Geschäftsanforderungen und -prozesse und setzt sie in Softwarespezifikationen um
- spricht Empfehlungen für Softwareverbesserungen aus
- Erstellt und pflegt die Dokumentation für BI-Lösungen
- Überprüfung der technischen Dokumentation, um sicherzustellen, dass die geschäftlichen Anforderungen angemessen berücksichtigt werden
Architekt für BI-Lösungen
- Bewertet funktionale und technische Geschäftsanforderungen, um sie in BI-Lösungskomponenten umzusetzen
- Arbeitet mit einem BA zusammen, um Geschäftsprobleme zu identifizieren und Lösungen zu entwickeln, die mit den Architekturstandards, Prinzipien und Sicherheitsanforderungen des Unternehmens übereinstimmen
- Erstellt BI-Architektur-Spezifikationen und andere Design-Artefakte
- Bereitstellung von Schulungs-/Mentoring-Ressourcen für die BI-Implementierungsteams
BI-Entwickler
- Erfasst und pflegt die Anforderungen und den Bedarf an Geschäftsberichten
- Entwirft BI-Berichte und Dashboards
- Entwickelt, implementiert und pflegt BI-Schnittstellen
- Erstellt die technische Dokumentation für BI-Tools
Dateningenieur
- Erstellung und Pflege von Datenpipelines
- Aufbau einer Infrastruktur für die optimale Extraktion, Umwandlung und das Laden von Daten aus verschiedenen Datenquellen
- Entwicklung neuer Datenvalidierungsmethoden und Datenanalysetools
- Gewährleistet die Einhaltung von Data Governance und Sicherheitsrichtlinien
QA-Ingenieur
- Erstellt Tests, um Probleme mit den Komponenten der BI-Lösung zu identifizieren
- Analysiert die bei den Tests gefundenen Fehler und schlägt Lösungen vor
- Dokumentiert Testergebnisse für das Entwicklungsteam und macht Verbesserungsvorschläge
- Überprüft, ob das Endprodukt den Anforderungen entspricht
DevOps-Ingenieur
- Arbeitet mit dem Implementierungsteam zusammen, um die BI-Lösung zu konzipieren, zu entwickeln und einzusetzen
- Sichert Software, um Sicherheitsverletzungen und andere Schwachstellen zu verhindern
- Bereitstellung detaillierter Spezifikationen für die vorgeschlagene BI-Lösung, einschließlich der erforderlichen Materialien, Arbeitskräfte und Zeit
- betreut und schult andere Ingenieure und bemüht sich um eine kontinuierliche Verbesserung der Prozesse
- Automatisiert und verbessert die Entwicklungsprozesse für BI-Lösungen
Support-Ingenieur
- Diagnostiziert und behebt technische Probleme
- Installiert und konfiguriert die Komponenten der BI-Lösung
- Beantwortung von Kundenanfragen und Unterstützung bei der Fehlersuche und Problemlösung
- leitet ungelöste Probleme an die zuständigen internen Teams weiter
- Erstellung von Berichten, in denen die Anträge auf technische Unterstützung aufgeführt sind
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Beste BI-Plattformen von der Stange
Bevor wir die gängigsten BI-Softwareoptionen vorstellen, hier eine Checkliste der BI-Funktionen, die Sie unbedingt benötigen:
- Unterstützung für strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten, die sich vor Ort und in der Cloud befinden
- Integration mit den bestehenden Systemen und Anwendungen, Anwendungen von Drittanbietern usw.
- Funktionen für Sicherheit und Compliance
- Unterstützung für verschiedene Arten von Nutzern
- Fähigkeiten zur Datenvisualisierung (Dashboards, Data Storytelling, Low-Code/No-Code-Visualisierung)
- Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung (E-Mails, Warnmeldungen, gemeinsame Nutzung von Inhalten, Kommentare usw.)
- Mobile Unterstützung
- Flexible Preisoptionen (pro Benutzer, Unternehmensabonnements)
- Schulung und Kundenbetreuung
- Kostenloser Versuch
Wesentliche Merkmale
- Vorgefertigte Konnektoren für über 150 Datenquellen, einschließlich Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics, Azure SQL-Datenbank, Azure Machine Learning Studio
- Unterstützung für DAX, Power Query, SQL, R und Python
- Self-Service-Datenaufbereitung, -Analyse, -Berichterstellung und -Visualisierung
- NLP-Fähigkeiten
- Datenstreaming in Echtzeit
- Vorgefertigte anpassbare Visuals
- Fähigkeiten zum Erzählen von Daten
- Teamkommentare und Inhaltsabonnements
- Sicherheit auf Zeilenebene
- Handytauglich
- Eingebettete BI
Kategorie
- BI und interaktive Datenvisualisierungssoftware
Preisgestaltung der Plattform
- Power BI Schreibtisch
- kostenlos
- Power BI Pro
- 9,99 $ pro Benutzer/Monat
- Power BI Premium
- $20 pro Benutzer/Monat oder $4.995 pro Kapazität/Monat mit einem Jahresabonnement und einer unbegrenzten Anzahl von Benutzern
- Power BI eingebettet
- ab $1,0081/Stunde
- Kostenloser Versuch
Wesentliche Merkmale
- Native Integrationen zu 80 Datenquellen, darunter lokale Dateien, Tabellenkalkulationen, relationale und nicht-relationale Datenbanken, Data Warehouses, Big Data und On-Cloud-Datenquellen
- Datenaufbereitung in Selbstbedienung
- Codefreie analytische Datenabfrage
- Zusammenarbeit und Austausch in Echtzeit
- Benutzerfreundliche UI mit Drag-and-Drop-Funktionalitäten und NLP
- Erstellung benutzerdefinierter Dashboards
- Sicherheit auf Zeilenebene
- Handytauglich
- Eingebettete Analytik
Kategorie
- BI-Software
Preisgestaltung der Plattform
- Tableau Schöpfer
- $70/Benutzer/Monat
- Tableau-Explorer
- $35/Benutzer/Monat (vollständig von Tableau gehostet)
- Tableau-Explorer
- 42 $/Benutzer/Monat (vor Ort oder in der öffentlichen Cloud)
- Tableau-Viewer
- $12/Benutzer/Monat (vollständig von Tableau gehostet)
- Tableau-Viewer
- 15 $/Benutzer/Monat (vor Ort oder in der öffentlichen Cloud)
- Kostenloser Versuch
Wesentliche Merkmale
- Umfassende Datenkonnektivität (einschließlich dateibasierter, firmeninterner, Cloud-basierter und Web-Quellen)
- Self-Service-Datenaufbereitung, -Analyse und -Berichterstellung
- Automatisierte visuelle Empfehlungen
- Data Storytelling und Berichterstattung
- Gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit
- Unterstützung für mehrere Benutzertypen
- NLP-Unterstützung
- Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene
- Automatisierte ML-Funktionen
- Eingebettete Analytik
- Handytauglich
Kategorie
- BI-Software
Preisgestaltung der Plattform
- Qlik Sense Business
- $30/Benutzer/Monat
- Qlik Sense Unternehmen SaaS
- Individuelle Preise sind auf direkte Anfrage erhältlich.
- Kostenloser Versuch
Kosten für die Implementierung von Business Intelligence
Die Kosten für die Implementierung einer umfassenden BI-Lösung hängen von mehreren Faktoren ab, u. a:
- Die Daten, die Sie analysieren möchten - eine Reihe von Datenquellen, Datenvolumen, Datenstruktur und -format, Datenqualität
- Komplexität der Datenanalyse - Bedarf an Echtzeitanalysen, Self-Service-Analysen und ML-Funktionen, Anzahl der Analyse-Nutzer und deren Rollen
- Komplexität der Datenvisualisierung und -berichterstattung - NLP-Unterstützung, Anzahl der benutzerdefinierten Berichte/Dashboards, Selbstbedienungsfunktionen
- Datensicherheit und Compliance-Anforderungen
- Kosten für BI-Software
Benötigen Sie Hilfe bei der Auswahl des optimalen Technologie-Stacks für Ihre BI-Lösung?
Warum Business Intelligence implementieren?
Eine einzige Quelle der Wahrheit
Die Konsolidierung aller Geschäftsdaten in einer zentralen Datenbank trägt dazu bei, Datensilos aufzubrechen und die Datenkonsistenz zwischen den Abteilungen zu gewährleisten.
Schnellere und intelligentere Geschäftsentscheidungen
Genaue und zeitnahe Berichte, persönliche Datenansichten und eine intuitive Benutzeroberfläche können Geschäftsanwender dazu ermutigen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, unabhängig von ihrem technischen Fachwissen.
Verbesserte organisatorische Effizienz
Eine 360-Grad-Sicht auf das Unternehmen ermöglicht es den Entscheidungsträgern, die Unternehmensleistung im Vergleich zu den gesetzten Zielen zu bewerten, Ineffizienzen zu ermitteln und Wachstumschancen zu erkennen.
Verbessertes Kundenerlebnis
Durch datengestützte Erkenntnisse können kundenorientierte Aktivitäten wie Preisgestaltung, Abwanderungsprävention, Werbeoptimierung, Cross- und Upselling verbessert werden.
Geringere Betriebskosten
Die Transparenz von Geschäftsprozessen kann interne Prozesse wie das Lieferkettenmanagement, die Betrugsprävention, die Bedarfsplanung, das Beschaffungsmanagement und vieles mehr optimieren.
Neue Einnahmemöglichkeiten
Solide Analysefunktionen können dabei helfen, aufkommende Trends zu erkennen, Konkurrenten zu untersuchen und Veränderungen in der Nachfrage, der Marktkapazität und dem Investitionsumfeld schnell zu erkennen.
Bewältigung der Herausforderungen bei der Implementierung von Business Intelligence
Herausforderung
Wir bieten Lösungen
Analytische Erkenntnisse über verschiedene Abteilungen hinweg können inkonsistent, veraltet oder irrelevant erscheinen.
Mangelhafte Datenqualität kann die erfolgreiche BI-Implementierung gefährden und zu Zeit- und Ressourcenverschwendung sowie zum Stillstand des Geschäfts führen. Um dies zu vermeiden, helfen wir Unternehmen bei der Einführung eines soliden Datenqualitätsmanagement-Ansatzes, der Folgendes umfasst:
- Kuratierung von Datensätzen durch Datenexperten und IT-Teams vor oder während des Uploads in das Data Warehouse oder andere Analyse-Repositories
- Gesamtbewusstsein für die Bedeutung hochwertiger Daten und deren Sicherung
- Einfach zu verfolgender Datenlebenszyklus
Die Akzeptanz von BI ist nicht so hoch wie erwartet.
Wie können Unternehmen die Probleme bei der Einführung von BI abmildern:
- Setzen Sie wichtige Leistungsindikatoren in strikter Übereinstimmung mit den Geschäftsanforderungen
- Starten Sie die Einführung mit einem Anwendungsfall, der die greifbaren Vorteile eines BI-Systems klar aufzeigt und die Benutzer motiviert, es anzunehmen
- Bieten Sie BI-Berichte und Dashboards an, die für Mitarbeiter in verschiedenen Positionen relevant sind
- Intuitive BI-Software zur Selbstbedienung einsetzen
- Schulungen für Benutzer in verschiedenen Geschäftsabteilungen durchführen
- Überwachung der Aktivitäten und Anfragen der Benutzer, um Probleme bei der Einführung zu erkennen und rechtzeitig zu lösen
Der Einsatz von Self-Service-Tools in verschiedenen Geschäftsbereichen führt zu einer chaotischen Datenumgebung und sich überschneidenden KPIs.
Die Self-Service-Datenanalyse und -Exploration sollte durch robuste Data-Governance-Standards und -Richtlinien geregelt werden, die vor der BI-Einführung festgelegt werden sollten.
Einblicke
Business Intelligence-Architektur: Schlüsselkomponenten, Vorteile und BI-Team
Einblicke
Self-Service-BI: Anwendungsfälle, Funktionen und zu berücksichtigende Plattformen
Einblicke
Operative Business Intelligence: Grundlagen, Vorteile und Anwendungen
Einblicke