Implementierung von Business Intelligence: Wichtige Schritte, Team und technische Optionen

Name: Itransition
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der prognostizierte globale Business-Intelligence-Markt bis 2028

Fortune Business Einblicke

der weltweiten Arbeitnehmerschaft haben Zugang zu Business-Intelligence-Tools

Accenture

der Großunternehmen planen, mehr in ihre Geschäftsanalyse-Initiativen zu investieren

MicroStrategy

Warum Itransition wählen

15+ Jahre im Bereich Business Intelligence

20+ Jahre in der Entwicklung von Unternehmenssoftware

Solide Erfahrung in der Bereitstellung von angepassten, plattformbasiertenund eingebetteten BI-Lösungen

Strategische Partnerschaften mit Microsoft und AWS

40+ erfolgreiche BI-Projekte

Unsere ausgewählten BI-Projekte

70%

schnellere Markteinführung

Cloud BI für Fahrzeughersteller

Wir haben das BI-Altsystem des Kunden auf die Microservices-Architektur migriert, um einen 15-20fach höheren Systemdurchsatz, 100 %ige Prozessvorhersagbarkeit und -transparenz sowie 50 % höhere Produktivität zu erreichen.

Benchmark-Dashboards für die Optimierung von Werbekampagnen

7x

Reduzierung der Ausgaben

Benchmark-Dashboards für die Optimierung von Werbekampagnen

Für ein führendes digitales Medienunternehmen haben wir eine Analyse-Optimierungssuite entwickelt, um realistische Prognosen auf der Grundlage der Ergebnisse von Marketingkampagnen zu erstellen und die Leistung von Werbekampagnen zu überwachen.

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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:

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.

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.

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

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

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

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

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

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

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)

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.

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

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

Suchen Sie einen Anbieter für die Implementierung einer kosteneffizienten BI-Lösung?

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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?

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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.