Woher aber sollen wir all das wissen? Die Antwort liegt in der Analytik und Business Intelligence (BI). Diese Technologie ermöglichte die Entwicklung von Werkzeugen, mit denen wir leichter praxisbezogene Informationen aus den Daten gewinnen können, die ein Unternehmen generiert und verarbeitet. Mit ihrer Hilfe können wir Zahlen und ihre Ursache verstehen, Ergebnisse darstellen und teilen sowie Antworten in einer einfachen Sprache bekommen, die das gesamte Unternehmen versteht.
Mit anspruchsvolleren Rahmenbedingungen konfrontiert
Die Entwicklung des Marktes und technologische Innovationen machen die Rahmenbedingungen zunehmend komplexer, anspruchsvoller und heterogener. Für weiteren Fortschritt muss die Branche einen zusätzlichen Aufwand betreiben, um ihre Produkte zu verbessern und den Kunden zufriedenzustellen. Dafür müssen BI und die Analytik möglichst weit verbreitet implementiert werden – und zwar mithilfe von DataOps, Künstlicher Intelligenz und anderen Technologien, die derzeit die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen funktionieren. Das ermöglicht ihnen eine angemessene Herangehensweise, Big Data optimal zu nutzen und mit einem derart umfangreichen Datenbestand zu arbeiten. Die Wahl der richtigen Technologie ist von zentraler Bedeutung um sicherzustellen, dass die Nutzer die von ihnen selbst in einem BI-gesteuerten Ökosystem erstellten Inhalte optimal nutzen können.
Dafür, und auch wenn ich mich wiederhole, wurde BI noch intelligenter. Und zwar mithilfe dieser Magie, die Unternehmen befähigt, Marktentwicklungen vorherzusehen, um die Daten zu optimieren und mit einem strategischen Blick den aktuellen Zustand des Unternehmens zu erkennen und seine Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Das alles hilft den Entscheidungsträgern und allen anderen Mitarbeitern, inklusive Anlagenbedienern, das Unternehmen seinen Geschäftszielen näherzubringen. In der Tat haben einige Untersuchungen ergeben, dass Unternehmen, die ihre Daten zur Entscheidungsfindung nutzen, auch wirklich bessere Entscheidungen treffen und sich das in einer größeren Produktivität und Rentabilität niederschlägt.
Damit all das möglich ist, müssen BI-Werkzeuge – sehr schematisch dargestellt – täglich Haupt- und Vergleichsdaten erfassen und analysieren, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind (generiert mit OLTP, Online Transactional Processing) oder aus Excel-, XML-, Webservicedateien, sozialen Netzwerken oder anderen Quellen stammen.
Grob umrissen, dienen die in solchen Speichern enthaltenen Informationen zur Generierung sogenannter OLAP-Würfel (Online Analytical Processing). Dabei handelt es sich um Abstraktionen, die für uns relevante Messgrößen – die sogenannten Tatsachen – in verschiedenen Szenarien darstellen. Diese wiederum werden unter Verwendung der gewünschten Parameter konfiguriert – die sogenannten Dimensionen. Das ermöglicht die Analyse und den Vergleich von beispielsweise Verkäufen (Tatsachen) in Relation zu Angestellten, Produkten, Geschäftseinheiten oder bestimmten Zeitspannen (Dimensionen).
Wir haben bereits zwei Säulen von BI kennengelernt: die OLTP-Prozesse, die der Datenerfassung dienen, und die OLAP-Prozesse, die uns Zugriff auf Informationen und deren Analyse ermöglichen. Es ist jedoch noch ein drittes Element erforderlich, das die Daten in Informationen verwandelt und sie in OLAP-Speicher bringt: Dieser Prozess ist als ETL (Extract, Transform and Load) bekannt. Diese Werkzeuge ermöglichen es, dass stets neue, durch die OLTP-Prozesse generierte Daten in die OLAP-Speicher aufgenommen werden können. Das heißt, sie sammeln sämtliche mit Investitionen, Verkäufen oder Zeiten in Bezug stehende Daten, damit mit ihrer Hilfe umgehend Verkaufsstrategien aufgestellt, mögliche Probleme gelöst und der Vorsprung auf andere Wettbewerber vergrößert werden kann.
Zu guter Letzt gibt es noch die Analysewerkzeuge, mit denen die OLAP-Daten auf Armaturenbrettern dargestellt werden und zwar mithilfe für Steuerungen, die Tatsachen abbilden (Tabellen, Grafiken und Indikatoren) und Steuerungen, die Dimensionen strukturieren und filtern. Intuitiv, schnell und sehr dynamisch, ermöglichen es die Dashboards, Informationen aus verschiedenen Winkeln zu betrachten, kategorisieren, gruppieren und zu vergleichen.
Dieser gesamte Prozess hat sich seit den Ursprüngen von BI gewandelt – und zweifellos zum Positiven. Die heutige Analytik bedient sich leistungsfähiger Methoden, Big Data zu analysieren, und macht Datenwerte innerhalb von Sekunden begreifbar, sodass sie zu Informationen und damit in Wissen umgewandelt werden. Das trägt dazu bei, die unternehmerische Entscheidungsfindung zu optimieren, damit die Unternehmensziele und wirtschaftlicher Wandel erreicht werden.
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