Business Intelligence - Lösungs-Guide 2020
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Business Intelligence
Lösungs-Guide 2020
www.isreport.de www.softselect.de Sonderausgabe Juli 2020 30 Euro
4 Corporate Performance 4R eporting und Datenanalyse
Management 4 Data Warehousing
4 Controlling 4 Big Data
4 Expertenbeiträge
4 Firmenprofile
wichtiger Anbieter
4 Ausführliche
Produktübersicht
Online und Guides
IT-Service- und Softwareauswahl-Beratung
- herstellerneutral seit 1994 -
www.softselect.de
Die richtige IT-Strategie ist in Zeiten der digitalen Transformation der Knotenpunkt für die erfolgreiche
Umsetzung Ihrer Unternehmensziele. Profitieren Sie von der Expertise aus über 25 Jahren Consulting.
Als herstellerneutrales Beratungshaus hat SoftSelect bereits mehr als 4.500 Unternehmen bei der
Konzeption und Umsetzung von IT-Projekten begleitet.
Prozessanalyse: Ist-Analyse und Optimierung der Unternehmensprozesse
IT-Konzeption: Entwicklung einer zukunftsfähigen IT-Strategie
Evaluation: Ganzheitliche oder punktuelle Projektbegleitung
Benchmarking: Markterkundung, Eignungsbewertung und Softwarevergleich
Vertragsanalyse: Angebotsprüfung, Kosten- und Risikobewertung
Umsetzung: Begleitung des Einführungsprozesses
Editorial
Stefan Raupach
Mitinhaber der is report Online &
Guides GbR
Der Corona-Kreislauf
Corona und kein Ende! Viele können mittlerweile das Wort – und der Kreislauf beginnt von vorne (die Darstellung ist
mit C nicht mehr hören. Tatsache ist und bleibt: Dieser stark vereinfacht ohne Staat, Finanzsektor und ausländi-
Virus wird uns vermutlich noch sehr lange beschäftigen. sche Einflüsse).
Schätzungsweise noch lange bis ins Jahr 2021 hinein. Die
Auswirkungen der Krise sehen Sie auch an diesem Gui- Deshalb bitte ich Sie, liebe Leser: Schenken Sie den teil-
de! Sowohl am Umfang als auch bei den teilnehmenden nehmenden Firmen Bissantz, Cosmo Consult, Qlik und
Unternehmen, aber auch an der Marktübersicht. So am Sycor Ihre volle Aufmerksamkeit. Diese Firmen handeln
Boden habe ich die BI-Anbieter noch nie gesehen, und im besten Antizyklischen Verhalten!
Krisen gab es, seitdem ich diesen Job mache (seit 1998
im Anzeigenverkauf), einige. Nur so können wir die Krise bewältigen. Die staatlichen
Investitionshilfen gehen zwar in die richtige Richtung, al-
Wie komme ich nun in diesem Zusammenhang auf den lerdings ist zu befürchten, dass Arbeitnehmer, die Angst
Begriff Kreislauf? um ihre Jobs haben, keine größeren Konsumausgaben
tätigen werden. Nur normales Verhalten der Unterneh-
Nun, mit Beginn des Lock-down wurden viele IT-Projekte men und Konsumenten – annähernd so wie vor der Kri-
von den Anwenderunternehmen gestoppt. Das Geld soll- se – jetzt eben mit Einhaltung der Corona/Hygieneregeln
te im Unternehmen bleiben, weil keiner die Auswirkun- wird dazu führen, dass die Wirtschaft wieder rund läuft.
gen abschätzen konnte und auch noch nicht kann. Das
wiederum führte bei vielen IT-Firmen zu einem ähnlichen Die Erde dreht sich weiter, ohne Rücksicht auf Corona,
Verhalten und somit zu einem Werbestopp. Das betrifft also lassen Sie uns gemeinsam gegen den Virus ange-
wiederum die Agenturen und die Verlage bis runter zu hen, und zwar indem wir die Regeln befolgen und uns
den Druckereien und Papierfabriken. Diese Kausalket- beim Wirtschaften wieder auf unsere Tugenden besinnen:
te kann nahezu für alle Bereiche der Wirtschaft gebildet Qualität Made in Germany!
werden. Zusätzlich bewirkte der Projektstopp zusammen
mit den Hygiene- und Abstandsregeln einen historischen
Höchststand der Kurzarbeit. Hier kann man dann aus der
BWL/VWL folgendes ableiten: Viel Spaß beim lesen wüscht Ihnen
Kurzarbeit führt zu einem sinkenden Einkommen – das
bedeutet weniger Konsumausgaben – das führt zu sin-
kenden Einnahmen in der Industrie/Wirtschaft – die In-
vestitionsneigung geht nach unten – das führt zur Verfes- Stefan Raupach B
tigung der Kurzarbeit oder schlimmer zu Arbeitslosigkeit
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Online und Guides
Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 3
Inhaltsverzeichnis
5 Fachbeiträge unabhängiger Autoren
SoftTrend Studie BI-Software 2020: Multi-Clouds und KI steigern Mehr-
5 wert der Business Intelligence Analytik
Business Intelligence ist zu einem zentralenTreiber heutiger Schlüsseltechnologi-
en geworden – Predictive Analytics, Big Data, IoT und konsolidierte Daten-Clouds
zur Entscheidungsunterstützung und Prozessautomatisierung versprechen Un-
ternehmen Einsparpotenziale und eine höhere Daten- und Prozessqualität.
Data Lineage – Konzepte und Funktionalitäten
9 Data Lineage verspricht, eine größtmögliche Transparenz in das Verknüpfungs-
gefüge und Abhängigkeitsnetz einzelner Datenobjekte zu bringen.
Controlling in der Corona Krise: Szenario-basiert auf Sicht steuern –
12 die Liquidität im Griff
Die Coronakrise hat Unternehmen in einen nicht zu erwartenden Existenzkampf
gestürzt. Wieder einmal gilt: „Cash is King“. Es ist von der „Stunde des Control-
lings“ die Rede.
Analytische Datenplattform mit Zukunft
14 QUNIS Scalable Self Service BI – so gelingt der Spagat zwischen
Agilität und Qualität.
17 Firmenprofile und Success Stories
Auf den folgenden Seiten präsentieren sich ausgewählte
Unternehmen in weitgehend standardisierter Form. Die Un-
ternehmen machen Aussagen zu Produkten und Services,
Referenzen und Partnern. Dazu gibt es Success Stories zu er-
folgreich realisierten Kundenprojekten.
27 Produktübersicht
In der tabellarischen Auflistung finden Sie eine Übersicht aus-
gewählter BI-Lösungen, die Daten wurden von der SoftSelect
GmbH auf Basis der Angaben der Unternehmen erstellt.
Impressum
Verlag: Kooperationspartner Redaktion: Die Verwertung von Informationen aus
is report Online & Guides SoftSelect GmbH diesem Werk zum Zweck der gewerblichen
(Raupach und Weckerlein GbR) IT-Marktforschungshaus und Adressveräußerung oder Informationsvermitt-
Augustenfelder Str. 3, 85221 Dachau Softwareauswahlberatung lung ist unzulässig.
Tel.: +49/(0) 89/90 48 62-0 Michael Gottwald
Fax: +49/(0) 89/90 48 62-55 www.softselect.de Die Nennung von Waren erfolgt in dieser
E-Mail: info@isreport.de Publikation, wie in Nachschlagewerken
Alle Rechte vorbehalten. Nachdruck, Ver- üblich, in der Regel ohne Erwähnung etwa
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Layout: Wolfgang Weckerlein wertung, Speicherung in Informationswieder Warenzeichen. Das Fehlen eines solchen
gewinnungssystemen oder Übertragung bzw. Hinweises begründet nicht die Annahme, eine
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Fachbeitrag
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Multi-Clouds und KI steigern Mehrwert der Business
Intelligence Analytik
Business Intelligence ist zu einem zent- Big Data, IoT und konsolidierte Daten- chen Unternehmen signifikante Einspar-
ralen Treiber heutiger Schlüsseltechno- Clouds zur Entscheidungsunterstützung potenziale und eine nachhaltig höhere
logien geworden – Predictive Analytics, und Prozessautomatisierung verspre- Daten- und Prozessqualität. Während
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Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 5
Fachbeitrag
ternehmerischen Handelns. Für viele,
vor allem mittelständisch geprägte Un-
ternehmen stellt sich nun nicht mehr
die Frage, ob sie Advanced Analytics
benötigen, sondern vielmehr, welche BI
Instrumente den spezifischen Business
Case am besten abbilden und unterstüt-
zen können.
Anforderungen wachsen – system-
übergreifende Echtzeit- und Fore-
cast-Analysen gefordert
Dem Faktor Zeit kommt bei strategi-
schen Unternehmensentscheidungen
eine wachsende Bedeutung zu. Berichte,
die aufwändig aufbereitet und dezentral
für die jeweiligen operativen Geschäfts-
bereiche erzeugt werden, erfüllen
schlicht nicht mehr die Anforderungen
an die heutige Arbeitswelt und an ein
modernes Führungsmanagement. Die
77 % der von SoftSelect untersuchten Lösungen werden im SaaS-Betrieb aus der Cloud bloße Analyse von Vergangenheitsdaten
bereitgestellt. Dabei ermöglichen die BI-Anbieter die DSGVO-konforme Datenspeiche- ist für die Anwendungsfelder wie die
Automatisierung von Berichtwesen und
rung zum Großteil ausschließlich innerhalb der EU (ebenfalls 77 %). (Bild: SoftSelect GmbH). Controlling, der Planung und Simulation
sowie der Markt- und Kundenanalyse
die Datenwelten unserer Wertschöp- sungen ermöglichen den SaaS-Betrieb ebenfalls kaum ausreichend. Anwender
fungs- und Kollaborationsnetzwerke aus der Cloud – machen den Zugang fordern von BI-Systemen Analysen in
immer weiter zusammenwachsen, wird zu Datenpools heute nicht nur für Füh- Echtzeit und wollen anhand individu-
die Notwendigkeit bereichsübergreifen- rungskräfte einfacher und erleichtern eller Planungs- und Forecast-Simulati-
der Analytik-Komponenten in unserem mit visuellen, interaktiven Dashboards onen einen Blick in die Zukunft werfen.
dynamischen Datenökosystem immer die Planung, Steuerung und Automati- Daten aus dem ERP-System und anderen
wichtiger. Dabei wird es künftig nicht sierung der betrieblichen Abläufe. Busi- Daten-Silos werden etwa genutzt, um
mehr ausreichen, große Datenmengen ness Intelligence wird darüber hinaus das aktuelle Geschäft aus verschiedenen
in möglichst kurzer Zeit auszuwerten. immer mehr zu einer Kerndisziplin un- Blickwinkeln zu beleuchten. Mit Hilfe
Erst die Verknüpfung von Datenquellen
und die Kombination von Datenwelten
schafft die Grundlage, die wir auf dem
Weg zum „Echtzeit-Unternehmen“ und
unserer „Sofortgesellschaft“ benötigen.
Das Hamburger Marktforschungs- und
Beratungshaus SoftSelect hat im Rah-
men des Business Intelligence Guides
2020 insgesamt 26 BI-Lösungen un-
ter die Lupe genommen und zeigt auf,
welche Entwicklungstrends von den
Anbietern aufgegriffen werden und in
welchen Bereichen noch Nachholbedarf
besteht.
Daten und Insights haben über die
letzten Jahrzehnte den Menschen als
wichtigste Ressource im Unternehmen
abgelöst. Daten bilden die Basis, um
die Effizienz und Produktivität unserer
Abläufe zu erhöhen, Produktionskosten
zu senken, Gewinnmargen zu erhöhen
oder die Wirksamkeit von Vertriebs- und
Marketing-Kampagnen zu verbessern.
Die Datenmengen wachsen dabei stetig
an und bilden ein empirisches Funda-
ment, um Geschäftsentscheidungen zu
optimieren und Erfolge planbar zu ma-
chen. Hybrid- und Multi-Clouds – 77 %
der von SoftSelect untersuchten BI-Lö- Einsatzbereiche der von SoftSelect untersuchten BI-Lösungen (Bild: SoftSelect GmbH)
6 Online und Guides
Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 © is report GbR, Dachau
Fachbeitrag
gements. Dies erfordert nicht nur tech-
nische Werkzeuge, sondern auch eine
Data Governance, also eine Art Regel-
werk, um die rechtlichen (z.B. Daten-
schutz-Richtlinien), betrieblichen (z.B.
Management von Zugriffsrechten) und
operativen Rahmenbedingungen für die
Datenverarbeitung festzuschreiben und
zu überwachen.
Exkurs: Mit Master-Data-Manage-
ment und Data-Mining zum ge-
wünschten Ergebnis
Eine Vorauswahl, welche Quellsysteme
und welche darin enthaltenen Daten für
künftige Entscheidungen die Grundlage
bilden sollen, ist für ein Unternehmen
oder einzelne Fachbereiche von strate-
gischer Bedeutung. Um eine möglichst
große Homogenität der zugrundelie-
genden Daten zu erreichen, wird auf
Master-Data-Management-Systeme zu-
rückgegriffen. Diese verwalten und op-
timieren die Daten aus den unterschied-
lichen Systemen und bereiten sie für die
Nutzung und Weiterverwendung in den
Operativsystemen auf. Dieser Prozess
lässt sich vereinfacht in folgende fünf
Schritte aufteilen:
1. Zunächst müssen die in einem Un-
ternehmen bestehenden Vorsysteme
angepasst und auf die Transaktionsab-
wicklung mit dem BI-System vorbereitet
BI-Lösungen bieten eine hohe Vielfalt an Analysefunktionen, um die Datencubes aus un- werden.
terschiedlichen Blickwinkeln zu beleuchten. (Bild: SoftSelect GmbH).
2. In einem zweiten Schritt werden die
zum Teil sehr unterschiedlichen Dateien
unterschiedlichster Analysemethoden auch die Datensicherheit (Manipulati- und Formate in eine konsistente Form
wie Data-, Text- und Web-Mining, OLAP, ons- bzw. Fälschungssicherheit) sowie gebracht. Dieser Prozess der Datenin-
Drill-Analysen, Segmentierung von Da- die Daten- und Systemverfügbarkeit ei- tegration erfolgt nach dem Dreischritt
tenobjekten oder Geo-Mapping für die nen hohen Stellenwert. Nur wenn diese Extraktion, Transformation und Laden
Ermittlung räumlicher Zusammen- Qualitätskriterien für die Stamm- und – kurz ETL.
hänge sollen wichtige Erkenntnisse ge- Transaktionsdaten in den Quellsys-
wonnen und nutzbar gemacht werden. temen (ERP, CRM, Logistik, Einkauf, 3. Die so gewonnenen Daten werden
Eine weitere wichtige Anforderung ist, Buchhaltung etc.) erfüllt werden, kann in sogenannten Data Warehouses oder
Daten aus allen relevanten Operativsys- eine BI-Lösung verlässliche Resultate in den kleineren Data Marts unterneh-
temen zentral zusammenzuführen, um liefern. mensweit gesammelt und zentral abge-
diese miteinander zu verknüpfen und Aber auch Faktoren wie die Trans- legt.
bereichsübergreifend valide Auswer- formation und Interpretation der Daten
tungen zu ermöglichen. BI-Lösungen im Data Warehouse beeinflussen maß- 4. Aus der Masse an Daten werden dann
bilden damit ein wichtiges Fundament geblich die Qualität der Business Intel- mittels mehrdimensionaler Analysen,
auf dem Weg zu einer datengetriebenen ligence Systeme. Um die Datenqualität dem sogenannten Data-Mining, die
Organisation. der Quellsysteme zu verbessern, dienen ausschlaggebenden Informationen he-
u.a. die Implementierung syntaktischer rausgefiltert. Dabei werden Datenwür-
Trusted Data – Datenqualität und semantischer Qualitätschecks fel wie der OLAP-Cube eingesetzt. Sie
entscheidet über Nutzen der (Pflichteingaben, Formatvorgaben, re- generieren geschäftsrelevante Daten,
BI-Systeme ferentielle Integrität etc.), die Schaffung indem sie Unternehmensdaten wie Um-
Die Qualität der Daten trägt dabei in von Datenqualitätsverantwortlichkei- sätze, Lagerbestände und Absatzzahlen
besonderem Maße zum Erfolg von BI- ten oder ein anwendungsübergreifen- in Relation zu vordefinierten Dimensio-
Projekten bei. Gute Daten haben eine des Metadatenmanagement. Mit dem nen wie Zeit, Filiale, Region, Verkäufer
einheitliche Struktur, sind vollständig, Umfang und der Anzahl der Quellsys- etc. setzen.
konsistent und korrekt und werden teme, die für die Business Intelligence
stets auf dem neuesten Stand gehalten. Analytik herangezogen werden, wächst 5. Dadurch können BI-Systeme auf der
Im Umgang mit den Daten haben daher die Bedeutung des Stammdatenmana- Reporting-Ebene konkrete Aussagen
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Online und Guides
Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 7
Fachbeitrag
verkürzen, die Datenkatalogisierung-
sowie Datenintegration zu automatisie-
ren und gleichzeitig die Datenqualität
zu verbessern. Großen Nutzen entfalten
die KI-Funktionen vor allem dort, wo
sehr viele strukturierte und unstruk-
turierte Daten (z.B. Text, E-Mails, Bild-
oder Video-Dateien) aufeinandertreffen
und sehr schnell oder in Echtzeit ver-
arbeitet werden müssen. Die Kombina-
tion aus statistischen und analytischen
Verfahren mit Machine-Learning-Al-
gorithmen erlaubt Unternehmen und
Anwendern sehr fundierte Analysen in
kürzester Zeit, zu denen der Anwender
oder die klassischen Analyseverfahren
nicht in der Lage wären. Die Fähigkeit
zu lernen wächst dabei mit der Da-
tenbasis und erlaubt die automatische
Auswertung auch sehr großer Daten-
massen. Darüber hinaus ermöglicht sie
eine zuverlässigere Mustererkennung
in unstrukturierten Datenbeständen
und kann die Rolle eines informierten
Beraters übernehmen oder auf Basis
der zugrundliegenden Erkenntnisse
spezifische Empfehlungen ableiten.
Je nach Fokus und Zielstellung eignen sich unterschiedliche Data-Mining-Verfahren. Das Der Autor
methodische Angebot der Anbieter ist dabei jedoch sehr heterogen. (Bild: SoftSelect GmbH)
ermöglichen, wie zum Beispiel welche jeweiligen Process Ownern Rechnung
Filiale mit welchem Produkt den höchs- tragen, um Ad-hoc-Analysen nicht nur
ten Umsatz erzielt. Die erforderlichen für Anwender mit der entsprechenden
Informationen können mittels Dash- IT-Expertise zugänglich zu machen. Mit
boards, Cockpits und Scorecards gra- einfach bedien- und konfigurierbaren
fisch aufbereitet werden und ermögli- BI-Frontends sollen sich Anwender mit
chen so eine leichtere Übersicht für den allen benötigten Informationen selbst
Entscheider. versorgen können, um individuelle
Analysen zu generieren, nach Bedarf
Foto: SoftSelect
Self-Service-BI verhilft zu mehr aufzubereiten, zu teilen oder Planungs-
Akzeptanz und verbessert Zusam- und Simulations-Szenarien zu erstellen.
menarbeit der Geschäftsbereiche Dies verhilft nicht nur zu einer höheren
Digitale Geschäftsmodelle, kundenin- Akzeptanz von BI im operativen Einsatz,
dividuelle Produkte bzw. Services und sondern entlastet auch die IT und trägt „Viele Anwender tun sich mit dem
kürzere Produktlebenszyklen – all dies dank der Integration von Collaboration- Transformationsprozess zur datengetrie-
stellt mittelständische Unternehmen Funktionen zu einer besseren Zusam- benen Organisation noch schwer,
heute vor große Herausforderungen menarbeit zwischen Fachabteilungen bedeutet es doch, dass die Performance
und zwingt die Betriebe dazu, schnell bei. einzelner Abteilungen, Teams, Funktionen,
und flexibel auf Veränderungen zu Prozesse und Entscheidungen auch mess-
reagieren. Analytische Komponenten BI meets KI und nachvollziehbar wird. Dies aber ist
gehören heute für Management-, Ver- Viele BI-Anbieter nutzen heute die ein wesentlicher Erfolgsfaktor und
triebs-, Marketing-, Einkaufs-, Ser- Möglichkeiten der Künstlichen Intel- erfordert Change-Management Diszipli-
vice- und Fertigungsverantwortliche ligenz (KI), um ihre Systeme smarter nen, um die Mitarbeiter im Umgang mit
zum täglichen Handwerkszeug, um und lernfähig zu machen oder gezielt Geschäftsanalytik zu trainieren und einen
das operative Geschäft auf dynamische Routinetätigkeiten zu automatisieren. nachhaltigen Mehrwert für den eigenen
Markteinflüsse auszurichten. Soge- Neue KI- und Machine-Learning-Tech- Wirkungsbereich zu erzielen“, so Michael
nannte Self-Service-BI Anwendungen nologien sollen den Unternehmen dazu Gottwald, Geschäftsführer der Hambur-
sollen den individuellen Zielen der ver- verhelfen, den komplexen Datenaufbe- ger IT- und Unternehmensberatung
schiedenen Fachabteilungen und den reitungs- und Data-Mining-Prozess zu SoftSelect GmbH.
8 Online und Guides
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Fachbeitrag
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Data Lineage – Konzepte und Funktionalitäten
Motivation Arbeitsbelastung der zuständigen Mitar- Aufbereitung der Daten zu Reporting-
In zahlreichen Unternehmen sind die beiter hat, erweist sich dieser Zustand und Analysezwecken heute auf das
IT-Landschaften mit den zugehörigen als höchst unerfreulich. ELT-Konzept zurück. Dies bedeutet,
Architekturkomponenten in den letzten dass die Daten zunächst in die Data-
Jahrzehnten sukzessive erweitert und Einordnung und Abgrenzung Warehouse-Datenbank geladen werden
ergänzt worden. Einmal getroffene und An dieser Stelle setzt das Konzept der (z.B. in eine Staging Area), um von dort
langfristig bindende Investitionsent- Data Lineage an, das verspricht, eine aus durch datenbankeigene Mechanis-
scheidungen haben dazu geführt, dass größtmögliche Transparenz in das men wie Views oder Skripte (etwa im
eine stetige Anreicherung vorhandener Verknüpfungsgefüge und Abhängig- Rahmen von Stored Procedures oder
Datenbanken und Anwendungssysteme keitsnetz der einzelnen Datenobjekte durch eigene Skriptsprachen wie BTEQ
um Inhalte und Funktionalitäten er- zu bringen. Dass sich dieses Unterfan- beim Anbieter Teradata) auf mehreren
folgte, häufig ohne nicht mehr benötigte gen als durchaus nicht trivial erweist, Stufen weiter bedarfsgerecht verarbei-
Komponenten abzuschalten oder zu lö- belegt ein detaillierterer Blick auf ein- tet zu werden. Naturgemäß entwickeln
schen. Zudem entstand oftmals teils aus zelne Komponenten. So greifen große sich derartige Views und Skripte im
Partikularinteressen einzelner Abteilun- Unternehmen beispielsweise für die Laufe der Zeit immer weiter zu kom-
gen, teils aufgrund nicht abgestimmter
oder durchgesetzter Strategien ein Fli-
Master
ckenteppich unterschiedlicher System- Data
Kunden-
bestandteile zuzüglich der erforderli- dienst
chen Schnittstellen. FTP
Markt- Berichte
Abbildung 1 illustriert exemplarische analysen
die Systemlandschaft zahlreicher mittel-
Marketing
großer und großer Organisationen und
Berichte
erweist sich als tendenziell eher stark Tages-
Schnappschuss
unter- als übertreibend. Insbesondere Berichte
bei Konzernen dürfte sich die Anzahl an Vertrieb
Einzelkomponenten mit großer Wahr-
Landing Data
scheinlichkeit im Bereich von einigen Zone Warehouse
Data
Mart
Dutzend oder mehr bewegen mit einer
entsprechenden Anzahl an Schnittstel- Rechnungs-
wesen
len. Durchaus kritisch muss gewertet, Planungs-
anwendung
Berichte
dass selbst eine derart grobe Übersicht
über die Architekturlandschaft vielerorts Manuelle Eingaben
gar nicht existiert und demzufolge keine Konten-
Buchführung Konten-
Transparenz über Datenaustauschbezie- transaktionen
berichte
hungen und -flüsse vorhanden ist. Wenn
jedoch davon ausgegangen werden
kann, dass deren Pflege und Wartung Abbildung 1: Komponenten und Datenflüsse in größeren Organisationen (in Anlehnung
einen nicht unerheblichen Anteil an der an: Thomson/Jain 2013)
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Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 9
Fachbeitrag
Mapping
Legende
T = Tabelle
V = View
L = Logische Tabelle
A = Attribut
F = Fakt
M = Metrik
R = Report
Skript
Abbildung 2: Exemplarische Visualisierung von Datenflüssen (Quelle: www.metabi.de)
plexen Gebilden, die in hunderten von System- und Organisationsgrenzen hin- Einsatzbereiche und Nutzenpoten-
Zeilen Qualitätssicherungs-, Verknüp- weg möglichst bis zur ursprünglichen ziale
fungs- und Harmonisierungslogiken in Datenerfassung. Data Lineage und Impact Analysen las-
sich tragen. Auch die entgegengesetzte Sichtweise sen sich für unterschiedliche Einsatz-
Doch dies ist nur eine der Herausforde- von der Datenentstehung bis zur Daten- szenarien sinnvoll nutzen. Zunächst
rungen, denen sich Data-Lineage-Werk- verwendung erweist sich als interessant erzeugen die zugehörigen Werkzeuge
zeuge stellen müssen. Insbesondere in und wird häufig als Impact Analysis be- eine umfassende technische Dokumen-
heterogenen Umgebungen, in denen zeichnet. Diese Untersuchung beleuch- tation der relevanten Objektabhängig-
Softwareprodukte unterschiedlichster tet, in welchen nachfolgenden Prozessen keiten und Datenflüsse. Vor allem im
Hersteller zum Einsatz gelangen, fällt und Stufen Ausgangsdaten Verwendung Zusammenspiel mit Komponenten, die
die Zuordnung von Verknüpfungen finden und lässt sich somit als Verwen- heute als Datenkatalog (Data Catalog)
zwischen den Datenobjekten zumeist dungsnachweis verstehen. Einen guten bezeichnet werden und sich wachsender
schwer. Zwar weisen zahlreiche Pro- Überblick über im Unternehmen exis- Aufmerksamkeit in den Unternehmen
dukte eigenen Komponenten zur Ver- tierenden Datenflüsse liefert eine Vi- erfreuen, gelingt hierdurch eine integ-
waltung von Metadaten auf (z. B. Data sualisierung als gerichteter Graph (vgl. rierte Abbildung aller Systemmetadaten
Dictionaries in Datenbanksystemen), Mosley/Brackett/Earley et al. 2009, S. 20; und dies nicht nur für die verwendeten
allerdings unterscheiden sich die zu- Thomson/Jain 2013), Abb. 2. Speicherkomponenten, sondern darüber
grunde liegenden Prinzipien und tech- hinaus auch für Verarbeitungs- und Auf-
nologischen Umsetzungen teils erheb- Für bestimmte Aufgabenstellungen bereitungsbausteine (z. B. ETL-Strecken)
lich. Auch hier müssen die erfolgreichen erweist es sich als unerlässlich, eine sowie Endbenutzer-Tools (beispiels-
Lineage-Werkzeuge Integrationslösun- detailliertere Darstellung der Abhän- weise für das Reporting). Voraussetzung
gen anbieten. gigkeiten bis auf die Feldebene zu er- hierfür sind selbstverständlich Software-
Bevor jedoch weiter auf die einzel- zeugen. Unterschieden werden kann Lösungen, die systemübergreifend die
nen erforderlichen Funktionalitäten hierbei zwischen direkten Abhängig- Metadaten automatisch sammeln und
eingegangen wird, ist zunächst die keiten zwischen einzelnen Feldern, bei integrieren.
Begriffsbedeutung näher zu spezifizie- denen eine direkte Zuordnung zwischen Häufig haben in größeren Unter-
ren. Zur Begrifflichkeit Data Lineage Ausgangs- in ein Zieldatenobjekt exis- nehmen die Endanwender Fragen zu
existieren unterschiedliche inhaltli- tiert, und indirekten Abhängigkeiten, einzelnen Ausgabegrößen wie Kenn-
che Vorstellungen. Eine erste wörtli- bei denen beispielsweise ein Feld als zahlenausprägungen oder zweifeln gar
che Übersetzung von Lineage führt zu Filter in eine „Where“-Klausel eingeht deren Korrektheit an. In diesem Fall
„Abstammung“, wobei hier zumeist (Abb. 3). helfen Lineage-Tools dabei, schnell den
der familiäre Stammbaum gemeint ist.
Dagegen bezeichnet Data Lineage die
Datenherkunft und geht mit der Frage- Literatur
stellung einher, woher aufbereitete Da-
ten stammen (Risch et al. 2009). Dazu Mosley, M.; Brackett, M. H.; Earley, S.; Henderson, D. (2009): The DAMA guide
wird der Datenfluss rückwärtsgerichtet to the data management body of knowledge (DAMA-DMBOK guide). Bradley
als Prozess der Verarbeitung von Da- Beach, N.J.: Technics Publications LLC.
ten möglichst umfangreich abgebildet,
im Idealfall von der Datenverwendung Risch, T.; Canli, T.; Khokhar, A.; Yang, J.; Munagala, K.; Silberstein, A. (2009):
beim Informationskonsumenten bis Data Provenance. In: L. Liu & M. T. Özsu (Eds.), Encyclopedia of Database Sys-
zurück zum Ort der Datenentstehung. tems, p. 608, Boston, MA: Springer US.
Eine derartige End-to-end Lineage do-
kumentiert als Herkunftsnachweis, wo Thomson, B.; Jain, S. (2013): Data Lineage. An Important First Step for Data
und wie die Daten auf diesem Wege Governance. Verfügbar unter http://www.b-eye-network.com/view/17023, Ab-
gespeichert, transformiert und kombi- ruf am 29.05.2020.
niert werden und dies automatisch über
10 Online und Guides
Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 © is report GbR, DachauFachbeitrag
kompletten Durchlauf einzelner Daten-
objekte durch die Systemwelt nachzu-
vollziehen. Insbesondere in komplexen
Systemumgebungen mit zahlreichen
Verarbeitungsstufen lassen sich so rasch
die beteiligten Einzelobjekte identifizie-
ren und näher untersuchen.
Auch können sich Veränderungen an
den Quellsystemen einstellen, die von
Modifikationen der Datentypen einzel-
ner Felder bis zu ganzen Systemablösun-
gen reichen. Hier dient die Impact Ana-
lyse dazu, Auswirkungen aufzuzeigen
und benötigte Anpassungen bei nachge-
lagerten Stufen durchzuführen.
Schließlich sind es vor allem in gro-
ßen Data-Warehouse-Umgebungen die
häufig als Housekeeping bezeichnen
Arbeiten, die wirksam unterstützt wer-
den. Beispielsweise lassen sich mit den Prof. Dr. Peter Gluchowski leitet den Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb.
Werkzeugen leicht Verzweigungsäste Systementwicklung und Anwendungssysteme, an der Technischen Universität in
im Verarbeitungsbaum identifizieren, Chemnitz und konzentriert sich dort mit seinen Forschungsaktivitäten auf das
die im Berichtswesen nicht weiter ver- Themengebiet Business Intelligence & Analytics. Er beschäftigt sich seit mehr als
wendet werden (z. B. Datenbanktabellen 25 Jahren mit Fragestellungen, die den praktischen Aufbau dispositiver bzw. ana-
oder Views ohne Nachfolger) und mögli- lytischer Systeme zur Entscheidungsunterstützung betreffen. Seine Erfahrungen
cherweise löschbar sind. Ebenso erfolgt aus unterschiedlichsten Praxisprojekten sind in zahlreichen Veröffentlichungen
die Identifikation von Abfragen, die nicht zu diesem Themenkreis dokumentiert.
mehr funktionieren, weil sie auf Tabel-
len zugreifen, die zwischenzeitlich ver-
ändert wurden. sche umzusetzen sowie Fragen zu be- oberfläche (z. B. einem Wiki) stellen die
antworten und Probleme zu beheben. Tools darüber hinaus auch geeignete
Nutzergruppen Darüber hinaus wird vor allem die Ein- Hilfsmittel für die Mitarbeiter aus Fach-
Als primäre Nutzergruppe kommen zu- arbeitung neuer Kollegen in diesem Be- abteilungen zur Verfügung. Anreichern
nächst die Mitarbeiter in einem Business reich drastisch erleichtert. lässt sich die automatisch generierte Do-
Intelligence Competence Center in Be- Bei geeigneter Visualisierung der kumentation dann beispielsweise durch
tracht, deren Aufgabe u. a. darin besteht, Metadatenstrukturen und -flüsse in ei- manuell erfasste fachliche Definitionen
die täglich anfallenden Änderungswün- ner leicht zugänglichen Benutzungs- der relevanten Objekte sowie durch die
Angabe von Verantwortlichkeiten und
Zuständigkeiten.
Eine weitere Nutzergruppe stellen
die Mitarbeiter und Verantwortlichen
aus dem Bereich Datenqualität dar. Die
Werkzeuge helfen hier bei der Identifi-
kation von Datenqualitätsproblemen bis
zu deren Ursprung. In diesem Kontext
sind auch die Auditierer zu nennen, de-
ren Aufgabe u. a. in der Überprüfung der
Systemqualität liegt.
Fazit
Data-Lineage-Werkzeuge bieten heute
wertvolle Hilfestellungen bei der Schaf-
fung von Transparenz in komplexen Sys-
temumgebungen und können darüber
hinaus zu erheblichen Kosteneinspa-
rungen durch den Wegfall zeitintensiver
Suchvorgänge führen. Zudem unter-
stützen sie bei der Einhaltung regulato-
rischer Vorgaben, wie beispielsweise der
Datenschutzgrundverordnung (DSGVO)
oder im Bankenbereich vor allem bei der
Umsetzung der „Principles for effective
risk data aggregation and risk reporting“
Abbildung 3:Visualisierung von Abhängigkeiten auf Feldebene (Quelle: www.metabi.de) (BCBS 239).
© is report GbR, Dachau
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Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 11Fachbeitrag
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Controlling in der Corona Krise: Szenario-basiert auf
Sicht steuern – die Liquidität im Griff
Die Coronakrise hat Unternehmen in einen nicht zu erwartenden Existenzkampf gestürzt.
Wieder einmal gilt: „Cash is King“. Es ist von der „Stunde des Controllings“ die Rede; jetzt
bei der Krisenbewältigung – und dann auch nach der Krise – dem Management als Business
Partner zur Seite zu stehen. Es geht um schnelle, wirksame Entscheidungen, Liquiditätssiche-
rung und Kostensenkung, ohne dabei die Basis für die Zeit nach der Krise zu zerstören.
Budgets müssen komplett überarbeitet Zusammenspiel mit dem Management nicht vorherzusehen. Es lag die Überle-
sowie fortlaufend Forecasts in verschie- eine Schlüsselrolle zukommt. gung zugrunde, gut vorbereitet zu sein
denen Szenarien erstellt werden. Unter für Zeiten nach dem Aufschwung, dem
höchstem Druck arbeiten Top-Manage- Effektives Krisenmanagement dank ganz sicher auch wieder ein Abschwung
ment und Controlling, in einem engen vorausschauender Vorbereitung folgen würde. Aus der Automobilindus-
Zeitrahmen sind adäquate Maßnahmen Der Think Tank des ICV Internationaler trie z.B. gab es bereits deutliche Signale.
einzuleiten, damit die bedrohliche Situ- Controller Verein, die ICV-Ideenwerk- Erfahrungen aus der großen Finanz-
ation nicht weiter eskaliert. Arbeiten am statt, hat interessanterweise schon 2019 krise 2008 bezogen die Vordenker in
Limit ist angesagt; für eine bisher nicht begonnen an seinem Schwerpunkt- der ICV-Ideenwerkstatt in ihre konzep-
absehbare Dauer. Jetzt zeigt sich, dass thema „Controlling in Krisenzeiten“ zu tionelle Arbeit ein.
Controllern als „betriebswirtschaftli- arbeiten. Auch wenn es wirtschaftliche Jetzt kann es sich erweisen, wie gut
ches Gewissen“ mit ihrer wirtschaftli- und weltpolitische Signale für eine Be- Unternehmen mit vorausschauend ent-
chen Aussagekraft sowie Verantwor- schäftigung mit diesem Thema gab, wickelten Handlungsstrategien gerüstet
tung für die Ergebnistransparenz im war die Corona-Pandemie natürlich sind, die in besseren Tagen „vorsorglich“
12 Online und Guides
Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 © is report GbR, DachauFachbeitrag
erdacht wurden. Das bestätigt auch eine schoben werden können. Nicht zuletzt
Ende März durchgeführte Blitzumfrage sind es die Controller, die die Fokussie- Der Autor
zur Coronakrise des gemeinsam von ICV rung auf das Wesentliche sicherzustel-
und WHU Otto Beisheim School of Ma- len haben. Sollen in den Unternehmen
nagement, Institut für Management und die richtigen Maßnahmen ergriffen
Controlling, initiierten ControllerPanels. werden, ist ohne Zeit zu verlieren das
Aus den über 500 Antworten wurde u.a. Produktportfolio zu bewerten. Es muss
deutlich: Unternehmen mit einem ef- z.B. Klarheit herrschen, mit welchen
fektiven Krisenmanagement zeichneten Produkten bzw. Leistungen Geld ver-
sich durch eine bessere Vorbereitung dient wird und was evtl. großen Auf-
auf die Krise und eine höhere Chancen- wand verursacht, ohne entsprechend
orientierung in der Krise aus. Vor allem großen Nutzen zu stiften. Beim Blick auf
Dienstleister und große Unternehmen die Kosten gilt es, gute von schlechten
fühlten sich auf Krisen wie die derzei- Umsätzen zu unterscheiden.
tige vorbereitet. Die Stimmung unter In der Planung, selbst in der kurz-
den Mitarbeitern werde durch eine gute und mittelfristigen, herrschen große
Foto: ICV
Vorbereitung auf Krisensituationen und Unwägbarkeiten, die Einschläge un-
ein effektives Krisenmanagement deut- vorhergesehener Ereignisse nehmen
lich positiv beeinflusst. zu und auch die gesetzlichen Regulie- Hans-Peter Sander, Dipl.-Journalist,
rungen können sich täglich ändern. selbständiger Kommunikationsberater in
Jetzt sind zentrale Controller- Forecasting und Planung sind also Dießen am Ammersee; seit mehr als 20
Kompetenzen gefragt von monatlich bzw. vierteljährlich auf Jahren berät er den ICV Internationaler
Die Auswertung der ControllerPanel- täglich bzw. wöchentlich umzustellen. Controller Verein in der Öffentlichkeits-
Umfrage wies ganz klar auf eine sys- Vielerorts werden kurzfristig Szenario- arbeit sowie beim Community-Manage-
temische Krise hin: Letztlich sind alle Techniken angepasst. So kann sehr ment und leitet das internationale
Unternehmen betroffen. Dabei kämpf- schnell auf Veränderungen reagiert und ICV-Kommunikationsteam.
ten sie mehr mit Absatzeinbrüchen als letztlich Liquidität geschützt werden.
mit der Stabilität der Lieferketten oder Zu den ielfältigen Sofortmaßnahmen
Einschränkungen der Produktion. Vor zur Liquiditätssicherung gehören auch, beim Erfahrungsaustausch und Know-
allem kleinere und stärker von der die funktionale Leistungs-Kontinuität how-Transfer aus. „Von ICV-Praktikern
Krise betroffene Unternehmen fuhren der Mitarbeiter zu sichern und natür- für ICV-Praktiker“ ist eine Online-Kam-
zum Umfragezeitpunkt komplett auf lich die Optimierung des Working Capi- pagne überschrieben, in der Mitglieder
Sicht – mittel- und langfristige Überle- tal. Besonders aus dieser Fokussierung Erfahrungswissen in der Community
gungen spielten kaum eine Rolle. gewonnene Finanzierungsspielräume teilen. Dort werden für Controllerin-
In dieser Krise sind die zentralen können helfen, eine drohende Verschul- nen und Controller aktuelle Heraus-
Kompetenzen der Controller gefragt. Im dung zu vermeiden oder wenigstens zu forderungen z.B. zu rechtlichen Fragen
Reporting sind die Auswirkungen der verringern. (Compliance), zum Working Capital
Krise auf Ergebnis und Cash zeitnah zu Management, zur Unternehmensbe-
berichten und kritische Entwicklungen Hilfe zur Selbsthilfe auch in der wertung und -planung bis hin zur Ge-
aufzuzeigen. Durch Cash Management Controlling-Community schäftstätigkeit in russischen Niederlas-
ist eine ausreichende Liquidität sicher- In diesen die Controller extrem for- sungen behandelt.
zustellen. dernden Wochen steht auch der ICV Die ICV-Ideenwerkstatt stellt neueste
Basierend auf den tiefen Kenntnissen Internationaler Controller Verein vor Erkenntnisse zum „Management der
der Kostenstrukturen erkennen Control- besonderen Herausforderungen. Das aktuellen Krise und der Rolle der Con-
ler Einsparpotentiale und identifizieren über Jahrzehnte gewachsene Exper- troller“ vor, ICV-Firmenmitglieder wie
jene Investitionen, die am ehesten ver- tennetzwerk spielt jetzt seine Stärken etwa Roland Berger teilen ihr Wissen
in Webinaren, überschrieben mit: „Die
Über den ICV Krise als Beschleuniger für Verände-
Der ICV (International Association of Controllers) hat in D, A, CH sowie in zwölf rungen – Industrieimplikationen („New
weiteren Ländern Europas rund 6.000 im praktischen Controlling tätige Mitglieder. Normal“), Chancen und Veränderungs-
Das Leitziel der ICV-Controlling-Philosophie ist ökonomisch nachhaltiger Erfolg. Mit notwendigkeiten“ bzw. „Die Krise als
seinem Ehrenvorsitzenden Dr. Dr. h.c. Albrecht Deyhle hat der 1975 gegründete Ver- Katalysator für Veränderungen – Blau-
pause und Stellhebel für eine erfolgrei-
ein das Controlling im deutschen Sprachraum geprägt und Standards gesetzt.
che Transition zum ‚New Normal‘“.
Der ICV führt Controller, CFOs, Manager und Wissenschaftler zusammen und orien-
Die ICV-Website www.icv-controlling.
tiert sich strikt am Nutzen seiner Mitglieder. Im Zentrum stehen Erfahrungsaustausch,
com und das ICV-ControllingBlog be-
Know-how-Transfer, Fokussierung auf zukunftsorientierte Trends und Netzwerken. währen sich als geeignete Plattformen.
Der Verein verbindet Praxiserfahrungen und neueste Forschungsergebnisse, bereitet Im Einklang mit den Social-Media-Ka-
dieses Wissen für die praktische Umsetzung auf. Damit leistet der ICV einen Beitrag nälen des Vereins wird dafür gesorgt,
zum persönlichen Erfolg seiner Mitglieder und zur nachhaltigen Wertsteigerung von dass engagierte Praktiker Erfahrungs-
Unternehmen.Wie persönliche Beispiele zeigen, ist eine Mitgliedschaft im ICV für die wissen teilen können und so im Netz-
Entwicklung vom Controller zum CEO ein wichtiger Baustein. werk anhand von Best Practices gelernt
und gegenseitige Unterstützung gege-
Alles zum ICV auf www.icv-controlling.com ben werden kann.
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Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 13Fachbeitrag
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Analytische Datenplattform mit Zukunft
QUNIS Scalable Self Service BI – so gelingt der Spagat zwischen
Agilität und Qualität
Auf der Wunschliste: Einfache und anderen Seite finden wir die Gattung immer schneller auf neue Anforderun-
schnelle Auswertungen der Datenexperten: Sie besitzen das not- gen zu reagieren. Denn die Fähigkeit,
Bei Business Intelligence (BI)-Initiati- wendige Know-how, um die Lösung und aus Daten schnell und agil Informatio-
ven lassen sich gleich mehrere zentrale damit das Projekt umzusetzen. nen zu generieren, um gute und sichere
Zielsetzungen ausmachen. Dazu gehö- Damit BI-Projekte gelingen, muss nun Entscheidungen zu treffen, stellt heute
ren ein unkomplizierter Zugriff und die das Prozesswissen der Fachleute in die einen maßgeblichen Wettbewerbsvorteil
Analyse relevanter Daten zur bedarfs- Köpfe der Datenexperten. Dies ist zu- dar.
gerechten Beantwortung von Fragestel- meist ein sehr mühseliger Prozess und Dieser Anspruch setzt Fach- wie Da-
lungen. Hinzu kommen eine grafisch häufig erscheint es so, als würden beide tenexperten enorm unter Druck und
ansprechend gestaltete Aufbereitung mit Seiten nicht die gleiche Sprache spre- es wird immer schwieriger, das Tempo
klaren Aussagen und das möglichst ein- chen. Dazu kommt ein genereller Man- mit den bisherigen BI-Enterprise-
fache Verteilen von Ergebnissen an alle gel an Datenexperten, so dass oft lange Vorgehensmodellen und dem Einsatz
interessierten Kollegen und Partner. Wartezeiten entstehen, bis Anforderun- professioneller BI-Tools zu halten. Aus
gen umgesetzt werden. diesem Leidensdruck heraus wurde in
Wunsch und Wirklichkeit: Was Gelingt die Wissenstransformation, den letzten Jahren der Ruf nach einfa-
bisher geschah … steht am Ende eine qualitativ hochwer- cheren Werkzeugen, die sich auch von
Soweit zum Wunsch – und in der Reali- tige BI-Lösung bereit. Was jedoch bei Fachanwendern bedienen lassen, immer
tät? In BI-Enterprise-Projekten trifft man diesem Vorgehensmodell oft leidet, ist lauter.
größtenteils auf zwei verschiedene Per- die Agilität.
sonenkreise. Einerseits haben wir es mit Der Markt reagiert
der Gattung der Fachexperten zu tun: Agilität und Leidensdruck Die Softwarehersteller haben darauf mit
Sie verfügen über ein sehr gutes Pro- Getrieben durch Globalisierung, ver- der Entwicklung von Lösungen reagiert,
zesswissen und kennen das Know-Why netzte Wertschöpfungsketten sowie nicht die sie unter dem Begriff „Self Service
(Projektziel/Scope) und das Know-What zuletzt durch die Finanz- und Corona- BI“ anbieten. Diese Tools und Plattfor-
(Anforderungen) des Projektes. Auf der Krise sind Unternehmen gezwungen, men umfassen in der Regel ein fachan-
14 Online und Guides
Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 © is report GbR, DachauFachbeitrag
Visualisierung hinaus sind vor allem
die neu gewonnenen Optionen im Da-
tenmanagement für viele Architekturen
relevant.
So startet beispielsweise bei QUNIS ein
Self-Service-BI-Projekt stets unter der
Maßgabe „Scalable Self Service“. Denn
Anforderungen einfach, schnell und agil
umzusetzen muss nicht immer heißen,
dass dieses Projekt später zwangsläufig
in einem gesonderten Werkzeug oder in
einem langfristigen Datenchaos enden
muss.
Der von QUNIS entwickelte Ansatz
ermöglicht vielmehr die vollständige
Nutzung der Vorteile von schnell auf-
gebauten Datenarchitekturen und her-
ausragenden Visualisierungen. Parallel
unterstützen die Umsetzungsrichtlinien
eine smarte Überführung der erstellten
Berichte sowie großer Teile des Daten-
managements in professionelle, unter-
Abb. 1: Professionelles Datenmanagement in Microsoft Power BI nehmensweite Plattformen.
wenderfreundliches Frontend gepaart Zur Umsetzung der dafür notwen- Scalable Self Service BI: Das Vorge-
mit Funktionen für das Erledigen einfa- digen, teilweise sehr vielschichtigen hensmodell
cher Datenmanagementaufgaben. Letz- Datenmanagementaufgaben verfügen Scalable Self Service BI mit QUNIS be-
tere erlauben es den Nutzern, mehrere professionelle Datenbanken für Enter- deutet schnelle Ergebnisse gepaart mit
Datenquellen selbst zu verbinden oder prise Data Warehouses und Data Lakes einem sauber aufgebauten Datenma-
lokale Daten aus Excel-Dokumenten di- über zahlreiche Spezialfunktionen. Sie nagement – ganz bewusst flankiert von
rekt im Visualisierungstool zu integrie- ermöglichen die Transformation von Wissenstransfer und Empowerment.
ren. Auch können sie Quellen aus dem Daten, das dauerhafte Monitoring der In diesem Sinne besteht bei QUNIS der
Internet sofort mit anzapfen. Datenqualität sowie den möglichst auto- erste Teil eines Self-Service-BI-Projektes
All diese Self-Service-Funktionen matisierten Ablauf des Ladens der Daten immer aus einer kompakten Schulung.
bilden die notwendige Basis für die ge- in den großen Datenspeicher. Die Vertreter der Fachabteilung lernen
forderten Eigenschaften moderner BI- Zudem haben die Entwicklung und dabei die Grundlagen des eingesetzten
Lösungen. Ebenso unterstützen sie die Etablierung entsprechender Datenplatt- Self-Service-Tools Microsoft Power BI
Anwender dabei, Anforderungen ein- formen und -architekturen nicht selten kennen. Sie erfahren mehr zu den tech-
fach, schnell und ihrem Bedarf entspre- zum Ziel, die über Jahre gewachsenen nischen Details sowie zur methodischen
chend umzusetzen. individuellen Reportinginseln zu inte- Vorgehensweise und bekommen beige-
grieren und Inhalte zu harmonisieren. bracht, wie man eine Datentransforma-
Self Service BI: Tools sind nicht die Neben der Technologie-Expertise ist tion durchführt, welche Best Practices
alleinige Antwort hier also auch oftmals ein hoher Zeitbe- es gibt und wie ein Datenmodell richtig
Self-Service-BI-Werkzeuge eignen sich darf für die Abstimmung der relevanten aufgebaut wird.
aufgrund ihrer sehr guten und anwen- Inhalte und deren Ausrichtung einzu- Danach werden in einem meist halb-
derfreundlichen Funktionen also perfekt planen. tägigen Anforderungsworkshop die kon-
dafür, individuelle Lösungen zu reali- krete Problemstellung und die dafür ge-
sieren. Sie ermöglichen einen deutlich Empfehlung: Das Beste aus beiden wünschte Lösung im Hinblick auf einen
weniger komplexen Prozess bei der Ab- Welten – Scalable Self Service BI Self Service Use Case überprüft und der
stimmung, bei der direkten Umsetzung Die Frage, die sich nun für Unternehmen sinnvolle Umfang definiert.
mithilfe der Datenmanagementfunktio- stellt, die sowohl Self Service BI ermög- Darauf aufbauend entsteht in einem
nen und bei der unmittelbaren Publika- lichen als auch Enterprise BI realisieren Zeitraum von ca. drei bis zehn Tagen
tion der Ergebnisse durch anforderungs- wollen: Wie setzt man Self Service BI ein Modell, das für die gewünschte Da-
nahe Anwender. so auf, dass es Hand in Hand mit einer tenmenge passt. Wichtig dabei: Dieses
Was bei der Euphorie für Self Service Enterprise-Strategie funktioniert? Modell entspricht in Bezug auf Qualität
BI allerdings in vielen Fällen vergessen Das Geheimnis liegt im Bewusstsein und Professionalität bereits den Krite-
wird: Das wirklich Komplexe an BI- und im Datenmodell. BI-Initiativen kön- rien eines Enterprise BI. So werden im
Lösungen ist nicht die Gestaltung der nen nur gewinnen, wenn Self-Service- Self-Service-BI-Modell etwa die gleichen
Berichte und Dashboards im Visuali- BI-Funktionen nicht als eigenständiges Namensbezeichnungen und Schlüsselfel-
sierungstool. Die weitaus größere Her- Werkzeug gesehen werden, sondern der wie in einem Enterprise-Data-Ware-
ausforderung liegt in der Aufbereitung als Speedbooster oder als Ergänzung house-Modell genutzt. Ebenso verfügt es
von aussagekräftigen und wahrheits- zum Enterprise Data Warehouse und über eine Schnittstelle zur Überführung
getreuen Datenräumen als Basis für die zum Data Lake. Über die erweiterten in ein Enterprise BI inklusive einer auto-
Visualisierungen. Möglichkeiten von Self Service BI in der matisierten Dokumentation.
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Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 15Fachbeitrag
Abb. 2: Optimierte Datenmodelle in Microsoft Power BI
Anhand des aufgesetzten Self-Service- beispielsweise vor, ein zunächst noch Enterprise Data Warehouses und Data
BI-Modells sehen die Beteiligten, worauf „kleineres“ Microsoft-Power-BI-Projekt, Lakes überführen und umgestalten.
zu achten ist, welche Schritte notwendig wie etwa ein Produktionscontrolling, Hinzu kommt, dass sich die User schon
sind und wie sich Berichte anfertigen beinhaltet nur die Daten des laufenden während des Self-Service-BI-Projektes
lassen. Diese werden dann in einer Re- und des Vorjahres. Soll es dann auf ei- dank entsprechender Schulungsanteile
porting-Mappe zusammengeführt. nen Zeitraum von zehn Jahren erweitert und intensivem Coaching ein umfassen-
Innerhalb weniger Wochen und mit werden, sind einfach nur die zugrunde- des Prozess- und Technologie-Know-
punktuellem Coaching entstehen so per liegenden Datenquellen des Berichtes how aneignen. So sind sie selbst bestens
„Scalable Self Service“ komplette BI- auszutauschen. Im Anschluss können gerüstet, die Weiterentwicklung kom-
Apps mit professionellem Design, basie- die Berichte sofort nahtlos weiterlau- petent zu begleiten und gemeinsam mit
rend auf klaren Strukturen und durch- fen und die Datenmodelle lassen sich in den Experten weitere Lösungen aufzu-
gängiger Automatisierung der Prozesse. leistungsfähige Datenarchitekturen von bauen.
Um die Lösung im Anschluss selbst-
ständig zu erweitern, empfiehlt QUNIS
außerdem, sich über eine Fokus-Schu-
lung Know-how in der Formelsprache
DAX (Data Analysis Expressions) an-
zueignen. So können Fachexperten wie
Controller oder Produktionsleiter nach-
folgend eigene Kennzahlen entwerfen
und umsetzen.
Vorteile vereint: Moderne analyti-
sche Datenplattform mit Zukunft
Die Vorgehensweise von QUNIS bietet
drei ganz zentrale Vorteile: Die im Sinne
des „Scalable Self Service“-Ansatzes ge-
nerierte Self-Service-BI-Lösung erfor- Steffen Vierkorn (links) ist Geschäftsführer der QUNIS GmbH. Seine Schwerpunkte lie-
dert geringe Investitionskosten, weist gen in der Architekturkonzeption von Data & Analytics-Systemen, der Entwicklung von BI-,
als managed Self-Service-BI eine hohe Advanced-Analytics- und Big-Data-Strategien sowie dem Aufbau adäquater Organisationen.
Qualität und Skalierbarkeit auf und vor Neben seiner Tätigkeit bei QUNIS lehrt Steffen Vierkorn an der TU München und ist Trainer
allem: Sie erfüllt bereits die Standards für die CA controller akademie.
eines Enterprise Data Warehouse.
Damit ist von Anfang an die Brücke für Ulf Papenfuß ist Senior Consultant BI & Data Management bei der QUNIS GmbH und
den späteren Transfer in die Enterprise- vereint als ausgewiesener Experte für Microsoft Power BI Toolkompetenz sowie Know-how
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Business Intelligence Lösungs-Guide 2020 © is report GbR, DachauFirmenprofile und Success Stories
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