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Eine Stakeholder-Analyse hilft also Bedarfe zu
identifizieren und zu differenzieren und folglich
den Nutzerkreis möglichst sinnvoll einzugren-
zen. Sie dient aber auch der Identifikation von
Schlüsselnutzern, welche frühzeitig in die Tool-
auswahl und -einführung sowie den Change
Management Prozess einbezogen werden soll-
ten. Als Multiplikatoren können diese Nutzer die
Akzeptanz der eingeführten Tools im Unterneh-
men massiv erhöhen und stellen gleichzeitig
sicher, dass die Anforderungen der Fachseite
bestmöglich umgesetzt werden (auch unter
Berücksichtigung der technischen Affinität
einzelner Nutzer-Gruppen).
Komplexität im
Informationsmodell reduzieren
Bessere und kostengünstigere Möglichkeiten
zur Datenspeicherung sowie eine stetig stei-
gende Performance von BI Systemen erlau-
ben es Unternehmen, immer größere Mengen
an Daten zu generieren, zu speichern und
auszuwerten. Werden steigende Anforderun-
gen an Datenintegration vor allem aus techni-
scher Perspektive (Machbarkeit, Perfor-
mance) bewertet, kann dies auf längere Sicht
negative Folgen für das Unternehmen haben,
da die fachliche Komplexität der Informations-
modelle schnell unterschätzt werden kann.
Ein sehr
komplexes multidimensionales In-
formationsmodell
kann ein
Fallstrick für die
Effektivität von Self-Service Reporting
Tools
sein: Es ist oft nur noch für Poweruser
fehlerfrei beherrschbar. Ungeübte oder tech-
nisch und fachlich nicht so versierte Nutzer hin-
gegen können überfordert sein und beispiels-
weise die Tools schlicht nicht nutzen oder feh-
lerhafte Auswertungen generieren. Beides führt
zu offensichtlichen Nachteilen für das Unter-
nehmen durch unnötige Lizenzkosten, Fehl-
informationen oder erhöhten Supportaufwand.
Self-Service Reporting kann dann dem ein-
gangs genannten Vorteil als Mittel zur Steige-
rung der Informationsqualität im Unternehmen
nicht mehr gerecht werden.
Der Konflikt zwischen steigenden Anforderun-
gen an verfügbare Informationsdetails und ei-
ner überbordenden Komplexität des Informati-
onsmodells stellte sich auch im behandelten
Praxiscase als große Herausforderung dar. Zur
Auswahl unkonsolidierter Daten einer Einzelge-
sellschaft musste beispielsweise eine korrekte
Merkmalskombination aus vier Dimensionen
gewählt werden – die Auswahl konsolidierter
Segmentdaten verlangte eine komplett abwei-
chende Kombination. Dies hatte zur Folge,
dass nur wenige Personen im Konzernverbund
zur korrekten Nutzung des Finanzinformations-
modells in der Lage waren. Selbst einfache
Validierungstätigkeiten konnten nicht ohne die
Unterstützung der Poweruser durchgeführt
werden, da stets Unsicherheit bezüglich der
korrekten Datenauswahl im Self-Service Tool
bestand.
Das erste Prinzip für ein “world-class perfor-
mance management” ist laut Boston Consul-
ting Group der Fokus auf ein limitiertes Set von
KPIs, die für Unternehmensstrategie und lang-
fristige Wertschöpfung relevant sind. Dieser
Fokus wird unserer Erfahrung nach oft verfehlt
und auch das letzte Prozent an Detailinformati-
on soll noch im Modell abgebildet werden.
Schafft man es nicht, sich von Details zu
lösen, überfordert man damit die Anwen-
der
und fördert fehlerhafte Nutzung des Infor-
mationsmodells – insbesondere für den Self
Service User. Diesem muss bei zu hoher Kom-
plexität des Gesamtmodells zwingend ein re-
duziertes Informationsmodell zur Verfügung
gestellt werden.
Beachten Sie noch folgende Tipps zur
Steuerung der Komplexität Ihrer Informa-
tionsmodelle:
1. Anpassung des Informationsmodells
an die Nutzergruppe
Das Beispiel aus unserem Praxisfall illustriert,
dass ein One-Size-Fits-It-All Ansatz nicht die
Abb. 1: Da nicht alle Zielgruppen die gleichen Analyse- und Reporting-Bedürfnisse haben, werden sie in Anwendergruppen unterteilt
Self-Service Reporting
