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Die Bedeutung von Business Intelligence (BI)
als eigene Disziplin hat in der jüngeren Vergan-
genheit stark zugenommen und dieser Trend
verstärkt sich weiter. Unternehmen schaffen
durch das Zusammenlegen von in verschiede-
nen (Fach-)Bereichen gewachsenen BI Abtei-
lungen eigene Organisationseinheiten für die-
ses Themengebiet, wie etwa das vieldiskutierte
Business Intelligence Competence Center. Buzz
Words wie Big Data, Advanced und Cloud Ana-
lytics, Operative BI, Self-Service BI, Machine
Learning, Artificial Intelligence etc. sind in der
Fachpresse allgegenwärtig, und deuten die Hete-
rogenität des Themas bereits an. Für den Begriff
Business Intelligence existiert eine Vielzahl von
Definitionen, auf deren erneute Wiedergabe an
dieser Stelle verzichtet werden soll. In der Praxis
wird Business Intelligence selbst von Fachleuten
häufig sehr unterschiedlich verstanden.
Unterschiedliche Perspektiven
auf das Thema Business
Intelligence
Finanzbereiche, und hier insbesondere Control-
ler, verstehen unter Business Intelligence regel-
mäßig (Management) Reporting inkl. zugehöri-
ger Analysen, sowie die Planung aber auch Ma-
nagement- und legale Finanzkonsolidierung.
Oftmals herrscht hier ein Business Intelligence
Begriff vor, der seinen Schwerpunkt sehr stark
im Themenkomplex Enterprise Performance
Management (EPM) hat, und eigene Organisa-
tionseinheiten für dieses Thema in den Finanz-
bereichen hervorgebracht hat.
IT-Organisationen sowie deren Kunden aus den
operativen Einheiten definieren Business Intelli-
gence oftmals deutlich stärker über (Massen-)
Daten und Technologie. Das Schlagwort Data-
Driven Enterprise weist auf die zunehmende
Bedeutung der Nutzung von Massendaten hin,
um daraus geschäftskritische Informationen zu
generieren, bzw. Unternehmensprozesse zu
optimieren und automatisieren. Data Scientists
extrahieren relevante Informationen, und durch
die Industrie 4.0 und das Internet-of-Things
steigt das Aufkommen an nutzbaren Daten
drastisch an. Als zentrale Disziplin im BI wird
oftmals noch das Datawarehousing gesehen,
während Planung oder gar Finanzkonsolidie-
rung in ihrer Zugehörigkeit angezweifelt werden.
Unterschiedliche Sichtweisen –
unterschiedliche Anforderungen
Die unterschiedlichen Sichtweisen auf Business
Intelligence stellen sehr unterschiedliche Anfor-
derungen an die eingesetzte Technologie und
Architektur, im Besonderen aber auch an die für
Business Intelligence verantwortlichen Organi-
sationseinheiten. So sind Auswertungen in den
Finanzbereichen zum Großteil stichtagsgetrie-
ben, zeitkritisch und setzen eine sehr hohe Da-
tenqualität und -integration voraus. In opera-
tiven Bereichen steht oft eine sofortige Verfüg-
barkeit (neartime oder realtime) von Daten im
Vordergrund. Qualitätsansprüche treten in Tei-
len in ihrer Bedeutung hinter die Verfügbarkeit
zurück. Sich rückwirkend in einem bestimmten
Maß verändernde Daten werden akzeptiert.
Die Themengebiete Enterprise Performance
Management und Business Intelligence im eher
technischen Verständnis haben sich in der jün-
geren Vergangenheit durch technologische Ent-
wicklungen, wachsende Informationsbedarfe
und organisatorische Veränderungen deutlich
aufeinander zubewegt. Je nach organisato-
rischer Ausrichtung ist in der Praxis meist eine
stärkere Gewichtung der einen oder der ande-
ren Sichtweise zu beobachten, was die laufende
Transformation erschwert oder sogar in Frage
stellen kann.
Herausforderungen
der Transformation
Viele Unternehmen haben sich in den vergan-
genen Jahren intensiv damit beschäftigt, eine
Business-Intelligence-Strategie zu entwickeln
und umzusetzen. Es besteht ein
breiter Kon-
sens in der Fachwelt, dass eine BI-Strate-
gie sowohl inhaltliche als auch technische
und architektonische Aspekte berücksich-
tigen muss
.
Auch die Neugestaltung von
Aufbau- und Ablauforganisation ist als
wesentlicher Bestandteil einer Business-
Intelligence-Strategie anerkannt.
Durch eine konsequente Umsetzung einer BI-
Strategie eröffnen sich enorme Potenziale für
die Generierung und Nutzung relevanter Infor-
mationen. Die einzelnen Themengebiete ber-
gen jedoch auch ein großes Konfliktpotenzial
und begründen damit verbundene Risiken.
Beispielsweise herrscht schnell Einigung, dass
redundante Systeme, Prozesse und Daten zu
vermeiden sind, Organisations- und Technolo-
gieentscheidung in heterogenen gewachsenen
Landschaften gehen jedoch auch mit einer
Verschiebung von Einfluss bzw. direkter Steu-
erbarkeit einher.
So war es lange Zeit, und ist auch jetzt noch in
großem Maße, Aufgabe des Controllings, Daten
aus unterschiedlichsten Quellen physisch und
Business Intelligence & Enterprise Performance
Management
Das Zusammenwachsen zweier Welten?
von Rainer Schauer
CM November / Dezember 2017
