Big Data beschreibe deshalb die Chance und Herausforderung, auch Daten außerhalb der ERP-Systeme in die Entscheidungsfindung mit einzubeziehen. Noch sei Deutschland in einigen Technologien weltmarktführend, aber diese Position könne man nur halten, wenn es gelänge, BI auch in der Prozess-Steuerung der Unternehmen zu etablieren.
Datenquellen gibt es demzufolge bereits zu Hauf, deren Auswertung via BI spürbaren Mehrwert stifte. Nicht nur die oft genannten RFID-Tags oder Social Media Daten. Vielmehr seien in diesem Jahr bereits 900 Millionen Geräte mit GPS verkauft worden. “Und das bringt Unternehmen ganz neue Anwendungen, die gerade jetzt erst entstehen und die Logistik beispielsweise optimieren können”, berichtet Carsten Bange.
Die von Bange beschriebene wachsende Bedeutung von unternehmensübergreifendem BI zeigt auch die Big Data-Survey der Analysten. Selten waren demnach die Hoffnungen, die mit Big Data-Analyse verknüpft sind in Unternehmen universeller. So antworten Anwender unter anderem: “Ich erwarte davon bessere strategische Entscheidungen” und “Ich erwarte die bessere Steuerung operativer Prozesse”. Ein weiterer Indikator ist, dass sich BI im Unternehmen ausweite, von klassischen Einsatzgebieten wie Finanzen oder Verkauf, über den Einkauf bis hin zur Logistik etwa.
Um zu einer “Data Driven Company” zu wachen, gelte es indes, BI im Unternehmen stärker zu operationalisieren. Etwa durch prozessorientiertes BI: Monitoring und die Analyse von Prozessen durch Echtzeit-Dashboards, Complex Event Processing, durch Entscheidungsautomaten (regel-modellbasiert) in Prozessabläufe und etwa durch den Einsatz von Collaborative BI, also der Nutzung von Wissen in der gesamten Organisation. Bange: “Das ist aber ein Thema für die nächsten 10 Jahre, der heutige Einsatz von Business Intelligence entspricht noch viel zu sehr einer Sender-Empfänger-Beziehung.”
Auch technologisch müsse sich nach Meinung des BI-Experten einiges in den Anwenderunternehmen tun. Heutzutage habe man immer noch allzu oft eine “Excel-Manufaktur” im Einsatz und “Heerscharen von Leuten, die an Excel herumbasteln”, berichtet Carsten Bange. Ebenfalls müssen Unternehmen Abschied nehmen von der klassischen OLAP-Analyse und sich hin zur realen Data Science entwickeln. Dies durch Erweiterung der Analyseformen (mengenorientiert, visuell, textuell), über fortgeschrittene Analyse (Data Mining) für Musterentdeckung und Modellbildung und insbesondere auch durch Predictive Analysis. Ebenso gelte es die “Rohdatenanalyse”, also experimentelle Verfahren auf Hadoop voranzutreiben.
Fazit des Analysten deshalb: Erst durch eine datenorientierte Geschäftsstrategie, eine faktenorientierte Unternehmenskultur und eine Organisation weg vom BI-Kompetenzcenter hin zu einer BI, die das gesamte Unternehmen erfasse, können man – neben der ausreichenden Zahl an personellen Ressourcen, Stichwort: “Data Scientist” – real von einer Data Driven Company sprechen.
Datengetriebene Unternehmen nutzen demnach ein breites Repertoire an BI-Funktionen und -Werkzeugen, um datenorientierte Innovation umzusetzen. Die Operationalisierung von BI, Reporting Factories, Data Science und integrierte Planung sind dabei die wesentlichen Entwicklungslinien für BI-Innovationen. Und erweiterte BI-Strategien, Organisationen und Architekturen schaffen die Basis für die Transformation zu datengetriebenen Unternehmen.
Bereits einen guten Schritt hin in diese Richtung haben diejenigen Unternehmen getätigt, denen BARC auf der Veranstaltung den BI Practice Award verliehen hat. Dies waren in der Kategorie Mittelstand die Opti Medis AG für ein Datenintegrationsprojekt im Gesundheitswesen. Dabei verwies das Hamburger Unternehmen die anderen Finalisten Emmi, den Bundesverband Internetmedizin, und das Unternehmen BJB auf die weiteren Plätze. Im Bereich Konzern setzt sich das Pharmaunternehmen Merck gegen EnBW Regional und Hoffman-LaRoche durch. Dies mit einer BI-Anwendung hinsichtlich der Transferpreis-Optimierung im Gesamtkonzern.
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