Business Intelligence Tools verarbeiten und visualisieren letztendlich Daten, um gründliche Analyse und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Wenn die richtigen Daten den richtigen Personen als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt werden, kann das ein enormer Wettbewerbsvorteil sein.
Um die beste Art der BI-Lösung und für einen konkreten Anbieter entschieden zu können, müssen erst einmal die eigenen Anforderungen definiert werden. Im Kern geht es darum, klar die eigenen Ziele und Anforderungen festzulegen und anhand derer zu entscheiden. Dabei sollte sowohl kurz- als auch langfristig geplant werden.
Ein Tool, das für ein 2-Personen-Startup perfekt ist, kann für einen 5.000-Mitarbeiter-Konzern völlig ungeeignet sein. Was für eine Marketing-Agentur brillant funktioniert, passt nicht zwingend für ein produzierendes Unternehmen.
Wir werden jetzt Schritt für Schritt das empfohlene Vorgehen zur Identifikation der passensten Lösung durchgehen.
Dieser Artikel erklärt die verschiedenen Arten von BI-Tools, zeigt worauf bei der Auswahl zu achten ist und liefert einen vorgefertigten Kriterienkatalog. Wie der Auswahlprozess in der Praxis aussieht, zeigen konkrete Anwendungsfälle im Artikel BI-Tools bewerten und entscheiden.
Inhalt
Wichtigste Aussagen
- Erst Ziele, Datenherkunft und Kriterien klären, bevor es an die Auswahl geht.
- Self-Service Business Intelligence bietet eine All-in-one Lösung von der Speicherung bis zur Visualisierung.
- Klassische BI bedeutet eigene Server, Datenbanken und die vollständige Sicherung und Verwaltung der Daten.
- Ein klarer Bewertungskatalog macht es einfach verschiedene Anbieter anhand deiner Anforderungen zu vergleichen.
Was ist ein BI-Tool und welche Arten gibt es?
Grundsätzlich sind BI-Tools Plattformen oder Werkzeuge, welche eingesetzt werden, um Daten zu speichern, zu bereinigen, aufzubereiten, zu verbinden, zu visualisieren und zu teilen. Dabei wird zunächst zwischen den klassischen Business Intelligence Softwares und Self-Service BI Anwendungen unterschieden.
Klasssiche BI-Software und Prozesse:
Dieser Ansatz besteht darin, sich ein eigenes Datensystem aufzubauen, zu verwalten und über externe Tools zu visualisieren. Bei diesem technischen Prozess werden die Daten intern gespeichert, verarbeitet und visualisiert.
Das erfordert entsprechende Infrastruktur, Know-How und Arbeitskräfte. Beteiligte Abteilungen und Positionen sind hierbei die IT, Datenengineers und Datenanalysten.
Die Daten kommen dabei beispielsweise aus der Erfassung interner oder externer Software. Sie müssen bereinigt und aufbereitet werden und dann werden sie in der Regel in internen Datenbanken gespeichert. Über ein Visualisierungstool werden die Daten für die Anwender und Entscheider zugänglich gemacht.
Der intitiale und laufende Aufwand bei diesem Vorgehen ist groß: Hardwarekomponenten müssen vorhanden sein, Datenbanken eingerichtet, automatische Imports eingerichtet, die Daten müssen bereinigt werden.
Dann müssen sie an die Visualisierungssoftware angebunden werden und dort zu sinnvollen Berichten zusammengestellt werden. Dafür kann dieser Prozess frei auf die eigenen Bedürfnisse zugeschnitten werden. Es gibt quasi keine Grenzen an Arten von Berichten.
Self-Service Business Intelligence:
Ein Self-Service Business Intelligence Tool ist eine All-in-one Lösung. Die Daten werden über eine Anwendung importiert, gespeichert und visualisiert. Es Bedarf keiner eigenen Architektur, nur eines Abos.
Diese Tools sind darauf ausgelegt, dass sie unabhängig von der IT eingerichtet und genutzt werden können. Drag and Drop Bedienung, automatisierte Datenimports und professionelle Dashboardvorlagen sorgen für schnelle Einrichtung und unkomplizierte Bedienung. Es ist ohne Vorkenntnisse einrichtbar und nutzbar.
Die Daten können auch hier aus interner oder externer Software importiert werden. Zusätzlich sind häufig XLSX und CSV Import möglich. Bereinigung, Speicherung und Datenschutz werden von der Self-Service Anwendung übernommen. Die Visualisierung findet ebenfalls in dieser Anwendung statt.
Hier sind Einrichtung und Betrieb mit sehr viel weniger Aufwand verbunden. Dashboards können in Klicks eingerichtet sein, wenn die entsprechenden Daten vorhanden sind. Außerdem ist der Einführungs- und Schulungprozess, sowie Regeln und Richtlinien umso wichtiger, wenn jeder frei mit seiner Daten arbeiten kann.
Es muss darauf geachtet werden, dass die Self-Service Lösung den Ansprüchen gerecht wird. Sie muss die entsprechenden Daten verarbeiten können und auf die gewünschte Art darstellen können. Speziellere Anforderungen sollten mit in den Bewertungskatalog aufgenommen werden.
Wofür sollte man sich entscheiden?
Um klar zwischen diesen Varianten entscheiden zu können, sollte zuerst eine Business Intelligence Strategie für das eigene Unternehmen entwickelt werden. Ziele, Anforderungen, Ressourcen und Dateninventar sollten die Ausschlaggebenden Kriterien sein.
Unabhängig vom Tool muss die Grundlage stimmen
Unabhängig von Toolasuwahl muss geplant werden welche Daten im Business Intelligence Porzess analyisert werden sollen und wo diese herkommen.
Beim Self-Service BI müssen diese Daten nicht selbst gespeichert, aufbereitet und verwaltet werden. Aber sie müssen erfasst und importiert werden, um dann in der Software genutzt werden zu können.
Es empfiehlt sich einen Plan mit vier Ebenen zu erstellen:
- Welche Ziele wollen wir mit BI erreichen?
- Welche Prozesse und Kennzahlen priorisieren wir dabei?
- Wie erfassen wir die entsprechenden Daten?
- Wie binden wir BI aktiv in die Prozesse ein?
Z.B. können Umsatzzahlen über eine Buchhaltungssoftware, eine interne Software Lösung oder auch eine Exceltabelle kommen.
Wo fange ich an, um die beste BI-Lösung zu finden?
Zunächts brauchen wir eine Bestandsanalyse. Folgende Fragen sollten geklärt werden, damit weitere Recherche und Planung darauf aufbauen kann:
1. Welche konkreten Ziele werden mit Business Intelligence verfolgt?
Transparenz in die internen Prozesse und Ergebnisse ist ein wichtiges Ergebniss von Business Intelligence. Damit konkreter Mehrwert entsteht sollten aber stattdessen konkrete Ziele entwickelt, priorisiert und verfolgt werden.
- Budgetverteilung für Gebiete, Abteilungen oder Produkte analysieren und optimieren
- Marketingkampagnen analysieren und optimieren
- Zeit Einsparen bei Reportings für interne Zwecke, Stakeholder oder Kunden
Es ist sehr empfehlenswert zuerst die BI Strategie mindestens im groben zu planen und festzulegen, statt direkt nach Anbietern zu recherchieren.
2. Wie tief integrieren wir BI und wie priorisieren wir dabei?
Es sollte bestimmt werden wo Daten als Entscheidungsgrundlage den größten Nutzen bieten und danach priorisiert werden. Grundsätzlich sollte klein gestartet und bei Erfolg ausgeweitet werden.
Für einen Vertriebsmitarbeiter kann es sehr nützlich und förderlich sein Nachrichtenanzahl, Antwort- und Abschlussrate einsehen zu können. Die Geschäftsführung wird aber insgesamt vermutlich mehr Einfluss auf das Gesamtergebnis des Betriebs haben.
Welche Daten benötigen wir?
Moderne Softwares bieten in der Regel Schnittstellen, um die Daten an externe Systeme zu übertragen. So können Daten aus Buchhaltungs-, CRM-, ERP-, Webanalyse-, Social Media- oder sonstigen Services meist problemlos genutzt werden.
Egal ob klassische BI oder Self-Service, die Daten müssen irgendwo erfasst werden. Es ist empfehlenswert ein Verzeichnis zu erstellen, welche Daten für die Ziele benötigt werden, ob sie bereits vorliegen und um welche sich noch gekümmert werden muss.
| Metriken | System | Kritikalität | Verfügbarkeit |
|---|---|---|---|
| Umsatz (gesamt) | Interne Lösung | Hoch | API vorhanden |
| Umsatz (pro Filiale) | Interne Lösung | Hoch | API vorhanden |
| Kosten (gesamt) | Buchhaltungssoftware | Hoch | wird geprüft |
| Kosten (pro Filiale) | Buchhaltungssoftware | Hoch | wird geprüft |
| Vertriebskontakte | CRM | mittel | API vorhanden |
| Antwortquote in % | CRM | Mittel | API vorhanden |
| Abschlüsse in % | CRM | Mittel | API vorhanden |
Kriterienkatalog
Anhand dieses Kritierienkatalogs können Self-Service BI Anwendung ebenso wie klassische Strukturen bewertet werden, um die beste Lösung für die individuelle Situation zu finden. Im ersten Durchgang empfiehlt es sich die Themen anhand der individuellen Ziele und Anforderungen zu gewichten. Im nächsten Schritt jede Kategorie pro Anbieter bewerten und sie so vergleichbar machen.
Bei Bedarf können und sollten zusätzlich K.O. Kriterien bestimmt werden z.B. Datenschutz oder Kosten.
| Thema | Frage | Warum das wichtig ist | Gewichtung 0,1 - 1 | Bewertung 1 - 10 |
|---|---|---|---|---|
| Betrieb | Kann das Tool so betrieben werden, wie wir es brauchen (Cloud / intern / Hybrid)? | Wenn das nicht passt, scheitert es später an IT/Compliance. | ||
| Self-Service | Sollen die Lösung eigentständig nutzbar sein, ohne IT-Tickets? | Diese Grundlegende Frage sollte früh geklärt werden. | ||
| Kosten | Ist das Modell planbar skalierbar (1 → 10 → 100 Nutzer)? | Bereits bei der Einführung sollte langfristig gedacht werden. | ||
| Ressourcenaufwand | Gibt es Hardware und Arbeitszeitkapazität für eine eigene Daten-Architektur? | Bereits bei der Einführung sollte langfristig gedacht werden. | ||
| Support | Bietet der Anbieter klare Dokumentation und Unterstützung bei Bedarf? | Bei Problemen sollte es Untestützung vom Anbieter geben. | ||
| Datenintegrationen | Kann das Tool unsere wichtigsten Datenquellen anbinden (Software, DB, etc.)? | Ohne stabile Anbindung wird jedes Dashboard zum Dauerprojekt. | ||
| Funktionalität | Können die Daten vielseitig dargestellt werden und gibt es gute Zusatzfunktionen? | Nutzerfreundlichkeit, darunter Geschwindigkeit, entscheidet ob sie genutzt wird. | ||
| Sicherheit | Folgt die Software gesetzlichen und internen (Daten-)Sicherheitsstandards? | Für europäische Unternehmen sollte die Software für DSGVO Konformität gebaut sein. | ||
| Rollenverwaltung | Können wir Zugriffe sauber steuern (wer darf was sehen)? | BI ohne Berechtigungen kann schlecht über Bereiche und Ebenen skaliert werden. | ||
| Nutzerfreundlichkeit | Bietet die Software klare Nutzerführung und intuitive Bedinung? | Nutzerfreundlichkeit, darunter Geschwindigkeit, entscheidet ob sie genutzt wird. | ||
| Teilen | Können Reports so geteilt werden wie wir arbeiten (Web, Teams/SharePoint, PDF)? | Wenn Sharing umständlich ist, entstehen Schattenlösungen. | ||
| Login | Können Mitarbeitende sich mit dem Firmen-Login anmelden (SSO)? | Reduziert Admin-Aufwand und erhöht Sicherheit. | ||
| Performance | Laden wichtige Dashboards schnell genug bei echten Datenmengen? | Niedrige Geschwindigkeit führt zu Unzufriedenheit der Nutzer und Zeitaufwand. | ||
| Governance | Können wir nachvollziehen, wo eine Kennzahl herkommt (Definition/Quelle)? | Verhindert Zahlen-Chaos und Diskussionen ohne Ende. | ||
| Datenschutz | Ist die Lösung mit der DSGVO und internen Standards vereinbar? | Beugt rechtliche Probleme vor und schützt eigene und Nutzerdaten. | ||
| Ausstieg | Können wir unsere Artefakte/Datenmodelle notfalls exportieren und mitnehmen? | Reduziert Abhängigkeit vom Anbieter. |
Fazit
Welches das beste BI-Tool ist, hängt von den eigens gesetzten individuellen Anforderungen ab. Ziele müssen festgelegt werden, Herkunft der Daten muss bedacht und Bewertungskritieren definiert und gewichtet werden.
Anahnd der Ziele lässt sich meist schnell klären, ob eher eine Self-Service oder eine klassische BI Lösung infrage kommt. Anhand eines klaren Bewertungskatalogs lassen sich unterschiedliche Anbieter unkompliziert miteindander vergleichen.
Wie dieser Prozess für verschiedene Unternehmenstypen konkret aussieht, zeigt der Artikel BI-Tools bewerten und entscheiden anhand von Anwendungsfällen.
Alle Daten. Ein System.
Kontakt
Paul Zehm
Gründer von Sandbank