Welche Auswahlkriterien und BI-Lösungen die richtigen sind, hängt stark von Zielen, Datenlage und Ressourcen ab. Selbstständige brauchen andere Tools als Großkonzerne. BI ist heute aber nicht mehr nur Unternehmen mit großen Ressourcen vorbehalten – weder beim Kapital noch bei der Arbeitszeit.
Daten als Entscheidungsgrundlage schaffen Vergleichbarkeit zwischen Optionen, ermöglichen Erfolgskontrolle und zeigen klar, welche Maßnahmen funktionieren – und welche nicht. Damit das gelingt, muss die gewählte Lösung zu den eigenen Anforderungen passen.
- Finanzen: Umsatz pro Produkt, Kosten pro Kostenstelle, Gewinn vor Steuern
- Marketing: Social-Media-Aufrufe, Kosten pro Klick, Return on Investment (ROI) von Kampagnen
- Vertrieb: Abschlüsse, Kontaktpunkte pro Abschluss, Antwortrate
- Logistik: Lagerbestände, Abhängigkeit von Lieferanten, Lieferengpässe
- Personal: Mitarbeiterzufriedenheit, Einsatzplanung, Leistung
Dieser Artikel zeigt, wie du von einem Anforderungsprofil zur konkreten Tool-Entscheidung kommst. Anhand von Anwendungsfällen für verschiedene Unternehmenstypen wird der Prozess greifbar. Welche BI-Tool-Arten es gibt und welche Bewertungskriterien relevant sind, behandelt der Artikel Anforderungen BI Tools definieren. Eine übergreifende Strategie für KPIs, Governance und Adoption beschreibt der Artikel BI-Strategie entwickeln.
Inhalt
Wichtigste Aussagen
- Starte mit Use Cases und Anforderungsprofil, nicht mit Feature-Listen oder Anbieterrecherche.
- Self-Service vs. eigene Plattform ist die erste Architekturentscheidung – sie bestimmt Aufwand, Kosten und Geschwindigkeit.
- Gesamtkosten, Rollout-Plan und Datenqualität zählen mehr als der Lizenzpreis.
Anforderungsprofil erstellen
Bevor du Anbieter recherchierst, sollte klar sein, was die Lösung leisten muss. Welche Daten sind wichtig, woher kommen sie und wie werden sie eingebunden? Welche Anforderungen bestehen im generellen an die Lösung?
Daten können aus interner oder externer Software kommen, extern recherchiert werden oder manuell gepflegt sein. Ein Anforderungsprofil übersetzt die eigenen Ziele in konkrete Erwartungen an ein BI-Tool.
Einen vorgefertigten Kriterienkatalog zur Bewertung von Anbietern und eine Vorlage für einen Datenkatalog findest du im Artikel Anforderungen BI Tools definieren.
Entscheidungen und Nutzen priorisieren
Was sind die wichtigsten Geschäftsentscheidungen – und wo schafft BI den größten Mehrwert?
Beispielsweise sind Entscheidungen der Geschäftsführung weisend für viele Aktivitäten im Unternehmen. Marketing und Vertrieb treiben Wachstum. Je nach Situation kann aber auch Kundenzufriedenheit (z. B. Support, Retention) ein sinnvoller Startpunkt sein.
Teams und Aufwand realistisch einschätzen
Welche Abteilungen und Rollen haben beim Ausbau des BI-Prozesses hohe Priorität – welche weniger?
Neben der Wirkung auf den Unternehmenserfolg solltest du berücksichtigen, wo bereits Daten verfügbar sind und wo es Kapazität für die Einführung gibt. Diese Matrix hilft bei der Priorisierung:
| Aufwand / Wirkung | Hohe Wirkung | Geringe Wirkung |
|---|---|---|
| Geringer Aufwand | Quick Wins | Nice to have |
| Hoher Aufwand | Strategische Projekte | Vermeiden |
Self-Service vs. eigene Plattform
Abhängig von Anspruch (Tiefgang) und Ressourcen muss entschieden werden, welche Art von Lösung passt. Diese Entscheidung bestimmt Aufwand, Kosten und Geschwindigkeit der gesamten BI-Einführung.
Eine All-in-one-Lösung bzw. Self-Service-BI-Anwendung übernimmt viele Prozesse rund um Unternehmensdaten: Import, (teilweise) Bereinigung, Speicherung und Zugriffsschutz. In der Anwendung lassen sich Daten visualisieren, exportieren, verwalten und teilen.
Dafür sind meist kein tiefes Spezialwissen, keine eigene Datenplattform und kein großes Datenteam notwendig. In wenigen Klicks können erste Dashboards verfügbar sein.
Eine klassische, eigene BI-Struktur bedeutet hingegen: Die komplette Datenverwaltung wird intern aufgebaut und betrieben. Daten müssen importiert, gespeichert, bereinigt, geschützt, modelliert, visualisiert und dauerhaft betreut werden.
Das erfordert Aufbau und Pflege von Know-how, technischer Struktur und eines passenden Teams – und ist entsprechend mit Zeit, Aufwand und Kosten verbunden.
| Self-Service / All-in-one | Eigene Plattform | |
|---|---|---|
| Setup-Aufwand | Gering (Minuten bis Tage) | Hoch (Wochen bis Monate) |
| Laufender Betrieb | Vom Anbieter übernommen | Eigenes Team notwendig |
| Flexibilität | Hoch für Standardfälle | Maximal, auch für Sonderlogik |
| Kosten | Planbares Abo | Variable Infrastruktur- und Personalkosten |
| Voraussetzungen | Keine Vorkenntnisse | IT-/Daten-Know-how erforderlich |
Architektur und Anbieterauswahl
In Hinblick auf Zeit, Budget, Mitarbeitende und individuelle Anforderungen musst du bestimmen, ob eine interne Datenplattform aufgebaut oder eine Self-Service-BI-Lösung genutzt wird.
Definiere Anforderungen: Welche Daten sollen kurz- und langfristig analysiert werden – und wie werden sie integriert?
Für möglichst wenig Reibung sollten sich Daten einfach und möglichst automatisiert in das System übertragen lassen.
Funktionen wie Drag-and-Drop-Bedienung und Dashboard-Vorlagen helfen bei einem schnellen Start und einfacher Wartung.
Häufig ist auch ein Rollensystem sinnvoll, damit du bestimmte Daten nur ausgewählten Gruppen zugänglich machst und die Sichtbarkeit klar steuerst.
Datenschutz sollte insbesondere in Europa ein wichtiges Entscheidungskriterium sein. Die DSGVO (GDPR) verlangt unter anderem klare Rechtsgrundlagen, Zugriffskontrollen, Transparenz und – je nach Setup – Auftragsverarbeitung (AVV/DPA) mit Dienstleistern.
Statt direkt mit einer 360°-Sicht zu starten, empfiehlt es sich, mit einem klaren Ziel im kleinen Maßstab zu beginnen und dann Stück für Stück auszubauen. Plane die Integration von BI in kurz-, mittel- und langfristigen Zielen – und baue diese aufeinander auf.
Anwendungsfälle: BI-Tools in der Praxis
Die folgenden Beispiele zeigen, wie verschiedene Unternehmenstypen den Auswahlprozess durchlaufen – von der Priorisierung der Kriterien bis zur konkreten Entscheidung.
1. BI für Marketing-Agenturen: Schnelle und interaktive Kundenreports
Die Mitarbeiter einer Marketingagentur verbringt viel Zeit damit Kundenreportings händisch aufzubereiten. Dafür müssen sie Daten aus E-Mailkampagnen, organischen und bezahlten Social Media Kampagnen, zu SEA, Webanalysesoftware manuell herunterladen. Dann bereiten sie die Daten auf, berinigen und filtern sie und erstellen daraus individuelle PDF Berichte.
Anhand dieser Ziele und Anforderungen haben sie Self-Service, Datenintegrationen, Funktionalität, Nutzerfreundlichkeit, Rollenverteilung und Teilen als besonders hoch gewichtete Kritierien identifiziert.
Phase 1: Die Zeit für Kundenreportings soll um mindestens 50% reduziert werden. Folgeschritte nach Erfolg sind bereits geplant, zu diesem Zeitpunkt noch ohne absolute Ziele:
Phase 2: Interne Marketingkampagnen sollen den Marketingmangern in einer zentraler Übersicht visualisiert werden, damit sie besser steuerbar sind.
Phase 3: Kennzahlen der individuellen Vertriebsaktivitäten sollen jedem Vertriebsmitarbeiter und gesammelt dem Manager zur Verfügung gestellt werden, um von einander zu lernen.
Phase 4: Buchhaltung und Controlling sollen angebunden werden, um auch hier Aufwand für Reportings zu verkürzen und die Flexibilität der Reportings weiter zu steigern.
Das Team entscheidet sich für eine Out-of-the-box Self-Service Anwendung mit planbarem Jahresvertrag und klar definierten Nutzungsgrenzen. Sie bietet:
- Für sie relevante Daten lassen sich automatisiert per Oauth einlesen
- Vorgefertigte Templates für besonders schnelles Setup
- Intuitive Drag and Drop Bedienung sorgt für einfache Individualisierung
- Rechteverwaltung erlaubt Steuerung, wer welche Daten sehen kann
- Kunden können über einen Betrachter Account die Dashboards live einsehen und damit interagieren, aber nicht bearbeiten.
2. BI im Start-up: Agilität und Flexibilität
Ein Saas-Software-Startup will Business Intelligence von Anfang an tief in das Unternehmen einbinden, um über alle Fachbereiche hinweg Livekennzahlen für optimierte Entscheidungsfindung zur Verfügung zu stellen. Viele Bereiche sind erst noch im Aufbau und die verwendeten technischen Lösungen noch nicht final.
Kritsche Geschäftsentscheidungen sollen so live bewert- und auswertbar sein. So sollen Fehlinvestiotionen schnell erkennt und die besten Investitionsmöglichkeiten identifiziert werden. Eine Breite Integrationsfähigkeit modernen Lösungen ist ihnen wichtig.
Self-Service, Kosten, Support, Funktionalität, Nutzerfreundlichkeit, Performance und Ausstieg haben sie als besonders hoch gewichtete Kritieren festgelegt.
Phase 1: Die Geschäftsführung will live Einsicht in die Vertriebs- und Marketingdaten haben, um das Budget in der kritischen Wachstumsphase agil in den erfolgreicheren Kanal zu investieren. Die Abteilungsleiter sollen anhand dieser Liveeinsicht alle Entscheidungen und Aktivitäten ihres Teams auswerten, bewerten und optimieren. Der ROI beider Kanäle soll dabei um 20% gesteigert werden.
Phase 2: Für die Entwickler sollen Nutzerverhaltensdaten ihrer Anwendung visualisiert sein, um besser zu verstehen wie sich die Nutzer verhalten und wie die weitere Entwickelt priorisiert werden sollte.
Phase 3: Die Supportanfragen sollen über das selbe System dargestellt werden, mit dem Ziel die Nutzerzufriedenheit zu überwachen, zu optimieren und Churn zu reduzieren.
Phase 4: Die Websitebesucher und SEO-Maßnahmen sollen überwacht werden, ebenso wie die Cold-Mailing-Ergebnisse. Erkenntnisse was dabei besonders gut funktioniert sollen gesammelt und im Team geteilt werden.
Das Team entscheidet sich für den Starter-Plan einer All-in-one BI-Plattform mit starkem Self-Service-Fokus und transparenten Abo-Stufen. Sie bietet folgende Punkte:
- Eine klare und gut strukturierte Dokumentation zur Anwendung
- Supportreaktionszeiten sind mit < 3 Werktagen geregelt
- Alle Dashboards sind über einen zentralen Team-Arbeitsbereich zugänglich
- Per Rollenverwaltung steuerbar, wer welche Dashboards und Zahlen sehen kann
- Hohe Dashboard-Performance auch mit vielen Daten in wenigen Sekunden
- Möglichkeit, alle verbundenen Daten gebündelt oder gezielt zu exportieren
3. Enterprise (500+ Mitarbeiter): Compliance und Skalierbarkeit
Ein Großkonzern möchte BI stärker vorantreiben. Sie haben bereits einige Bereiche in einen BI Prozess integriert, sind aber ingsesamt unzufrieden mit der Lösung und planen einen Wechsel, statt Ausbau.
Sie haben bereits ein umfassendes Datenbank-System. Bei Dashboard Erstellung sollen zwingend ihre strengen Vorgaben beachtet und sie nicht ohne Prüfung eigenständig angepasst werden. Statt All-in-one Lösung suchen sie ein Visualisierungs-Tool, um ihre Daten darzustellen.
Sie haben Kosten, Sicherheit, Datenintegrationen, Rollenverwaltung, Governance und Datenschutz als besonders stark gewichtete Faktoren bestimmt.
Statt nur dem Management Dashboards zur Verfügung zu stellen, sollen Mitarbeiter Zugriff und Einsicht in Ihre Performance bekommen. Ihre Arbeitszeit soll so um 20% Effektiver werden, bei 15% höheren Ergebnissen.
Phase 1: Die bestehnden BI Prozesse werden auf die neue Lösung integriert.
Phase 2: Als Pilotphase erfolgt die Einführung zunächst in einer Abteilung. In Umfragen und Meetings wird der Prozess und die Ergebnisse besprochen. Anhand dessen wird die weitere Einführung geplant und optimiert.
Phase 3: Die Lösung wird weiter auf die geplanten Abteilungen ausgeweitet. Ein didiziertes Datenteam kümmert sich um das Speichern, Bereinigen, Verwaltet und Importieren der Daten sowie das Einrichten der verinheitlichten Dashboards. Die IT-Abteilung unterstützt die Nutzer bei Problemen.
Sie entscheiden sich für ein Visualisierungstool, das die Daten ihrer Infrastruktur verwendet und vergleichsweise niedrige nutzerbasierte Lizenzkosten hat. Es bietet ihnen:
- Günstiges Nutzbarmachen ihrer bestehnden Strukturen
- Ihre IT kümmert sich weiterhin um die hohen Sicherheitsstandards ihrer Datenserver
- Die Lösung unterstützt die Integration ihres Datenbanksystems, sodass sie alle Daten nutzen können
- Über Rollen wird gesteurt welche Mitarbeiter auf welche Dashboards und Daten zugreifen können
- Ihr bereits vorhandenes Governance System z.B. bezüglich Qualität und Definitionen wird weiter verwendet
- Sie verwalten weiterhin eigenständig die Datenschutzstandards ihrer Architektur
Troubleshooting bei der Tool-Auswahl und Einführung
Auch mit guter Planung können bei der Auswahl und Einführung von BI-Tools typische Probleme auftreten:
| Symptom | Häufige Ursache | Lösung |
|---|---|---|
| „Niemand nutzt die Dashboards" | Daten nicht entscheidungsrelevant, kein Verantwortlicher | Ziele, Datenauswahl und Prozesse neu schärfen, Verantwortliche benennen |
| „Zahlen stimmen nicht" | Unterschiedliche KPI-Definitionen, mehrere Datenquellen | Einheitliche Definitionen, gemeinsames Verständnis zur Herkunft der Daten |
| „Wir verlieren uns im Datenchaos" | Keine Priorisierung, zu großer Scope | 1–2 Kernprozesse wählen, Dateninventar, iterative Roadmap |
| „Self-Service eskaliert" | Keine Leitplanken, keine Standards | Vorlagen, Schulung, klare Grenzen und Verantwortlichkeiten |
| „Kosten steigen, Nutzen unklar" | Unklare Erfolgsmetriken, kein Betriebsmodell | Erfolgs-KPIs definieren, begleiteter schrittweiser Einführungsprozess |
| „Tool passt nicht mehr" | Anforderungen haben sich verändert, kein Ausstiegsplan | Exportmöglichkeiten prüfen, Dateninventar aktualisieren, Alternativen mit Kriterienkatalog bewerten |
Weiterführende Informationen zu Governance, KPI-Definition und Adoption findest du im Artikel BI-Strategie entwickeln.
Fazit
Die Wahl des richtigen BI-Tools beginnt nicht bei der Feature-Liste, sondern beim eigenen Anforderungsprofil. Wer Ziele, Datenquellen und Ressourcen kennt, kann strukturiert entscheiden.
Die wichtigsten Schritte:
- Anforderungsprofil aus Use Cases und Dateninventar ableiten
- Self-Service vs. eigene Plattform als Grundsatzentscheidung treffen
- Anbieter anhand eines gewichteten Kriterienkatalogs bewerten (siehe Anforderungen BI Tools definieren)
- Klein starten, Erfahrungen sammeln, dann skalieren
Grundsätzlich gilt: Die beste Lösung ist die, die tatsächlich genutzt wird – nicht die mit den meisten Features.
Alle Daten. Ein System.
Kontakt
Paul Zehm
Gründer von Sandbank