Business Intelligence - oder die Lösung der Probleme von gestern
Business Intelligence, landläufig als BI bekannt, ist meistens das erste Schlagwort, das im Geschäftsumfeld genannt wird, sobald es darum geht datenbezogene Lösungen zu finden. Und das ganz unabhängig davon, ob man in der IT-Abteilung arbeitet oder einen ganzen Geschäftsbereich verantwortet; die Antwort auf jegliches Informationsdefizit ist in der Regel, dass erst einmal eine BI-Lösung darauf angesetzt wird.
Aber um es von vorneherein einmal ganz klar zu machen, damit muss endgültig Schluss sein.
Der mittlerweile stark verflachte Hype rund um das Thema Big Data sollte dabei eine Lehre sein. Es muss vor der Entscheidung für eine Lösung klar sein, worauf man sich einlässt. Wenn Sie die gebührende Sorgfalt außen vorlassen, zählen Sie vielleicht bald zu den vielen Unternehmen, die sich heute in einer Zwickmühle befinden und nur zwischen zwei schlechten Optionen wählen können. Entweder haben sie Hardware, die überflüssig geworden ist, oder – vielleicht noch gravierender – sie haben in eine Dienstleistung oder Lösung investiert, die gar nicht dafür ausgelegt ist das Problem, für das man sie eingekauft hat, tatsächlich zu lösen.
Leider, und aus mir sprechen viele Jahre Praxiserfahrung, handelt es sich dabei keineswegs um einen Einzelfall. Erst kürzlich habe ich mich mit dem Team einer Marketingabteilung aus einem Großunternehmen unterhalten, die sich für einen BI-Lösungsanbieter entschieden hatten. Erst nach zwei schwierigen Jahren, in denen alles versucht worden war, wurde deutlich, dass die Technologie ungeeignet war, die Performance digitaler Kampagnen zu messen und Werbespendings zu überwachen – die Lösung war ursprünglich entwickelt worden, um Aufgaben im Controlling zu erfüllen.
Die Business Intelligence von einst wird gerade von neuartigen Lösungen überflügelt. Denn wir befinden uns in einem neuen Zeitalter und herkömmliche Business Intelligence Lösungen stehen kurz davor, auszusterben. Dafür gibt es viele Gründe, aber die zwei wichtigsten sind für mich, dass
1) BI Lösungen der alten Schule nicht ausreichend flexibel sind
2) für die Skalierung der gestrigen BI-Lösungen Heerscharen an Beratern und lange Projekte nötig sind
Wie eng beide Punkte miteinander verwoben sind, möchte ich gerne näher erklären.
Zum einen sind herkömmliche BI-Lösungen nicht dazu ausgelegt, ständig neue Datenquellen zu integrieren. Im Marketingumfeld, wo zum Beispiel die Kampagnenperformance über immer neue Social Media Kanäle hinweg beobachtet wird, ist das aber von zentraler Bedeutung. Denken Sie nur daran wie schnell Unternehmen wie Twitter, Instagram, Vine und Snapchat am Markt Fuß gefasst und riesige Nutzerzahlen aufgebaut haben. Ebenso schnell ging es im Marketing darum, die Datenmengen aus diesen neuen Plattformen zu verstehen. Um bei herkömmlichen BI-Lösungen einen ganz neuen Kanal anzulegen, muss neuer Code geschrieben und getestet werden und das geht einher mit hohen Zeitaufwand – ein bis zwei Monaten pro Datenquelle sind absolut üblich. Das liegt hauptsächlich daran, dass das bestehende Datenmodell angepasst werden muss, um die Informationen der neuartigen Quelle verarbeiten zu können. Würden wir noch in einer Zeit leben, in der Unternehmen eine fixe und überschaubare Zahl an Datenströmen im Blick haben müssen, wäre das kein ernstes Problem. Aber für Unternehmen im digitalen Zeitalter ist es das leider.
Bedenken Sie nur: Einige Kunden mit denen ich zusammenarbeite benötigen Daten aus Hunderten unterschiedlicher Datenquellen, um den Geschäftsverlauf akkurat bewerten zu können. Heute lautet das Motto deshalb „je mehr desto besser“.
Nun aber zum zweiten Punkt. Aufgrund der erwähnten fehlenden Flexibilität und der Notwendigkeit Datenmodelle auf Code-Ebene anzupassen bleibt Ihnen nichts anderes übrig, als mit Dienstleistern zusammenzuarbeiten, wenn Sie Ihre Datenquellen skalieren wollen. Aber leider lässt sich die Zeit bis herkömmliche Lösungen den nötigen Mehrwert generieren nicht verkürzen, indem Sie einmalig in ein Projekt zur Nachbesserung investieren. Stattdessen werden Sie kontinuierlich Budgets verbrennen, denn es wird immer neue Datenquellen geben, die zusätzlich aufgenommen werden müssen.
Beachten Sie dazu Folgendes: Eine interne Befragung von über 700 meiner Kunden ergab, dass im Durchschnitt in den ersten 12 Monaten 70 neue Datenquellen angeschlossen werden mussten. Wenn Sie sich also für eine „etablierte“, sprich nicht mehr zeitgemäße, Lösung entscheiden und die Anzahl der zu integrierenden Datenquellen so hoch ist, dann sollten Sie sich auf viel Programmierungsaufwand (und hohe Rechnungen) einstellen.
Und auch wenn diese Tatsache schwer verdaulich erscheint, gibt es doch einen Silberstreif am Horizont. Die alten Lösungen sind auf der letzten Etappe – sie werden sich nicht mehr für allzu lange auf den Beinen halten können. Dank marktreifer künstlicher Intelligenz (AI), einem festen Platz für Data Scientists in den Unternehmen und moderner nutzerfreundlicher Lösungen, die keine teuren Dienstleister mehr benötigen, werden starre BI-Lösungen bald in die ewigen Jagdgründe eingehen.
Dieser Artikel wurde im englischen Original zuerst veröffentlicht auf cio.com.
Aber um es von vorneherein einmal ganz klar zu machen, damit muss endgültig Schluss sein.
Der mittlerweile stark verflachte Hype rund um das Thema Big Data sollte dabei eine Lehre sein. Es muss vor der Entscheidung für eine Lösung klar sein, worauf man sich einlässt. Wenn Sie die gebührende Sorgfalt außen vorlassen, zählen Sie vielleicht bald zu den vielen Unternehmen, die sich heute in einer Zwickmühle befinden und nur zwischen zwei schlechten Optionen wählen können. Entweder haben sie Hardware, die überflüssig geworden ist, oder – vielleicht noch gravierender – sie haben in eine Dienstleistung oder Lösung investiert, die gar nicht dafür ausgelegt ist das Problem, für das man sie eingekauft hat, tatsächlich zu lösen.
Leider, und aus mir sprechen viele Jahre Praxiserfahrung, handelt es sich dabei keineswegs um einen Einzelfall. Erst kürzlich habe ich mich mit dem Team einer Marketingabteilung aus einem Großunternehmen unterhalten, die sich für einen BI-Lösungsanbieter entschieden hatten. Erst nach zwei schwierigen Jahren, in denen alles versucht worden war, wurde deutlich, dass die Technologie ungeeignet war, die Performance digitaler Kampagnen zu messen und Werbespendings zu überwachen – die Lösung war ursprünglich entwickelt worden, um Aufgaben im Controlling zu erfüllen.
Die Business Intelligence von einst wird gerade von neuartigen Lösungen überflügelt. Denn wir befinden uns in einem neuen Zeitalter und herkömmliche Business Intelligence Lösungen stehen kurz davor, auszusterben. Dafür gibt es viele Gründe, aber die zwei wichtigsten sind für mich, dass
1) BI Lösungen der alten Schule nicht ausreichend flexibel sind
2) für die Skalierung der gestrigen BI-Lösungen Heerscharen an Beratern und lange Projekte nötig sind
Wie eng beide Punkte miteinander verwoben sind, möchte ich gerne näher erklären.
Zum einen sind herkömmliche BI-Lösungen nicht dazu ausgelegt, ständig neue Datenquellen zu integrieren. Im Marketingumfeld, wo zum Beispiel die Kampagnenperformance über immer neue Social Media Kanäle hinweg beobachtet wird, ist das aber von zentraler Bedeutung. Denken Sie nur daran wie schnell Unternehmen wie Twitter, Instagram, Vine und Snapchat am Markt Fuß gefasst und riesige Nutzerzahlen aufgebaut haben. Ebenso schnell ging es im Marketing darum, die Datenmengen aus diesen neuen Plattformen zu verstehen. Um bei herkömmlichen BI-Lösungen einen ganz neuen Kanal anzulegen, muss neuer Code geschrieben und getestet werden und das geht einher mit hohen Zeitaufwand – ein bis zwei Monaten pro Datenquelle sind absolut üblich. Das liegt hauptsächlich daran, dass das bestehende Datenmodell angepasst werden muss, um die Informationen der neuartigen Quelle verarbeiten zu können. Würden wir noch in einer Zeit leben, in der Unternehmen eine fixe und überschaubare Zahl an Datenströmen im Blick haben müssen, wäre das kein ernstes Problem. Aber für Unternehmen im digitalen Zeitalter ist es das leider.
Bedenken Sie nur: Einige Kunden mit denen ich zusammenarbeite benötigen Daten aus Hunderten unterschiedlicher Datenquellen, um den Geschäftsverlauf akkurat bewerten zu können. Heute lautet das Motto deshalb „je mehr desto besser“.
Nun aber zum zweiten Punkt. Aufgrund der erwähnten fehlenden Flexibilität und der Notwendigkeit Datenmodelle auf Code-Ebene anzupassen bleibt Ihnen nichts anderes übrig, als mit Dienstleistern zusammenzuarbeiten, wenn Sie Ihre Datenquellen skalieren wollen. Aber leider lässt sich die Zeit bis herkömmliche Lösungen den nötigen Mehrwert generieren nicht verkürzen, indem Sie einmalig in ein Projekt zur Nachbesserung investieren. Stattdessen werden Sie kontinuierlich Budgets verbrennen, denn es wird immer neue Datenquellen geben, die zusätzlich aufgenommen werden müssen.
Beachten Sie dazu Folgendes: Eine interne Befragung von über 700 meiner Kunden ergab, dass im Durchschnitt in den ersten 12 Monaten 70 neue Datenquellen angeschlossen werden mussten. Wenn Sie sich also für eine „etablierte“, sprich nicht mehr zeitgemäße, Lösung entscheiden und die Anzahl der zu integrierenden Datenquellen so hoch ist, dann sollten Sie sich auf viel Programmierungsaufwand (und hohe Rechnungen) einstellen.
Und auch wenn diese Tatsache schwer verdaulich erscheint, gibt es doch einen Silberstreif am Horizont. Die alten Lösungen sind auf der letzten Etappe – sie werden sich nicht mehr für allzu lange auf den Beinen halten können. Dank marktreifer künstlicher Intelligenz (AI), einem festen Platz für Data Scientists in den Unternehmen und moderner nutzerfreundlicher Lösungen, die keine teuren Dienstleister mehr benötigen, werden starre BI-Lösungen bald in die ewigen Jagdgründe eingehen.
Dieser Artikel wurde im englischen Original zuerst veröffentlicht auf cio.com.