BI-Projekte praxisnah und erfolgreich gestalten
Das Wichtigste in Kürze:
– BI-Projekte gibt es seit fast 40 Jahren. Die Fehler, die gemacht werden, sind trotzdem die gleichen
– Der erste Schritt ist eine Roadmap – mit Zielen, Werkzeugen, Implementierungsplan und Prioritäten
– Vier Leitprinzipien für den Erfolg: Vertrauen in Analytik aufbauen, schrittweise vorgehen, für den Anwender designen, Change Management ernst nehmen
– b-imtec hat in 300+ Projekten gelernt: Technische Exzellenz allein macht kein BI-Projekt erfolgreich
BI gibt es seit Jahrzehnten. Trotzdem scheitern Projekte regelmäßig an denselben Stellen. Die Technik ist selten der Grund. Wir teilen in diesem Beitrag unsere Erfahrung aus mehr als 300 BI-Projekten – damit Sie die typischen Stolperstellen kennen, bevor Sie hineinstolpern.
Beginnen Sie mit einer strategischen Planung
Der erste Schritt beginnt mit einer Roadmap, die die nachfolgenden Punkte umfassen sollte:
- Zielsetzungen und Geschäftsziele
- Analyse des aktuellen Zustands Ihrer Organisation
- Werkzeuge und Technologien – die passenden BI-Plattformen auswählen
- Einen Plan zur Implementierung der neuen Werkzeuge
- Erforderliche organisatorische Änderungen
- Priorisierte Projekte, beginnend mit denen, die den größten Nutzen bringen
Um langfristige und skalierbare Erfolge in Ihrem Unternehmen zu erzielen, muss jeder, von der Führungsebene bis hin zu den Mitarbeitern in den Abteilungen, den Wert einer datengesteuerten Vorgehensweise erkennen. Eine Roadmap richtet Ihr Unternehmen aus, indem sie die Ziele und die notwendigen Schritte auf dem Weg dorthin klar definiert. Zudem bereitet sie Ihr Team auf die anstehenden, organisatorischen Veränderungen vor und rechtfertigt die Investitionen in neue Plattformen und Rollen.
Begeistern Sie Ihre Mitarbeiter für BI
Sobald Sie einen Plan für die Strategie haben, ist es an der Zeit, Ihre gesamte Organisation in den Prozess einzubinden. BI-Initiativen erfordern das aktive Engagement und die Zusammenarbeit vieler wichtiger Abteilungen.
Business-, IT- und Data-Science-Teams müssen alle zusammenarbeiten, um ein Projekt erfolgreich zu machen und eine unternehmensweite Datenkultur zu etablieren. Unsicherheiten und Vorbehalte sollten von Beginn an angesprochen werden, um sicherzustellen, dass jeder die Ziele versteht und sich bewusst ist, wie und was er zum Projekterfolg beitragen wird.
Business-Teams
Der Finanzchef sieht ein System, das 80.000 EUR kostet und noch kein einziges Reporting liefert. Sein Kommentar: „Wann sehen wir Ergebnisse?“ Das ist verständlich – und muss von Anfang an mitgedacht werden.
Daher muss diese Gruppe den quantifizierbaren Wert sehen, den diese Investition bietet und wie dieser langfristig aufrechterhalten werden kann. Sie müssen auch verstehen, wie sie die Akzeptanz neuer Prozesse und Tools innerhalb der Abteilungen und Teams fördern können. Gut definierte Anwendungsfälle mit umsetzbaren Implementierungsplänen fördern die Zustimmung der Führungskräfte und stellen sicher, dass jeder den potenziellen Wert versteht.
IT/DATA-Teams
Das IT-Team stellt die Informationen bereit, die die Grundlage für BI und den daraus folgenden Erkenntnissen bilden. Zu Beginn eines Projekts können die Datenquellen verstreut und unorganisiert sein, und es kann unklar sein, wie mehrere Architekturen und Plattformen unterstützt werden sollen. Harmonisierte Datenquellen auf einer sicheren, zentralen Plattform, ein strikter Projektmanagementplan und ein Verständnis dafür, wie das Unternehmen die Erkenntnisse nutzen wird, stellen sicher, dass das IT-Team maßgeblich zum Erfolg des Projekts beiträgt.
Analytics/Data Science-Teams
Analytics- und Data-Science-Teams haben oft besondere Herausforderungen, weil sie in die geschäftliche Seite des Unternehmens nicht tief genug eingebunden sind. Wie arbeitet zum Beispiel das Vertriebsteam, was braucht es und wie werden diese neuen Erkenntnisse seine Arbeitsweise verändern? Sie müssen auch verstehen, wie sie dieses bisher unbekannte Wissen am besten vermitteln und die Akzeptanz fördern können. Dieses Team sollte immer mit den Geschäftszielen im Hinterkopf arbeiten und in enger Partnerschaft mit Fachexperten und Managern arbeiten. Wer KI- und Analytics-Bausteine jenseits des klassischen Reportings sucht, findet Anknüpfungspunkte bei Data Courage.
Lassen Sie sich von diesen vier Grundsätzen leiten
Wenn Sie die ersten Schritte auf dem Weg zu einer BI-gesteuerten Lösung gehen, sollten Sie die folgenden Leitprinzipien im Hinterkopf behalten:
Vertrauen in die Analytik aufbauen
Beschäftigen Sie sich mit Best-in-Class-Technologien und -Methoden. Je vertrauter Ihr Unternehmen mit diesen Tools und ihren Möglichkeiten wird, desto besser können Sie den potenziellen Geschäftswert einschätzen. Die unternehmensweite Unterstützung der neuen Initiative wird zum Erfolg beitragen.
Schritt für Schritt zum Ziel
Beginnen Sie mit dem, was Sie erreichen wollen, anstatt sich auf die spezifische Technologie oder den Datensatz in Gänze zu konzentrieren – Sie sollten sich immer auf die Lösung eines ganzheitlichen Geschäftsproblems konzentrieren. So wird einfacher und klarer zu definieren, was Sie in ersten Schritten des Analyseprozesses tun müssen.
Design für den Anwender
Bei der Gestaltung von Erkenntnissen (Analysen & Reports) geht es darum, zu verstehen, wie der Endbenutzer diese nicht nur konsumiert, sondern auch tatsächlich im Tagesgeschäft einsetzt. Wann wird welcher Report/Analyse zur Entscheidungsfindung herangezogen und welchen Perspektiven und Zahlen sind am besten geeignet. Sofern Sie dies berücksichtigen und Analysen gezielt für den Endbenutzer entwerfen, schaffen Sie Lösungen, die direkt das Geschäftsproblem ansprechen – das schafft Verständnis und letztendlich Akzeptanz. Tools wie Power BI und TARGIT bieten hier unterschiedliche Stärken je nach Nutzergruppe.
Changemanagement ist wichtig
Eine Verhaltensänderung aufgrund von Erkenntnissen ist schwierig und erfordert einen angemessenen Change-Management-Ansatz. Machen Sie es zu einer Priorität, die notwendigen organisatorischen Änderungen vollständig zu verstehen, damit das Ergebnis skalierbar und langfristig erfolgreich ist. b-imtec hat erlebt, dass selbst das beste BI-System nicht genutzt wird, wenn die Mitarbeiter es als Kontrollinstrument wahrnehmen. Das ist keine technische Frage – das ist Führung.
Die Analytics-Wertschöpfungskette
Verwandeln Sie Erkenntnisse in Maßnahmen, indem Sie den gesamten Prozess berücksichtigen.
Am Ende?! – NOPE
Der Weg beginnt – wie so oft – mit dem ersten Schritt und wir unterstützen gerne bei der Einführung und beim Ausbau Ihrer BI-Lösung. Lernen Sie aus unserer Erfahrung und machen Sie mehr aus Ihren Zahlen. Haben Sie Mut zum Handeln und stecken Sie Ihre Mitarbeiter und Ihr Team mit Selbigem an, denn dieser sorgt für Eines:
Datengestützt – dank BI – besser entscheiden und handeln.
Welche Lösungen wir aus dieser Erfahrung heraus empfehlen, zeigt unsere BI-Lösungsseite. Wer gerade ein Projekt plant und einen konkreten Fahrplan sucht, findet ihn im Beitrag zu erfolgreichen BI-Projekten.
Häufige Fragen zu BI-Erfahrung und Projekterfolg
Warum scheitern so viele BI-Projekte trotz guter Software?
Weil sie als IT-Projekte geplant werden, nicht als Veränderungsprojekte. Das BI-System läuft – aber keiner nutzt es. b-imtec setzt von Anfang an auf Stakeholder-Einbindung und definierte Anwendungsfälle, nicht nur auf technische Lieferung.
Wie überzeuge ich die Geschäftsführung von einer BI-Investition?
Mit quantifizierbaren Anwendungsfällen. Wie viel Zeit verbringen Controller mit manuellen Exporten? Was kostet ein falscher Einkaufsentscheid durch veraltete Daten? b-imtec hilft dabei, den Business Case zu entwickeln – konkret, in Zahlen. Das ist Teil unserer Business Intelligence Beratung.
Welche Abteilung sollte BI-Initiator sein – IT oder Fachbereich?
Ideal: beide. Die Erfahrung zeigt, dass Projekte, die nur aus der IT getrieben werden, an mangelnder Fachbereich-Akzeptanz scheitern. Projekte, die nur aus dem Fachbereich kommen, an fehlender technischer Grundlage. b-imtec moderiert diese Zusammenarbeit.
