200604-BI-Teradata
|
|
|
»manage
it«
als
|
Business Intelligence: Richtige Strategien für richtige EntscheidungenFür eine erfolgreiche Unternehmenssteuerung gilt Business Intelligence (BI) mittlerweile als unerlässlich. Marktbeobachtern wie Gartner zufolge fehlt es vielen Unternehmen jedoch an der richtigen Strategie, die Potenziale von BI bleiben demzufolge häufig unausgeschöpft. manage it sprach mit Hermann Wimmer, Europachef des Data-Warehouse-Anbieters Teradata, über Strategie, Herausforderungen und neue Konzepte in Sachen Enterprise Intelligence.
Herr Wimmer, was ist ihrer Meinung nach die richtige Strategie für Business Intelligence? BI-Anwendungen dürfen keine Abteilungslösungen beziehungsweise Insellösungen sein, sondern benötigen eine Architektur, um Systeme zur Entscheidungsunterstützung unternehmensweit und in die Geschäftprozesse integriert nutzen zu können. Dazu ist eine zentrale, unternehmensweite Plattform notwendig, auf der die Daten konsistent gehalten werden – bei Teradata nennen wir dieses Konzept ein Enterprise Data Warehouse. Ohne ein Enterprise Data Warehouse ist effizientes Business Intelligence kaum zu realisieren. Diese Forderung wird umso wichtiger, wenn analytische Lösungen für die taktische, kurzfristige Beantwortung geschäftlicher Fragestellungen eingesetzt werden sollen, beispielweise in right time Business Intelligence-Anwendungen. Was genau verstehen Sie unter right time Business Intelligence? Unternehmen, die über herkömmliche Business-Intelligence-Konzepte und Technologien zur Entscheidungsunterstützung verfügen, stehen angesichts wachsender Datenmengen und häufiger, gleichzeitiger Zugriffe auf ihr System oftmals vor der Herausforderung, dass die Response-Zeiten langsamer werden. Die Herausforderung liegt also darin, jeden Entscheidungsträger mit einer zielgerichteten Aufbereitung von relevanten Informationen zu versorgen und dabei den Zeitfaktor im Entscheidungsprozess zu berücksichtigen, also die richtige Information im richtigen Format zur richtigen Zeit zu liefern. Das heißt nicht unbedingt, dass sämtliche Prozesse in Echtzeit abgeschlossen werden müssen. Vielmehr muss eine Zweck-Mittel-Relation für jeden Einzelfall bestimmt werden, also die für den Entscheidungsprozess »richtige Zeit« unter Berücksichtung von Risiken und Kosten definiert werden. Diese Prozesse sind letztlich situationsabhängig. Einige kommen mit längeren Reaktionszeiten aus, andere benötigen Antwortzeiten, bei denen der Zeitverzug zwischen Eintritt eines Ereignisses und der erforderlichen Aktion gegen Null tendiert. Wie sieht right time Business Intelligence in der Praxis aus? Im Kundenbeziehungsmanagement kann right time Business Intelligence ganz entscheidend für den unternehmerischen Erfolg sein. Ein gutes Beispiel dafür ist Continental Airlines. Noch vor einigen Jahren arbeitete die Fluggesellschaft mit einer Vielzahl von Insellösungen und unterschiedlichen Datenbanken – schnelle, kundenindividuelle Reaktionen und eine 360-Grad-Sicht auf die Kunden war damit praktisch unmöglich. Die Fluglinie wusste viel zu wenig über ihre Kunden: Weder war der Flugplan von Kunden abrufbar, die mehr als einen Zwischenstopp einlegten, noch kannte die Airline ihre wertvollsten Kunden. Erst nachdem Continental die Strategie änderte und sich für eine Business-Intelligence-Initiative auf Basis von Enterprise Data Warehousing von Teradata entschied, konnte handlungsrelevantes Wissen über Kunden generiert werden. Und das hat sich rentiert: Die geschätzten Einsparungen belaufen sich auf rund 500 Millionen US-Dollar, der Umsatz wuchs um 150 Millionen US-Dollar – unter anderem durch die Analyse der Reservierungen und die Einführung einer nachfragebasierten Flugplanung konnten Einsparungen in Höhe von 20 Millionen US-Dollar realisiert werden. Eine weitere konkrete Anwendung des neuen BI-Konzepts ist die »Flugmanagement-Instrumententafel«. Dabei handelt es sich um interaktive Grafikdisplays, die den Mitarbeitern helfen, kritische Vorfälle zu erkennen und im Sinne möglichst hoher Kundenzufriedenheit und Rentabilität zu reagieren. So zeigt das Tool beispielsweise, an welchem Gate ein bestimmter Top-Kunde ankommen wird und wo es eventuelle Probleme beim Erreichen seines Anschlussfluges geben könnte. Mitarbeiter nehmen dann den Kunden gleich am Gate in Empfang, damit er seinen Anschlussflug noch erreicht und sorgen auch dafür, dass sein Gepäck nicht verloren geht. Konsolidierung ist also maßgeblich für den Erfolg einer Business Intelligence Initiative? Ja. Business Intelligence kann bei komplexen Unternehmensstrukturen nur dann effizient sein, wenn sämtliche Data Marts, operationalen Datenbankanwendungen und analytischen Server innerhalb einer zentralen, unternehmensweiten Data-Warehouse-Lösung konsolidiert werden, um bisher voneinander getrennte historische und aktuelle Daten zu integrieren. Nur so kann ein ganzheitliches und damit aussagekräftigeres Bild des Geschäfts oder aber des einzelnen Kunden entstehen und damit die Qualität von Entscheidungen steigt. Hinzu kommt, dass durch die Konsolidierung aller historischen und aktuellen Daten in einem zentralen Data Warehouse die Kosten und der Administrationsaufwand für redundante Systeme entfallen. Eine zunehmend an Data-Warehouse-Systeme gerichtete Anforderung liegt darin, auf analytische Informationen auch direkt im operativen Geschäft zugreifen zu können. Wir nennen dieses Konzept active Data Warehousing bzw. active Enterprise Intelligence. Das Abrufen von Echtzeit-Daten allein ist für strategische Unternehmensentscheidungen wertlos. Interessant wird es erst dann, wenn Echtzeitinformationen mit historischen und externen Daten in Kontext gesetzt werden können. Nur so generiert man entscheidungsrelevantes Wissen und die erforderliche Rund-um-Sicht auf das Geschäft. Die »aktive« Komponente bezieht sich auf den Unterschied zu herkömmlichen Data-Warehouse-Konzepten, die vor allem für Analysen langfristiger Vorgänge und strategische Fragestellungen ausgelegt sind. Ein active Data Warehouse ist über diese strategische Ausrichtung hinaus auch dafür konzipiert, kurzfristige Entscheidungen zu unterstützen, zum Beispiel auf taktischer oder ereignisorientierter Ebene. Beispielsweise können so genannte Frontline-Nutzer wie Kundenberater oder Mitarbeiter im Call Center mit Informationen aus dem active Data Warehouse bessere Entscheidungen in einer konkreten Kundensituation treffen. Dies kann bei einem Bankmitarbeiter im Gespräch mit einem Kunden beispielsweise bedeuten, dass er nicht nur dessen aktuellen Kontostand und die Umsätze der letzten drei Monate auf dem Bildschirm zur Verfügung hat, sondern die gesamte Kundenhistorie, um das Beratungsgespräch so individuell wie möglich zu gestalten – und aufgrund der Verknüpfung der historischen Daten mit aktuellen Informationen wirklich die »richtigen«, weil zum persönlichen Umfeld des Kunden passenden Produkte anzubieten zu können. Die Verknüpfung historischer und aktueller Daten in Analysen lässt sich aber auch für die exakte Steuerung von Wertschöpfungsketten im Einzelhandel nutzen. Hier verknüpfen Data-Warehouse-basierte Systeme zum Beispiel die Daten zur langfristigen Absatzentwicklung und zu typischen saisonalen Schwankungen eines Produkts (die historischen Daten) mit dem aktuellen Einfluss von Promotion-Aktionen auf den Absatz, um so die Lagerhaltung und Lieferfrequenz zu optimieren und damit Leerstände ebenso zu vermeiden wie Überkapazitäten. Kann man bereits absehen, wohin dieser Trend führt? Wie wird die breite Verwendung analytischer Information die Unternehmenslandschaft verändern? Der Bedarf an Informationen ist offensichtlich – das wird sich auch zukünftig nicht ändern. Das heißt: größere Datenmengen, mehr Analysen, besserer Zugriff auf Informationen für eine noch effizientere Ausführung der Unternehmensstrategie – die Zukunft birgt sicherlich einige interessante Herausforderungen. Unternehmen werden Data Warehouses einsetzen, die über eine enorme Skalierbarkeit und analytische Leistungsfähigkeit verfügen, um exakte Informationen zu liefern. Anwender können auf dieser Basis jeden Kunden individuell bedienen und auf jede Art von Ereignis sofort reagieren. Wir bei Teradata bezeichnen diese Zukunftsvision als extreme Data Warehousing. Die Herausforderung liegt dabei jedoch nicht ausschließlich in der technologischen Entwicklung. Der Einsatz derart leistungsfähiger Systeme muss auch gesellschaftliche, ethische, politische und soziale Faktoren berücksichtigen – eine Aufgabe, die auch die Hersteller solcher Systeme ernst nehmen sollten. Hinsichtlich der ständig wachsenden Datenvolumina und erhöhter Datendisparität ist die Datenqualität in Gefahr. Wie kann man die erforderliche Datenqualität sicherstellen? In herkömmlichen Konzepten zur Daten-Qualitätssicherung kommen in der Regel Tools zum Einsatz, die angesichts der von Ihnen erwähnten wachsender Datenvolumina in ihrer Wirkung begrenzt sind. Umfassende Enterprise-Data-Warehouse-Umgebungen arbeiten jedoch mit einem hochoptimierten Datenpool. So arbeiten Tools wie der Teradata Warehouse Miner unabhängig von der Menge der zu untersuchenden Daten. Zusätzliche Werkzeuge automatisieren die schwierigsten und zeitaufwändigsten Arbeiten zur Vorbereitung von Datenqualitätsanalysen und identifizieren Muster, Widersprüchlichkeiten und Anomalien in den Daten eines Data Warehouse selbstständig. Auf dieser Basis lassen sich Datendubletten beseitigen, Fehlstellen aufdecken sowie die Richtigkeit von Daten sicherstellen. Das Tool ist als Ergänzung zu bestehenden ETL-Prozessen oder als Basis einer umfassenden Teradata Lösung zur Datenbereinigung und -transformation einsetzbar, die alle möglichen Ursachen ungenügender Datenqualität in Betracht zieht: Mitarbeiter, Prozesse, Art und Inhalt von Informationen sowie die zugrunde liegende Technologie. Bietet Teradata hinsichtlich Business Intelligence ausschließlich eigene Lösungen an? Um unseren Kunden die bestmögliche Lösung zu bieten, arbeiten wir eng mit unseren Partnern wie Hyperion, Microstrategy und Business Objects zusammen, deren Software und analytischen Applikationen ideal mit einem Teradata Warehouse und unseren analytischen Applikation zusammenarbeiten. Auf der Beratungsseite setzen wir über unsere Professional Services hinaus auch auf die Zusammenarbeit mit Unternehmensberatungen.
Herzlichen Dank für das Gespräch
|
Folgen Sie »manage it« auf Google+
|
