💡 Reason why – Business Intelligence
Wenn es aktuell um das Vorhandensein und die Nutzung von Daten in Unternehmen geht, gibt es beinahe unzählige Artikel, die sich mit der richtigen Dateninfrastruktur inklusive geeigneter Tools auseinandersetzen. So weit so gut. Eine Dateninfrastruktur allein reicht jedoch nicht aus, um das volle Potenzial vorhandener Daten zu nutzen. Erst wenn alle Anwender*innen in der Lage sind, zur richtigen Zeit die richtigen Analysen zu erstellen, kann das volle Potenzial von Daten in Unternehmen entfacht werden.
Eine erfolgreiche BI-Implementierung erfordert entsprechend eine ganzheitliche Sicht auf die Daten. Angefangen bei der Integration verschiedenster Datenquellen über die Erstellung strukturierter Datenmodelle und intuitiver Analysen. Bis hin zur Befähigung aller Mitarbeiter*innen in Unternehmen, zum richtigen Zeitpunkt mit relevanten Daten arbeiten zu können.
Dieser Artikel erklärt, welche Schritte auf dem Weg zur erfolgreichen Umsetzung von Data-Projekten die richtigen sind und wie es gelingt, Daten in Unternehmen wirklich nutzbar zu machen.
🚶♂️5 steps for your BI Project
Wenn du ein BI-Projekt durchführst, solltest du als erstes klare Ziele und Anforderungen definieren. Diese gilt es gemeinsam mit den wichtigsten Interessengruppen deines Unternehmens zu erarbeiten, um sicherzustellen, dass das BI-System die spezifischen Bedürfnisse und Ziele deines Unternehmens erfüllt. Dazu gehört, die Gründe zu verstehen, warum das BI-System benötigt wird, welche Datenquellen erfasst werden müssen, welche Analysen benötigt werden und welche Ausgabeformate erforderlich sind.
Anschließend folgt der wohl technischste Part deines Data-Projekts: bis dato isolierte Datenquellen – Shopsystem, ERP, CRM, Excel, Facebook, Google & Co – werden an einem Ort, dem Cloud Data Warehouse, zentralisiert. Hierbei gilt es auf Basis moderner Tools und Systeme, robuste Data-Pipelines aufzubauen, durch die sichergestellt wird, jederzeit auf aktuelle und richtige Daten zugreifen zu können.
Nun erfüllen die aus den Quellsystemen extrahierten Rohdaten leider in den seltensten Fällen bereits all deine Analyseanforderungen. Entsprechend geht es im nächsten Schritt darum, Infos verschiedener Tabellen zusammenzuführen, Datensätze um Fehlerwerte und irrelevante Spalten zu bereinigen oder spezifische Logiken und Kennzahlen deines Geschäfts zu berechnen.
Ist dies erreicht, ist bereits ein Großteil der Arbeit getan. Im nächsten Schritt geht es um die Anwendung: auf Basis deiner nun zentralisierten und strukturierten Datensätze kannst du Berichte mit den verschiedensten Visualisierungen erstellen, deine transformierten Daten wieder zurück in deine Quellsysteme fließen lassen oder auf Basis intelligenter Analysen Prognosen für die Zukunft stellen – deine Anforderung, dein Use Case!
Die größte Herausforderung in BI-Projekten liegt im letzten Schritt: Eine Datenkultur schaffen, in der es gelebte Praxis wird, Entscheidungen basierend auf Daten anstelle des eigenen Bauchgefühls zu treffen. Hierfür gilt es durch spannende Leuchtturmprojekte Begeisterung für die Arbeit mit Daten zu schaffen, durch Schulungen technische Ängste im Umgang mit BI-Tools o.Ä. abzubauen und Organisationsstrukturen aufzubauen, die das richtige Mittel zwischen Self-Service und zentraler Bereitstellung schaffen.
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Ziele definieren
Zielgruppengenaue Budgetverteilung im Marketing oder effizientere Verteilung von Einkaufsvolumen? Ganz zu Beginn solltest du wissen, wie dir Daten in deinem Business helfen können und welche Erkenntnisse du benötigst, um richtig entscheiden zu können.
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Daten zentralisieren
Zig Datensilos in den vereinzelten Ordnerstrukturen von Abteilungen? Um Datenqualität und -vertrauen entlang deiner Organisation zu gewährleisten, gilt es, alle relevanten Daten an einem Ort zu zentralisieren.
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Daten transformieren
Noch sind deine zentralisierten Daten nicht in der Lage, zu Erkenntnissen zu führen. Hier werden Marketingausgaben deinen spezifischen Kampagnen zugeordnet. Lagermengen den einzelnen Standorten. Und Deckungsbeiträge genau so berechnet, wie es dein Geschäftsmodell vorsieht.
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Erkenntnisse gewinnen
Ob Visualisierung in BI-Tools wie Power BI oder Tableau, Reverse ETL Lösungen mit Tools wie hightouch oder ML-Anwendungen entlang deiner Unternehmensprozesse - am Ende geht es darum, Erkenntnisse zu schaffen!
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Datenkultur schaffen
Auf der Reise zur gelebten Nutzung von Daten im täglichen Handeln gilt es, deine Kolleg*innen mit allen Mitteln auszustatten, die sie für die Berücksichtigung von Daten in ihrer Entscheidungsfindung benötigen.
🚀 Schritte erfolgreicher BI-Projekte
Um wirklichen Erfolg bei der Implementierung von BI Projekten zu sichern gilt es, von zuverlässiger Zentralisierung isolierter Datenquellen bis zur Mitnahme von Kolleg*innen beim Einsatz von Daten in ihrem täglichen Handeln, folgende Schritte zu berücksichtigen:
🚀 Starte heute mit deinem BI-Projekt!
Du merkst – auf dem Weg zur wirklich erfolgreichen datengetriebenen Organisation gilt es einige Schritte zu berücksichtigen. Von der Aufnahme konkreter Anforderungen über die Zentralisierung und Transformation ungeordneter Rohdaten bis zur Erkenntnisgewinnung und Anwendung im Rahmen deiner Organisation. Dabei bist du natürlich nicht auf dich allein gestellt!
Wir helfen dir gerne bei deinem Projekt – von initialer Anforderungsaufnahme bis zur Schulung von dir und deinen Kolleg*innen. Kontaktiere uns noch heute und finde heraus, wie mit Hilfe von Daten auch in deinem Unternehmen bisher ungeahnte Potenziale genutzt werden können.