Um BI in der Praxis umsetzen zu können, werden bestimmte Informationen erwartet, die aber nicht jeder liefern kann.
Darum hier ein kleiner Auszug:
Eine Herausforderung, warum man sich überhaupt mit Business-Lösungen befasst, ist der hohe Aufwand bei den Zahlen- und Datenaufbereitungen. Die Daten liegen oft dezentral in verschiedenen Systemen und werden durch Berichtsexporte mit viel Aufwand z.B. in einer Excel-Datei zusammengetragen.
Die erste Aufgabe eines Business-Projekts ist daher, Daten des oder der ERP-Systeme für die Analyse in eine eigene Datenbank, das Data-Warehouse, zu stellen. Dies erfolgt durch Extraktion der Daten aus dem ERP-System, ihrer Transformation und dem Laden in das Data-Warehouse (ETL-Prozess).
Die zweite Aufgabe besteht darin, die für das Berichtswesen notwendigen analytischen Auswertungen einzurichten. Dies kann von einfachen Aggregationen von beispielsweise Umsatzzahlen einzelner Artikel, Artikelgruppen in den letzten Tagen, Wochen, Monaten bis hin zu komplizierten Analysen mittels Data-Mining gehen, beispielsweise Trendanalysen von Kundenverhalten.
Diese ntowendigen Analysen bilden die Geschäftsprobleme da. Denn das Problem ist, die Daten sind zwar vorhanden, aber nicht so Aufbereitet, dass Trends erkennbar sind.
Ein oft vernachlässigter Aspekt in BI-Projekten ist das Stammdatenmanagement.
Eine Controlling kann nur dann ihre Wirkung zeigen, wenn die Daten, die aus allen eingesetzten Systemen kommen, zuverlässig sind. Je mehr Systeme ein Unternehmen im Einsatz hat, oder je mehr Gesellschaften, Abteilungen und Fachbereiche mit sensiblen Stammdateninformationen umgehen, umso größer ist die Gefahr, dass ein Datenchaos entsteht. Karl-Heinz Müller, K. H. Müller oder Herr Karl Heinz Müller sind drei verschiedene Schreibweisen für den gleichen Kunden. An dieser Information hängen weitere, wie Anschrift, Telefon, E-Mail. Und es gibt weitere Bereiche wie Mitarbeiter, Lieferanten, Lager, Qualitätssicherung usw., die mit der ähnlicher Sensibilität gepflegt werden müssen.
So ergeben sich eine Kette an Prozessen, die genau spezifiziert und umgesetzt werden müssen. Damit realistische auswertbare Daten in der Aggregierung sinnvoll sind.
Diese Verständis und Umsetzung erkläre ich Ihnen in einem 2. tägigen Seminar.
In diesem Seminar, welches einen Workshop-Charakter besitzt, werden die Begrifflichkeiten erläutet: