Do’s und Don’ts bei der Nutzung von BI

Feature | 3. April 2006 von admin 0

Um den Gewinn zu maximieren, müssen Unternehmen über alle Geschäftsprozesse unzählige voneinander abhängige Aktivitäten überwachen, die einzelnen Ergebnisse analysieren und auf Basis dieser Informationen Entscheidungen fällen. Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe beispielsweise verfügen über komplexe Supply-Chain-Netzwerke. Sie müssen immer mehr Produkte von verschiedenen Herstellern, ihre eigenen Kunden und gesetzliche Anforderungen wie aus dem Sarbanes-Oxley Act immer rascher unter einen Hut bringen. Der Warentransfer von der Produktionsstätte zum Endverbraucher muss bei diesen Unternehmen durch das Finanzsystem oder die Human-Resources-Lösungen begleitet werden. Hierbei kommt es vor allem auf eines an: Schnelligkeit bei der Produktentwicklung, Schnelligkeit bei der Montage und Schnelligkeit bei der Lieferung und dem Service für Händler und Kunden. Die traditionellen Geschäftsmodelle verändern sich hin zu transparenten, kundenorientierten Wertschöpfungsketten. Um erfolgreich zu sein, ist die Integration der OEMs, Lieferanten, Händler und Kunden ausschlaggebend.

Verschiedene Branchen, verschiedene Prozesse, verschiedene KPIs

Liste der KPIs

Liste der KPIs

Produkte wie SAP NetWeaver Business Intelligence kombinieren Planungs- und Simulationsmöglichkeiten mit Data-Warehousing-Funktionalitäten, um eine kohärente und umfassende Analyselösung zu bieten, die sich auf unterschiedliche Anwender in verschiedenen Branchen zuschneiden lässt. Die vorkonfigurierten Geschäftsinhalte der Lösung umfassen Datenextraktoren, Berichtsvorlagen und Metriken in Form von Key-Performace-Indikatoren (KPIs).
Die Liste der relevanten KPIs variiert logischerweise von Unternehmen zu Unternehmen. Sie ist abhängig von verschiedenen internen und externen Faktoren, einschließlich des Genres eines Unternehmens. Ob die Business-Intelligence-Lösung vernünftige KPIs errechnen kann, hängt von den Daten ab, die im Transaktionssystem, also der Originalquelle, abgelegt sind. Für Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe haben beispielsweise die Materialkosten einen erheblichen Einfluss auf die Gewinnmarge. Generell wiederum sollten alle Branchen ein Auge auf einen guten Kundenservice haben – zufriedene Kunden zahlen sich früher oder später in Form von Marktanteilen aus.

Eine mögliche Business-Intelligence-Architektur

KPIs und die Transaktionsprozesse

KPIs und die Transaktionsprozesse

Jede BI-Analyse ist normalerweise weniger detailliert als die Quellinformationen im Transaktionssystem (OLTP – Online Transaction Processing). Tatsächlich ist im Hinblick auf die Performance eine hohe Granularität des Transaktionssystems eher nachteilig für die BI-Analysen. Obwohl die Prozesse, aus denen Daten im Transaktionssystem entnommen werden, um sie in KPIs zu verwandeln, von Unternehmen zu Unternehmen variieren, gibt es in einigen Fällen einen gemeinsamen Nenner. So scheint branchenunabhängig beispielsweise die Annahme sinnvoll zu sein, die Kennzahl „Marktanteil“ aus den Daten der Verkaufsaufträge und Verkaufsangebote oder der Rechnungsdokumente zu ermitteln.
SAP NetWeaver Business Intelligence entnimmt solche Daten entweder einer SAP-Lösung, aus Nicht-SAP-Systemen oder sonstigen Datenquellen mit Hilfe SAP NetWeaver Exchange Infrastructure. Die Architektur besteht aus aufeinander folgenden Schichten, dem Primary-ODS, den Datenwürfeln (Info-Cubes) und dem Multi-Provider.
Der Primary-ODS hält gewöhnlich reichlich detaillierte Daten vor, die denen im Quellsystem oftmals sehr ähnlich sind. Transferregeln bestimmen die Transformation von Daten aus dem Quellsystem in die ODS-Schicht. Diese Regeln werden entweder durch direktes Mapping der Felder im Quellsystem, durch kleine ABAP-Routinen oder durch vordefinierte Funktionen in einer Library festgelegt. Solche Transferregeln sortieren im einfachsten Fall lediglich Sonderzeichen wie “!” oder “@” aus den Zeichenketten des Quellsystems.
In der darauf folgenden Schicht, den Datenwürfeln, wird der Übergang vom Transaktionsreporting zum analytischen Reporting vollzogen. Zum einen erhält der Anwender aggregierte Informationen. Zum anderen werden die Daten in einem multidimensionalen Modell dargestellt, sie lassen sich daher scheibchenweise aufarbeiten. Zum dritten ermöglichen es die Datenwürfel, Informationen aus mehreren ODS zu konsolidieren. Regeln dienen dazu, die Daten vom Primary-ODS in den Ziel-Datenwürfel zu transformieren. Werden auf diese Weise etwa Sales Order ODS, Delivery ODS und Billing ODS zusammengelegt, erhält das Management eine integrierte Sicht auf den gesamten Verkaufszyklus.
Multi-Provider erfüllen spezielle analytische Anforderungen, etwa das cross-funktionale Reporting. Sie sind nützlich, wenn für dieselbe Reihe Kenndaten, etwa Material, Betrieb und Kalenderjahr, verschiedene Schlüsselzahlen, wie Bestellwert, Wareneingangswert und Rechnungswert, benötigt werden. Diese Schlüsselzahlen werden unter Umständen in verschiedenen Datenwürfeln vorgehalten.
Darüber liegt die Präsentationsschicht. SAP NetWeaver Business Intelligence ermöglicht Analysen mit Hilfe verschiedener Front-End-Werkzeuge, etwa dem BEx-Analyzer, dem SAP NetWeaver Portal, anderen Web-Applikationen oder dem Visual Composer. Jedes dieser Werkzeuge wird den einzelnen Geschäftsanforderungen eines Unternehmens entsprechend verwendet.

Daten analysieren und interpretieren

SAP NetWeaver Business Intelligence unterstützt eine solche Architektur mit Werkzeugen zur Abfrage, dem Reporting oder der multidimensionalen Analyse. Die Anwender greifen auf verschiedenen Ebenen auf Zusammenfassungen oder Detail-Ansichten zu, erstellen ihre eigene Reporting-Umgebung, stellen Daten individuell grafisch dar oder visualisieren die Beziehungen zwischen den einzelnen Informationen.
Die Ergebnisse der Analysen sind im SAP Business Information Warehouse, einem Bestandteil von SAP NetWeaver Business Intelligence, abgelegt. Benötigt der Anwender beispielsweise Informationen über die Umsatzerlöse seines Unternehmens, beginnt er möglicherweise zunächst mit Abfragen auf Länderebene. Anschließend geht er mit Hilfe der Analysewerkzeuge in die Tiefe und splittet die Daten nach Bundesland oder Verkaufsgebiet auf. In die SAP-Lösung sind ebenfalls Möglichkeiten zur Simulation und Geschäftsplanung integriert.

Die Performance ist entscheidend

Unabhängig von Architektur oder Lösung sollten die Anwender einige goldene Regeln bei der Verwendung einer BI-Lösung beachten.
Do’s:

  • Die BI-Lösung sollte dem Anwender als Analysewerkzeug bei der Entscheidungsfindung helfen.
  • Die BI-Strategie eines Unternehmens sollte mindestens einmal im Jahr darauf überprüft werden, ob sie mit der Gesamtstrategie im Einklang ist. Ist das der Fall, hilft eine starke BI-Plattform auch dabei, die Ziele des Unternehmens zu erreichen.
  • Je mehr gut geschulte Anwender sich der BI-Lösung bedienen, desto besser.
  • Die BI-Lösung sollte der Datenintegration im Unternehmen den Weg ebnen.

Don’ts

  • Das Autorisierungskonzept für die BI-Anwender darf nicht erst am Ende eines Projekts erstellt werden. Das Konzept hat unter Umständen Auswirkungen auf das Datenmodell und somit auf die Performance.
  • Der Einfluss der Performance auf den Erfolg eines BI-Projekts darf nicht unterschätzt werden. Für den Anwender ist es das Wichtigste, seine Analysen rasch zur Hand zu haben. Dieser Aspekt muss während der Datenmodellierung berücksichtigt werden.
  • ODS-Objekte dienen nicht dem Selbstzweck. Sie sollten beispielsweise der Erstellung einer Data-Warehouse-Schicht dienen, spezielle Ladezwecke oder spezielle Reportingaufgaben erfüllen.
  • Warum generische Extraktoren selbst erstellen, wenn der Business-Content Extraktoren enthält? Eigens erstelle Extraktoren haben unter Umständen wieder ihre eigenen Tücken – beispielsweise, wenn sie nicht automatisch Delta-Daten erkennen.
  • Eine Abfrage sollte anfänglich nie zu viele Informationen liefern. Die Anwender brauchen aggregierte Informationen auf Summenebene. Je nach Anforderung sollte der Anwender jedoch dann die Möglichkeit haben, auf Detailinformationen zuzugreifen – bis hinunter auf die Transaktionsebene.

Vikash Agrawal

Bala Ramakrishna

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