Ist Business Intelligence (BI) im Jahr 2020 noch relevant?

Worin ist die Relevanz von BI begründet?

Schon 1996 – da begann übrigens meine persönliche BI-Geschichte – war Business Intelligence (BI) kein IT-Hobby, sondern mit einer konkreten Aufgabe versehen. Diese bestand darin, Entscheiderinnen und Entscheider in die Lage zu versetzen, mit relevanten Informationen bestimmte Sachverhalte zu beurteilen. In den letzten zwei Jahrzehnten kam, neben der Aufgabe, Informationen bereitzustellen, ein wachsender Bedarf hinzu, diese Informationen auch zu erklären. Darüber hinaus sollten auch die verschiedenen Optionen für die zu treffende Entscheidung näher beleuchtet werden. Diese Entscheidungsunterstützung ist auch heute noch Kernaufgabe von BI und bildet eine klare Abgrenzung zum reinen Berichtswesen.

Vor zwanzig Jahren waren es die IT-Abteilungen, die solche entsprechenden Berichte zur Verfügung gestellt haben. Inzwischen geht der Trend immer mehr zu Self-Service BI und Data Exploration, einem denkbar breit gefächertem Konzept. Dessen direkte Nutzung von Datenquellen birgt jedoch ein erhebliches Potential für Konflikte mit den Anforderungen an eine verlässliche BI. Als Garant für eine Governance, die den Single-Source-Of-Truth-Gedanken erreichbar macht, unterstützt an dieser Stelle eine gemanagte Datenschicht.

Was macht verlässliches BI aus?

Die erwähnten Anforderungen ergeben sich direkt aus der postulierten Grundaufgabe der relevanten Informationen. Für Entscheiderinnen und Entscheider erschließt sich diese Relevanz aus einer zeitnahen Verfügbarkeit verlässlicher Daten und im erweiterten Sinne aus einer flexiblen Anpassbarkeit an sich verändernde Rahmenbedingungen. Das ermöglicht es der Person, die Entscheidungen trifft, eine fundierte Basis zur Verfügung zu stellen – ohne zeitlichen Verzug und ohne Risiko auf Fehlinformationen.

Nur wenn diese Faktoren ausreichend Würdigung finden, kann mit dem Übergang in eine konkrete Umsetzung auch die Erfüllung der Anforderungen sichergestellt werden. Charakteristisch für ein BI-Projekt ist jedoch auch die Volatilität dieser Anforderungen. Schließlich kann in den seltensten Fällen im Vorfeld ein vollständiges Pflichtenheft erhoben werden. Daher gehen BI-Projekte oft mit einem definierten Zielkorridor an den Start und der Projekterfolg wird durch eine agile Kontrolle der Entwicklungsrichtung gesichert.

In vielen Fällen werden BI-Projekte höchstens technisch „auf der grünen Wiese“ umgesetzt. In der Regel gibt es bereits einen fachlichen Prozess, der die betrieblichen Notwendigkeiten umsetzt. Dieser ist allerdings häufig mit Problemen behaftet, die mit der Durchführung eines BI-Projekts erkannt und behoben werden sollen. Ein sorgfältiges Requirements Engineering bildet hier die Grundlage zum notwendigen Prozessverständnis.

Die aktuell im Projektgeschäft stärker werdenden Elemente der Advanced Analytics – etwa eine Einbindung von Machine-Learning-Komponenten oder die Nutzung von Cognitive Services – können eine Beratung über das gewohnte Requirements Engineering erfordern. Schließlich können hier Aspekte und Verfahren mit in den Scope wandern, zu denen der Kunde ja möglicherweise noch keine Anforderungen oder Prozesse definiert oder umgesetzt hat.

Welcher Prozess steckt hinter dem Prozess?

Nachdem das Verständnis für den fachlichen Prozess geschaffen wurde und auch ein Einblick über die beteiligten Akteure und Stakeholder vorliegt, muss dieser fachliche Prozess nur noch technisch abgebildet werden. Oder? Das mag früher so gewesen sein. Der Begriff des ETL mit seinen Stufen Extract, Transform and Load suggeriert da auch eine gewisse Gradlinigkeit. In heutigen Systemumgebungen ist diese aber oft gar nicht existent und endet zudem auch nicht mit dem Load.

Der bei adesso so beliebte BVB liefert uns hier schon eine etwas bessere Definitionshilfe – Beschaffen, Veredeln und Bereitstellen. In vielen Projekten ist zwar auch noch das klassische ERP-System als Quelle für Berichte auffindbar, jedoch sind die Quellen inzwischen sehr heterogen und es ist mit einem einfachen Laden nicht mehr getan. Es müssen Strukturen aneinander angeglichen, Teillieferungen gemischt, Stände historisiert, Daten anonymisiert oder pseudonymisiert und auch mal eine Web API oder öffentliche Quellen abgefragt werden. Und selbst der schon recht breite Begriff der Transformation wird den heutigen Anforderungen nicht mehr uneingeschränkt gerecht. Wenn die Stellungnahme einer KI gefragt ist oder größere Texte zerlegt und analysiert werden, dann ist spätestens der Begriff des Veredelns erreicht.

Alles in eine Tabelle laden und der Bericht kann erstellt werden - so einfach ist es jedoch nicht. Oft werden heutzutage verschiedene und teils widerstreitende Anforderungen an eine Abfrage der Daten gestellt. Dementsprechend werden Marts, Cubes und weitere Strukturen benötigt, um die fachlichen, technischen oder auch rechtlichen Schnitte zu ermöglichen.

Und an dieser Stelle sei auch noch erwähnt, dass der klassische Schritt des „Zahlen bunt machen“ heutzutage einen eigenen Blog-Artikel verdient und in manch einem Projekt den Umfang noch mal beachtlich anschwellen lässt. Nicht zuletzt, weil an dieser Stelle die Ergebnisse des Projekts für den Nutzer erst so richtig fassbar werden und die Frage beantwortet werden muss: „Bekomme ich die benötigten Informationen in der gewünschten Qualität?“

Ist das Projekt damit am Ziel?

Nun könntet ihr den Projekterfolg ja bereits garantiert sehen, wenn bis hierhin alles erfolgreich verlaufen ist. Allerdings sind diese Schritte ebenfalls wieder in weitere Schichten eingebettet. An dieser Stelle müsst ihr euch die Frage stellen, wie zeitnah, in welcher Frequenz oder auch Granularität die verschiedenen Daten vorliegen.

Wenn auch diese Dinge beantwortet sind, kann ein Projekt viel Aufwand im Thema „Governance“ erleben. Administrativ stellt sich nicht nur die Frage, wer was sehen darf, sondern teilweise sogar, wer einen Bericht qualitätssichern kann, wer freigibt, wer veröffentlicht oder wer beispielsweise eine Anfrage auf Zugriff freigibt. Die Prozesse, mit denen bei großen Kunden die Governance geregelt wird, stehen in einem stetigen Widerstreit mit den Anforderungen, die moderne und explorative ad-hoc-Analysen auf unstrukturierten Daten erfordern. Hier gilt es, eine Balance zwischen den Anforderungen herzustellen.

Schon früh erkennbar sind zudem Aspekte, die im Requirements Engineering berücksichtigt werden, in modernen BI-Projekten aber zunehmend aufwändig sind: Die Abgrenzung eines Systems. In Zeiten mobiler und organisationsfremder User, bei Trends zu Cloud-Ressourcen und bei der kaum noch zu haltenden On-Premises-Grenze, können sich Fokus, Kontext und Kontrolle oft zur Projektlaufzeit noch verschieben.

Ist das überhaupt noch BI?

Nachdem BI ja nicht mehr so klassisch dem reinen Berichtswesen zugeordnet werden kann, ergibt sich natürlich die Frage, ob es sich überhaupt noch um BI handelt. Hierüber ist sicherlich das eine oder andere Glas Wein geleert worden. Einen einfachen und griffigen Begriff, der zudem den verschiedenen Szenarien gerecht wird, hat dies aber noch nicht hervorgebracht.

Von allen Seiten stürmen BI-Themen auf Abteilungen, Teams und Projekte ein - verbunden mit einer Breite an Skills, die „klassische DWH-ler“ gar nicht so bei sich verorten mögen. In einer Zeit, in der vieles in Bewegung ist, mag der Begriff technisch unscharf sein, er beschreibt aber auch 2020 noch zutreffend, was Kundinnen und Kunden zu erreichen versuchen: Den Erkenntnisgewinn aus Daten. Und dies wird schon lange Zeit angemessen durch den Begriff Business Intelligence ausgedrückt.

BI, eingebettet in die adesso Philosophie

Der adesso claim „business. people. technology.“ beschreibt passgenau das adesso-Erfolgsrezept für BI-Projekte. Ein tiefes Verständnis für die Prozesse und den Markt in dem Kunden operieren, eine hohe Affinität für die an den Prozessen beteiligten Personen und eine große technologische Abdeckung. Diese Fähigkeiten machen adesso zu einem verlässlichen Partner. Mit der akademischen Anbindung an die BI Community bleibt adesso permanent am Puls der technologischen Entwicklung und ist gleichzeitig fit für die sich wandelnden und wachsenden Anforderungen, die an BI-Projekte geknüpft werden.

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