Große Datenmengen richtig nutzen

Die durch die zunehmende Digitalisierung von Abläufen ausgelöste Datenvermehrung führt bei KMU zu wachsenden Problemen. Dies belegt auch die Studie „Analytical Execution for today’s Midsize Enterprise“ der Aberdeen Group aus dem Jahr 2015: Mehr als 45 Prozent der mittelständischen Unternehmen treffen Entscheidungen, die auf fehlerhaften oder unvollständigen Daten beruhen. 90 Prozent der Entscheidungsträger besitzen nicht die richtigen Informationen, wenn sie diese benötigen und mehr als ein Viertel der Unternehmen beklagen, dass Daten zu fragmentiert und verstreut sind, um sich ein klares Bild über ihre aktuelle geschäftliche Lage zu verschaffen.

Die in den meisten Firmen genutzten operativen Systeme wie ERP-, CRM- oder Buchhaltungs-Software sind in der Regel nicht dafür optimiert, große Datenmengen zusammenzuführen und unter bestimmten Aspekten auszuwerten. Diese Aufgabe übernehmen sogenannte Business-Intelligence-(BI-)Systeme. Da diese Systeme jedoch in der Vergangenheit so komplex waren, dass sie nur mit erheblichem technischen und personellen Aufwand betrieben werden konnten, wagten es Mittelständler bisher kaum, BI-Systeme einzusetzen.

Benutzerfreundliche Analysen in Echtzeit

Deshalb liegen viele Daten bei kleinen und mittleren Unternehmen häufig in „Lager“-Manier ungenutzt im Datenspeicher. Um diese oft enormen Datenbestände zum Vorteil des Betriebs zu nutzen, empfiehlt es sich für ein Unternehmen, Technologien zu implementieren, die mit großen Datenvolumen umgehen können. Die heute dazu angebotenen ERP-Lösungen, die eine Analyse-Lösung integriert haben wie zum Beispiel die Mittelstandssoftware Sage X3, sind heute deutlich einfacher zu handhaben als die BI-Ungetüme vergangener Tage.

Mit einem integrierten Self-Service-Tool für die Analyse können die Daten aus den Haupteinsatzgebieten wie Einkauf, Verkauf, Lager, Finanzen, Fertigung oder Services aufbereitet werden. Dafür muss kein Administrator mehr gefragt oder behelligt werden und der User kann seine Abfragen selbstständig durchführen. Unterstützt wird er dabei von einem transparenten Datenmodell, das aufzeigt wo welche Daten zu finden sind. Das heißt, das BI läuft praktisch im Hintergrund mit.

Der Mehrwert eines integrierten BI-Tools liegt für den Anwender darin, dass alle entscheidungsrelevanten Daten für Standardauswertungen aufgrund einer gemeinsamen Datenbank durchgängig und in Echtzeit verfügbar sind. Auch die Option, individuelle Abfragen zu kreieren, ohne dafür einen IT-Auftrag erstellen zu müssen, kommt einem ungeschulten Anwender entgegen. Ebenfalls ein großer Gewinn für Fach- und Führungskräfte: Sie können mithilfe von Verfahren zur Mustererkennung neue Möglichkeiten entdecken, die in den Datenbeständen verborgene Zusammenhänge in wirtschaftlichen Mehrwert für das Unternehmen ummünzen. Entscheidend ist bei einer solchen Lösung, dass Management- und Detailansichten alle Felder des Unternehmens im Ganzen wie auch einzelne Business-Units oder Länder im Detail abbilden können.

Der Vorteil einer Trennung zwischen Applikation und Datenbank ist, dass das integrierte BI-Werkzeug auf einen gemeinsamen Datentopf mit laufenden, strukturierten und unstrukturierten Daten aus den verschiedensten Ländern oder Geschäftsbereichen zugreifen kann. Dadurch ist ein Anwender frei in der Definition seiner Analyse-Fragen. Module und Strukturen geben ihm keinen Weg vor. Manchmal lassen sich hier Zusammenhänge von Ursache und Wirkung aufdecken, auf die ein Vertriebler oder Geschäftsstellenleiter im Arbeitsalltag nie kommen würde. Das für viele wahrscheinlich überraschendste Beispiel ist der Zusammenhang zwischen dem gleichzeitigen Verkauf von Windeln und Bier in den Abendstunden eines Ladens. Woran es liegt? Frustrierte Väter, die zum Windelnholen geschickt wurden, belohnen sich offensichtlich gern mit einem Sixpack Bier. Laut "Spiegel" hat der amerikanische Discounter WalMart nach diesem Analyseergebnis Windeln und Bier im Supermarkt nebeneinandergestellt. Daraufhin sind die Verkäufe explodiert.

Mit einem BI-Werkzeug, das auf eine einzige gemeinsame Datenbank zugreift (weil die Firma mit einer integrierten ERP-Lösung arbeitet) lässt sich außerdem auch die Wertschöpfungskette eines Unternehmens untersuchen. Denn wer nur einzelne voneinander losgelöste Bereiche wie Auftragseingang oder Produktionsplanung oder Logistik betrachtet, kann keine Abhängigkeiten erkennen. Das Übereinanderlegen bzw. Verschneiden der Daten erlaubt eine bessere Aussagefähigkeit. Wenn man dann noch die Analysen in kurzen Intervallen vornimmt und sie mehrstufig gestaltet, können verschiedene Betrachtungsweisen übereinandergelegt werden. So werden Mängel oder „Störer“ im Getriebe schneller erkannt und Gegenmaßnahmen können leichter generiert werden.

Eine zentrale Rolle bei der Benutzerfreundlichkeit spielen bei den heutigen Lösungen auch neue Techniken und Tools zur Visualisierung von Daten. Mit grafischen Dashboards und interaktiven Berichten erhalten zum Beispiel Führungskräfte einen Echtzeit-Überblick über die für sie relevanten Unternehmenskennzahlen, ohne lange in Zahlenkolonnen suchen zu müssen. So gewinnen sie beispielsweise auch die nötige Zeit, um sich mit Mustererkennung oder „What-if-Analysen“ zu beschäftigen, die wertvolle Informationen für strategische Entscheidungen, aber auch für die Optimierung operativer Prozesse liefern können.

Bei einer zeitgesteuerten Verarbeitung können z.B. die Daten am Tag erfasst und in der Nacht die passenden Analysen aufbereitet werden. Ein regelmäßiger Versand der Analysen erfolgt mit E-Mails, die vom Verarbeitungsserver automatisch gesteuert werden. So können die Produktionsverantwortlichen die Berichte zu einem festgelegten Zeitfenster anschauen und auf die Ergebnisse entsprechend reagieren.

Fazit

Beim intelligenten Einsatz von Data-Mining lassen sich sehr viele Informationen und Analysen aus einem Datenpool gewinnen. Daraus können Produktion, Marketing und Vertrieb ihre Schlüsse ziehen und Maßnahmen einleiten. Auch mittelständische Unternehmen können über das integrierte ERP-System Zusammenhänge von Informationen visualisieren und sich damit bestimmte Abhängigkeiten überhaupt erst bewusst machen, wie das Beispiel „Bier und Windeln“ zeigt. Auf diese Weise lassen sich Datengräber in Datenschätze verwandeln.

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