Von Business-Intelligence-Lösungen profitiert Information Builders zufolge nicht nur die Management-Ebene. Je mehr Entscheider gewinnbringend mit BI-Applikationen und kontextrelevanten Daten arbeiten, desto größer der Nutzen für das Unternehmen. Die Möglichkeit, rasch auf Informationen zuzugreifen, erfordert daher einen strategischen Ansatz bei der Datenbereitstellung. Unternehmensweit einsetzbare Business-Intelligence (BI)-Plattformen stellen alle für diese Aufgabe benötigten Tools bereit. Entscheidungsunterstützende Applikationen umfassen sowohl Self-Service- als auch klassische BI-Tools; beide werden über eine gemeinsame unternehmensweit einheitliche Architektur bereitgestellt. Bei der Evaluation und Auswahl einer Enterprise-BI- und Analytics-Plattform sollten Unternehmen auf jeden Fall die folgenden fünf Kriterien berücksichtigen, erklärt Information Builders, Anbieter von BI-, Analytics-, Datenintegritäts- und Datenqualitätslösungen.
1. Kontextrelevante Daten für alle Entscheider zur Verfügung stellen.
Entscheider auf allen Hierarchieebenen eines Unternehmens, aber auch Lieferanten, Geschäftspartner und Kunden, können von kontextbezogenen Daten und Erkenntnissen profitieren, wie sie eine Enterprise-BI-Plattform zentral bereitstellt. Mit einer fundierten Datenbasis sind Benutzer in der Lage, schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Je höher die Akzeptanz und die Verbreitung datengesteuerter Entscheidungen bei allen an den Geschäftsprozessen Beteiligten sind, desto besser für die Unternehmensentwicklung.
2. Vertrauenswürdige Daten ausliefern.
Damit Anwender effiziente Analysen produzieren und handlungsrelevante Erkenntnisse gewinnen können, sind sie auf verlässliche Daten angewiesen. Da immer mehr interne und externe Datenquellen als Informationsbasis für Analysen zur Verfügung stehen, werden Datenqualität und Data Governance zu kritischen Erfolgsfaktoren. Beide werden über die Enterprise-BI-Plattform sichergestellt.
3. Einfache, intuitive Benutzeroberfläche.
Die Benutzeroberfläche der Enterprise-BI-Plattform sollte Werkzeuge und Funktionen anbieten, die Anwender bei ihren Datenanalyse-Aktivitäten optimal unterstützen und begleiten – von der Datenbeschaffung über die -aufbereitung bis zur Veröffentlichung und Nutzung der Ergebnisse durch andere Benutzer. Anwender aus den Fachabteilungen oder Kunden sollten beispielsweise nicht gezwungen werden, mit einem komplexen Data-Discovery-Tool zu arbeiten.
4. Skalierbarkeit und Agilität.
Wenn Unternehmen wachsen, und immer mehr interne und externe Anwender BI-Applikationen einsetzen, sind Skalierung, aber auch Agilität von entscheidender Bedeutung. Immer wieder sind in der Vergangenheit Analytics-Projekte gescheitert, weil sie die steigende Zahl von Benutzern nicht bewältigen konnten. Darüber hinaus sind eine effiziente und agile Datenaufbereitung und Datenanalysen von größter Bedeutung, um die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu steigern.
5. Umfangreiche, leistungsstarke Verwaltungsfunktionen.
Die verfügbaren Managementfunktionen für Provisionierung, Sicherheit, Authentifizierung, rollenbasierte Anmeldesysteme, Single-Sign-On, Metadatenverwaltung, Governance sowie Tools zur Entwicklung und Implementierung von Applikationen spielen eine wichtige Rolle für die erfolgreiche Einführung und die Nutzung einer Enterprise-BI-Plattform.
„Wir befinden uns in einer interessanten Phase in der Entwicklung der BI- und Data-Analytics-Lösungen. Vor einigen Jahren kamen Self-Service-Analysetools auf den Markt und ermöglichten Anwendern in den Fachabteilugen eine völlig neue Flexibilität, ihre Daten eigenständig, entscheidungsrelevant aufzubereiten. Traditionelle BI-Werkzeuge für vorkonfigurierte Charts, Berichte, Dashboards und Applikationen verloren an Bedeutung und wurden von einigen Marktbeobachtern sogar für veraltet erklärt“, erläutert Nathan Jagoda, Country Manager Germany bei Information Builders. „Heute sind unternehmensweit einsetzbare BI-Plattformen zur Unterstützung datengetriebener Geschäftsprozess gefragt, die operative BI-Architekturen mit zahlreichen Nutzern wiederum mit agilen Self-Service-Analysen kombinieren.“