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Die Brücke für Business Intelligenc: Datenintegration im Controlling

Unzureichendes Metadatenmanagement bremst Business Intelligence – Mehr Fokus auf die Datenintegration im Controlling nötig

Laut einer neuen Studie von Sopra Steria Consulting und dem IT-Analysehaus Business Application Research Center (BARC) drohen die Mehrwerte der Digitalisierung verpasst zu werden, weil immer noch nicht alle verfügbaren Informationen für die Analysen genutzt werden. Warum aufgrund dessen die Datenintegration im Controlling immer mehr Bedeutung gewinnt, lesen Sie hier.

Auf Basis der Studie führte Michael Kroker in seinem Wirtschaftswoche-Blog letzte Woche drei zusammenhängende Ursachen für die geringen Fortschritte im Datenmanagement auf, die da wären:

  1. Stagnierende Budgets für Business Intelligence (BI) und Data Analytics resultierend aus
  2. bisher ausbleibenden oder stagnierenden Return-on-Investment (ROI) der BI & Analytics-Initiative resultierend aus
  3. schlechter Datenqualität und unzureichendem Metadatenmanagement

Folgerichtig würden Unternehmen das Potential wachsender Datenbestände und neuer Datenquellen nicht ausnutzen. Grund dafür ist, dass Daten wegen unzureichender Qualität bzw. fehlendem Metadatenmanagement nicht gefunden, verwendet oder sinnvoll verknüpft werden können. Ein ganz klares Resultat von mangelhafter oder fehlender Datenintegration, die oft nur in geringem Maße Teil von Business Intelligence-Lösungen ist.

Controlling-Abteilungen bei Business Intelligence weit vorn – auch bei der Datenintegration?

Dabei sind die Controlling-Abteilungen laut der Studie von Sopra Steria Consulting und dem IT-Analysehaus Business Application Research Center (BARC) mit 92% schon ganz vorn bei der Nutzung von BI & Analytics im Unternehmen. Auf dem Fuße folgen das Risikomanagement im Finanzsektor (70%) und das Kundenmanagement (60%). Doch während die systematische Erschließung von unternehmensinternen, strukturierten Daten zu 94% in den befragten Unternehmen abgeschlossen ist, tun sie sich mit der umfassenden Integration von Ereignis- und Prozessdaten noch schwer. Hier sehen sie sich bei einer Erfüllungsquote von 53%. Die Zukunftsmusik spielt dann bei den maschinengenerierten Daten aus der Industrie 4.0 (35%), Daten aus Weblogs und Clickstreams (30%) sowie unstrukturierten Textdaten (29%).

Die Datenintegration im Controlling muss also viel stärker als zuvor im Fokus und vor allem am Anfang von Business Intelligence-Initiativen stehen. Dabei ist weniger der Aufbau eines Data Warehouses als zentrale, standardisierte Datenbasis als große Herausforderung zu sehen. Sondern der Kernpunkt besteht darin, ein standardisiertes Datenmodell zu haben, welches die Daten aus möglichst vielen Datenquellen wie zum Beispiel ERP-, Kassen- und Zeiterfassungssystemen standardisiert extrahiert und im Data Warehouse speichert. Ein strukturierter aber auch flexibler Zugriff von Business Intelligence-Systemen auf diese gemeinsame Datenbasis – den Single Point of Truth – bildet dann den benötigten Abschluss des Prozesses.

An unseren Kundenanfragen erkennen wir bereits ein erhöhtes Interesse an der Datenintegration im Controlling. Besonders im Bereich des Vertriebscontrollings ist die Vernetzung mehrerer Systeme derzeit besonders gefragt. Doch auch hier ist noch Luft nach oben, besonders im reinen Unternehmenscontrolling, das sich bisweilen zu sehr auf die Standard-Unternehmensdaten beschränkt. Ebenso ist die Auffassung verbreitet, dass der Datenaustausch durch manuelle Exporte aus dem Quellsystem und Uploads von CSV-Listen in das Business Intelligence- oder Auswertungssystem ausreicht. Das hat auch durchaus seine Berechtigung, wenn nur jährlich oder halbjährlich ausgewertet wird. Dann lohnt sich das Investment in eine oder mehrere Schnittstellen sicherlich weniger. Doch der Sinn von Data Analytics und Business Intelligence liegt gerade in der kontinuierlichen, das heißt quartalsweisen, besser noch monatlichen oder sogar wöchentlichen Auswertung von Daten. Hier kann nur mittels flexibler Standardschnittstellen, die Datenintegration im Controlling und damit auch Data Analytics vorangetrieben werden.

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