Liebe(r) Head of BI, ich weiß, die Wahrheit ist manchmal hart zu hören, aber letztlich nützt es doch niemandem, die Augen davor zu verschließen. Ja, Du hast ein ganz tolles BI-System / Analyse-Tool / Eigenbau-DWH-mit-angeschlossenem-Visualisierungsdings. Ja, Du hast das genau nach den blurry Anforderungen Deiner Business-User entworfen (wenn sie Dir denn auf Deinen Requirements-Fragebogen geantwortet haben) und kannst ganz toll damit arbeiten. Ja, das IST super für Dich und Deine Analysten- und Controller-Leute und auch für die Leute, die eure direkten Berichtsempfänger sind – das Problem ist nur, dass es sonst niemanden weiterbringt. Lass mich erklären, warum.

1) Ihr könnt nicht alles für jeden analysieren

Glaub mir, viele haben es versucht. Ganze Heerscharen von Analyst*innen und Controller*innen haben jahrzehntelang nach dem Zulieferer-Prinzip gelebt: “Sag mir, welche Zahlen Du brauchst, ich gebe sie Dir”. Dieses Prinzip ist mit seinem zugrundeliegenden Dienstleistungsversprechen sicherlich aller Ehren wert, konnte aber nur so lange wenigstens halbwegs funktionieren, solange sich Businesses noch in eher gemächlichem Tempo fortbewegen konnten – denn wenn eine Person (oder lass es ein Team sein) in derlei Aufgaben den Zulieferer für alle spielt, ergibt das zwangsläufig ein Bottleneck, das Zeit kostet. Das Opfer dieser Zeit ist heute jedoch keine Option mehr; schon gar nicht, weil die Verfügbarkeit von Daten heute ungleich wichtiger ist als je zuvor – das bedeutet ungleich mehr Stakeholder im Unternehmen, die Daten von Dir brauchen, und ungleich mehr Daten, die von jenen Stakeholder gebraucht werden (und das, wie gesagt, ungleich schneller). Das lässt nur einen Schluss zu: Das Zulieferer-Prinzip ist nicht mehr tragfähig. Tatsächlich ist es vor Jahren schon gescheitert – und doch noch immer gängige Praxis.

2) Es geht nicht mehr nur um Reporting und Analyse

Ich habe es schon erwähnt: Die Verfügbarkeit von (oder eigentlich: die Wertschöpfung aus) Daten ist heute ungleich wichtiger als je zuvor. Für Deine Analyst*innen und Controller*innen ändert sich dadurch zunächst mal kaum etwas, denn in ihrem Job ging es schon immer um Reporting und Analyse. Der Unterschied ist jedoch: Früher ging es im ganzen Unternehmen bei allem, was mit Zahlen zu tun hatte, irgendwie um Reporting und Analyse – doch das ist heute nicht mehr so. Ja, Reporting ist unverändert wichtig zur Herstellung von Transparenz auf allen Ebenen im Unternehmen. Und ja, Analyse ist unverändert wichtig zur Ergründung von Zusammenhängen sowie zur Aufdeckung von Risiken und Potentialen. Zu diesen zwei Säulen des datengetriebenen Arbeitens kommen heutzutage jedoch noch eine dritte und vierte – und hier stecken die 90% Deiner Kollegen, zu denen Deine Lösung tatsächlich gar nicht passen kann:

• Säule Nr. 3: Daten zur besseren und schnelleren Entscheidungsfindung in der Operativen. Wieviel Budget soll ich in welche Kampagne stecken? Welche Produkte sollten wo promotet werden? Wieviel muss ich nachbestellen von Produkt X und Y? Der Schlüssel zum Erfolg für die datengetriebene Beantwortung operativer Fragen dieser Art ist: einfache Handhabung der entsprechenden Daten-Tools für die entsprechenden Kollegen in der Operativen, denn diese sind naturgemäß keine Analyst*innen, Controller*innen oder BI-Expert*innen. Und weil ihre Kompetenz woanders liegt als im virtuosen Umgang mit Zahlen und Datenbanken, brauchen sie andere Werkzeuge als ihr – maßgeschneidert für ihre jeweilige Aufgabe. Noch dazu brauchen sie wahrscheinlich zumindest teilweise auch andere Daten, vielleicht sogar aus anderen Systemen – insgesamt ist also voraussichtlich eine größere bzw. ganzheitlichere Datenbasis vonnöten als sie in Deinem primär auf eure eigenen Bedarfe zugeschnittenen DWH vorhanden ist.
• Säule Nr. 4: Daten zur Automatisierung von operativen Prozessen. Automatisierte Email-Strecken für dynamische Kundensegmente? Automatisierte, persönliche Produktempfehlungen im Webshop? Dynamisches Pricing? Automatisiertes Ad Bidding? All diese Themen haben das Potential, Dein Unternehmen allein mit der Macht seiner Daten deutlich effektiver und effizienter zu machen. Auch sie werden mit Deinem DWH aus den frühen 2000er Jahren jedoch voraussichtlich nicht auskommen, denn auch sie brauchen eine ganzheitliche Datenbasis – und vor allem eine, die den Anforderungen von Automatisierungsstrecken technisch und performanceseitig gewachsen ist.

Zur Nutzung Deiner Lösung bleiben neben Dir also höchstens die 10% der Belegschaft, die hauptsächlich auf Reporting und Analyse im engeren Sinne angewiesen sind. Und deren benötigte Daten in Deinem DWH vorhanden sind. Und die in der Lage sind, mit Deinem System zu arbeiten. Das spricht keineswegs gegen Dein System, führt aber den dringenden Bedarf nach zusätzlichen Lösungen vor Augen.

3) Der Geist der Digitalisierung erfordert Datendemokratie

Dieser Aspekt ist in Punkt 1) und 2) eigentlich schon enthalten, doch da er gar nicht genug betont werden kann, mache ich einen eigenen Punkt daraus: In Zeiten der Digitalisierung sind Daten der Dreh- und Angelpunkt in jedem gut aufgestellten Unternehmen (zumindest in einem gewissen Sektor, von dem Commerce einen wichtigen Teil darstellt). Für Reporting und Analyse, für bessere und schnellere operative Entscheidungsfindung sowie zur Effektivitäts- und Effizienzsteigerung durch Prozessautomatisierung. Damit diese Vision einer umfassenden datengetriebenen Arbeitskultur Realität werden kann, ist entscheidend, dass alle Stakeholder im Unternehmen direkten Zugriff auf die von ihnen benötigten Daten haben. Und nein, komm mir jetzt bitte nicht mit dem Buzzword “Self-Service BI”! Wenn Du an dem Begriff hängst, okay, Self-Service ja, aber bitte in Form einfach verwendbarer Ergebnisse und nicht als Self-Service ETL im Sinne von “ich such mir alles irgendwo zusammen, verbinde es on demand und pack ein Visualisierungstool drauf” – das gefällt Dir als BI-Techniker, aber sonst kann das kaum einer. (Zu dem Thema empfehle ich auch folgende Lektüre: Visualisierungs-Tools lösen keine Datenprobleme.) Aber zurück zum Punkt: Damit die Vision einer umfassenden datengetriebenen Arbeitskultur also Realität werden kann, brauchen alle Stakeholder im Unternehmen direkten Zugriff auf die von ihnen benötigten Daten in der Form, wie sie für ihre speziellen Use Cases erforderlich sind – und so einfach, dass sie in ihrer täglichen Arbeit keine Behinderung, sondern ausschließlich ein wertschöpfendes Instrument darstellen. Zusammengefasst: Datengetriebene Arbeitskultur ist eine der ganz großen Chancen der Digitalisierung – und die erfordert die konsequente Demokratisierung von Daten. Und die wiederum erfordert moderne Dateninfrastrukturen wie oben angerissen – die Dein System so wahrscheinlich nicht bieten kann.

Was bedeutet das nun für Dich?

Lass es mich nochmal in aller Deutlichkeit sagen: Es ist toll, dass Du Dir Dein System so aufgebaut hast, wie Deine Leute es brauchen, um ihren Job gut zu machen. Gar keine Frage. Nun ist es wichtig, dass Du die Offenheit mitbringst, zuzuhören, was andere Stakeholder brauchen, um ihren Job gut zu machen – auch wenn das etwas anderes ist als das, was Du selbst ihnen bieten kannst. Dein Chef wird verstehen, dass es in Zeiten der Digitalisierung nicht mehr nur Deine Aufgabe sein kann, dafür zu sorgen, dass die gesamte Firma mit Daten versorgt wird – dafür gibt es heute schließlich ganze Digitaleinheiten, Chief-Data-Irgendwasse und notfalls einen ganzen Haufen externer Berater. Und noch ein wichtiger Punkt: In 90% der Fälle lässt sich die bereits bestehende BI/Analysten/Controlling-Welt hervorragend mit der neu zu erschaffenden Datenwelt für die anderen Unternehmensbereiche verbinden, ohne einzureißen, was in Ersterer bereits aufgebaut wurde. Alles eine Frage des Konzepts.

Wenn Du dazu mal schnacken möchtest, weil Dir die geschilderten Probleme bekannt vorkommen, dann meld Dich doch einfach bei mir unter lennard@minubo.com – ansonsten kann ich auch folgende Lektüre zum Aufbau einer zeitgemäßen BI-Infrastruktur empfehlen: