Die vergessene Mitte: Mit intelligenten BI‑Technologien das Reporting revolutionieren

Während früher Auswertungen und Reports ein überschaubares Ausmaß hatten und IT-Abteilungen die alleinige Datenhoheit für sich reklamierten, hat sich dies im Lauf der Zeit umgekehrt. In den letzten Jahren ist der Bedarf an Auswertungen und Reports und ihrer Flexibität nicht zuletzt aufgrund zunehmender regulatorischer Anforderungen erheblich gewachsen. Die Agilität als Kernforderung an neue Lösungen gewinnt somit maßgeblich an Bedeutung. Dennoch ist festzustellen, dass die angebotenen BI-Lösungen häufig nicht durchgängig genutzt werden.

von Axel Luckhardt und Ulrich Santelmann, Diebold Nixdorf Banking Consulting

Unternehmen und Finanzinstitute haben zunehmend den Wert von Business Intelligence (BI) Lösungen erkannt. Sie liefern fundierte Informationen, was sich entsprechend positiv auf Entscheidungsprozesse auswirkt. So ist in den vergangenen Jahren die Zahl von BI-Lösungen deutlich gestiegen.

Auffällig ist, dass bislang lediglich eine kleine Anwendergruppe BI-Tools und Lösungen wirklich einsetzt.”

Dies sind entweder Analysten, die als Power User meist hochkomplexe Abfragen erstellen oder aber die IT-Abteilung selbst als Ersteller von Standard-Reports in der Massenverarbeitung mit ihren entsprechenden Abnehmern.

Die größte Anwendergruppe hingegen, die noch immer nicht auf spezielle BI-Lösungen zurückgreift, sondern stattdessen mit gängigen Desktop-Anwendungen arbeitet, sind die Fachbereiche – also keine Technikexperten sondern Mitarbeiter/-innen aus dem operativen Betrieb. Eine aktuelle Studie spricht hier sogar von „Analyse-Amateuren“, die einen erheblichen Anteil von bis zu 80% aller BI-Nutzer ausmachen.

Der operative Alltag zeigt, dass diese Anwendergruppe häufig Auswertungen manuell erstellt. Dies führt zu redundanten Datenhaltungen und erheblichen Unschärfen in den Auswertungen und wirkt sich daher negativ auf die Entscheidungsgrundlagen aus. Die Vorgehensweise ist stets sehr individuell und lässt sich nachträglich nur schwer nachvollziehen.

Hier wird deutlich, dass es eine vergessene Mitte im Reporting gibt, die dringend Bedarf an flexiblen, agilen und einfach zu bedienenden BI-Lösungen hat.”

Um die Bedürfnisse dieser Anwendergruppe zu befriedigen, muss es das Ziel sein, anwenderübergreifend einen schnellen und einfachen Zugriff auf alle Informationsquellen zu ermöglichen, um so BI über alle Anwendergruppen (IT, Analysten und Fachanwender) zu etablieren.

Die Forderung: Self-Service BI und Analytics aus einem Single-Data-Source-Ansatz für alle.”

Dafür bedarf es einer Infrastruktur, die in der Lage ist, sowohl Standardreports in der Massenverarbeitung problemlos zu erstellen, als auch Powerfunktionalität für komplexe Analytik anzubieten. Dabei ist ausreichend Agilität notwendig, um zusätzlich die vergessene Anwendermitte im Reporting auf möglichst einfache Art und Weise flexibel mit Informationen zu versorgen.

Agiler und flexibler Analyse-Baukasten als Kernfunktionalität

Moderne BI-Plattformen enthalten heute Self-Service-Tools, die die vergessene Anwendermitte im Reporting in die Lage versetzt, analytische Aufgaben vom einfachen Datenzugriff für Tabellen und Berichte bis hin zu komplexen analytischen Dokumenten und erweiterten Dashboards ohne technisches Tiefenwissen zu erstellen.

Dadurch kommt man dem Ziel näher, der „vergessenen Anwendermitte“ die gleiche informatorische Grundlage zu Verfügung zu stellen, die bei den Nutzergruppen des klassischen Standard-Reportings bzw. dem Power-User bereits etabliert ist. Man eröffnet so die Möglichkeit, Entscheidungen genauso fundiert zu treffen, wie dies für die anderen Anwendergruppen geschieht. Auf diese Weise kann aus individuellen, fehlerbehafteten Ableitungen ein voll operationalisiertes Informations-Asset entstehen.

Gleichzeitig wird die vergessene Anwendermitte im Reporting nicht nur mit geeigneten Instrumenten versorgt, sondern vor allem wird die Qualität von Entscheidungen verbessert.

Um die Kette von schlechter Analytik, schlechten Entscheidungen und negativen Business Implikationen zu durchbrechen, müssen die Self-Service-Tools folgende Anforderungen erfüllen:

1. Umfassende Konnektivität – Der Zugang zu regulierten Datenquellen ist entscheidend für ein Interagieren mit hochwertigen Daten, um kostspielige Fehler zu vermeiden, die auf schlechten Ableitungen aus benutzerbedingten Quellen zurückzuführen sind.
2. Ausgereiftes Self-Service-Business-User-Toolset – Einfach konfigurierbare Reporting- und Analytics-Umgebungen versetzen Fachanwender in die Lage, schnell qualitativ hochwertige Abfragen, Berichte, Charts bis hin zu erweiterten Dashboards und Fachdokumenten auf der gemeinsamen Datenbasis zu erzeugen.
3. Informationsverteilung und Kollaboration – Lösungen sollten Fachanwender dabei unterstützen, ihre Ergebnisse in vielerlei Hinsicht zu teilen und zusammenzuarbeiten. Kernfunktionalitäten bilden dabei ein zentrales Repository mit entsprechendem allgemeinen Zugriff, Web-Integration, Mailing-Funktionen inkl. der notwendigen Sicherheit, Skalierbarkeit und Governance.

Wie sollte eine moderne BI-Lösung konkret aussehen?

Eine ganzheitliche Lösung sollte Single-Source-Information für alle Nutzergruppen und Auswertungszwecke flexibel und agil bereitstellen können. Ein übergeordnetes BI-Portal bildet hierfür eine technische und organisatorische Einheit, unter der sämtliche Werkzeuge angesiedelt werden.

Das BI-Portal bietet neben bewährten Informationsdiensten wie dem Standard-Reporting, Management-Cockpits und Dashboards sowie komplexen Auswertungen für Analysten und Power User auch einfach zu nutzende Anwendungen (Apps) nach dem Vorbild eines Apple^TM AppStores als Self-Service an. Einfach zu bedienen erlaubt es allen Nutzergruppen, gemäß deren individuellen Informationsbedürfnissen, autonom zu agieren und sich die gewünschten Informationen und Abfragen aus der gleichen Datenquelle zu beschaffen. Dies wirkt sich positiv auf die Usability und die Performance aus.

Das Portal schafft also die Basis für personalisierte lokale und mobile Zugriffe und bietet Funktionalitäten für Berichtsverteilung und Kollaboration.

Die vergessene Anwendermitte wird durch vielfältige App-Funktionalitäten mit Informationen versorgt. Die vertraute Struktur eines App-Stores erlaubt eine flexible, interaktive Bedienung und liefert Werkzeuge für einfache, schnelle und direkte Informationen. Spezielle technische Kenntnisse sind nicht erforderlich. Die intuitive Bedienung ermöglicht es den Fachbereichen, sich schnell mit den relevanten Informationen zu versorgen und sich auf Kernaufgaben zu fokussieren.

Neben der fachlichen Struktur (BI-Portal) bietet eine intelligente technische Komponente zusätzlichen Nutzen und einen Performancegewinn.

Intelligente, Performance-optimierte Infrastruktur als Grundlage

Technologisch geht die Empfehlung klar in Richtung eines performanten Ansatzes. Eine einzige Quelle für alle Daten versorgt die unterschiedlichen Informationsbedürfnisse der jeweiligen Abnehmer aus einer zentralen Datenschicht heraus (Single-Data-Source-Ansatz).

Im Zeitalter von Big Data Analytics und Business Intelligence arbeiten Kreditinstitute heute mit unterschiedlichsten Datenquellen wie z.B. relationalen Datenbanken, Hadoop, NoSQL, Data Science Lösungen u.v.m.

So sind Infrastrukturen entstanden, die nutzergruppenspezifische Anforderungen zwar durch Technologieinseln befriedigen, jedoch gleichzeitig neue Performanceprobleme hervorgebracht haben.

Abhilfe kommt hier in Form eines virtuellen Daten-Frameworks (virtuelle Schemas), bei dem der Anwender transparent auf jede Datenquelle zugreifen kann, als wäre sie lokal vorhanden (Datenvirtualisierung). Dahinter verbirgt sich technologisch eine Performance-Schicht auf Basis einer kostengünstigen und skalierbaren In-Memory Architektur. Im Kern basiert das Prinzip auf einem Logical Data Warehouse mit einem performanceoptimierten Zugrif, durch einen intelligenten Pushdown von angefragten Daten.

Dieses Logical Data Warehouse zeichnet sich dadurch aus, dass Filter, Funktionen und Aggregationen wenn möglich bereits auf Ebene der Datenquelle ausgeführt werden, um Performance zu gewinnen.

Unternehmen erhalten so eine Gesamtansicht ihrer betriebskritischen Daten (Single Data Source) in einer flexiblen, kostengünstigen und skalierbaren In-Memory-Architektur, die ihnen bessere und schnellere Entscheidungen ermöglicht.

Kommen neue Datenquellen hinzu, lassen sich diese einfach einbinden, sie müssen im Fall der Virtualisierung nur im benötigten Umfang geladen werden (ETL/ELT). Dies spart Entwicklungsaufwand, und der Anwender bleibt in jeder Hinsicht agil und flexibel.

Das Logical Data Warehouse bildet also die Grundlage für schnelle und agile Versorgung intelligenter, an­wen­der­grup­pen­spe­zi­fischer BI-Funktionalitäten.”

Der oben beschriebene Ansatz schließt nicht nur die informatorische Lücke der vergessenen Mitte im Reporting, sondern vereinfacht die Erstellung und Nutzung gemeinschaftlicher Informationen. Dies hat letztlich eine Steigerung des Wissensstandes und eine Optimierung der Entscheidungsfindung zur Folge. Er macht Fachanwender fit für BI, versetzt Analysten und Poweruser in die Lage, Self-Service BI zu nutzen und entlastet die IT-Abteilungen zugunsten von Impulsen für strategische Projekte.aj