Vor allem mittelständische Interessenten sorgen deutschlandweit für einen Boom bei Business Intelligence (BI). Doch was dürfen die Neueinsteiger wirklich erhoffen, und was müssen sie beachten?
Tools für Business Intelligence (BI[1]) erleben derzeit wieder einmal einen Boom. Die Analysten von Gartner erwarten deutschlandweit einen Anstieg der Investitionen in einschlägige Tools um rund elf Prozent auf insgesamt 272 Millionen Euro. Vor allem Interessenten und Neueinsteiger aus dem Mittelstand[2] erhoffen sich davon Absatzoptimierung im Zusammenhang mit Kunden-Management-Systemen (CRM[3]). BI-erfahrene Unternehmen dagegen investieren in bislang vernachlässigte Hausaufgaben: Datenqualität und Datenintegration.
Die Gefahr für Neueinsteiger, die Fehler der großen Unternehmen zu wiederholen, bleibt groß. Das liegt bereits im Begriff. So hat die buchstabengetreue Übersetzung von Business Intelligence für überzogene Erwartungen und entsprechende Enttäuschung gesorgt. Vor allem "Intelligenz" wird hier zu Lande wesentlich schärfer definiert. Zwar kann der Begriff auch im Englischen "Verständnisfähigkeit" meinen, im Zusammenhang mit BI-Techniken ist man jedoch gut beraten, sich an das Bedeutungsspektrum von einfacher "Nachricht" über "Aufklärung" bis hin zum "Geheimdienst" zu halten. Kurz: BI ist eine Art unternehmensinterne Informationsagentur. Insofern erscheint es unfair, von einem BI-Werkzeug mehr als zuverlässige Informationen zu erwarten.
Die Intelligenz, daraus sinnvolle Entscheidungen zu generieren, bleibt nach wie vor Menschen überlassen. Das gilt vor allem, wenn es darum geht, beginnende Trends wahrzunehmen und neue Chancen zu ergreifen. Selbst die derzeit viel beworbenen prognostischen Systeme etwa von Hyperion und Cognos können nicht viel mehr, als existierende Zustände hochrechnen - auch wenn inzwischen Erfahrungen mit dem Verlauf von Innovationszyklen und Hype-Kurven einfließen. Auch die Auswahl der zusätzlichen, für prognostische Aussagen nötigen Informationsquellen (CRM-, Marketing-, Web-Tools, Mitarbeiter, Fachpublikationen und so weiter) müssen Menschen treffen.
Bewährt hat sich BI als Tool in den vergangenen Jahren jedoch bei der Sicherung von Management-Jobs. Die Werkzeuge wurden als scheinbar objektive Rechtfertigung für fast jede Entscheidung missbraucht. Unternehmerisches Risiko und das Wahrnehmen von Chancen kamen so unter die Räder. Dafür etablierten sich die BI-Tools auch auf immer mehr Management-Ebenen. Wer wagte es heute noch, seinem Vorgesetzten mit Vorschlägen zu kommen, die er nicht mit BI-Zahlen untermauern kann?
Doch wie zuverlässig sind die Zahlen aus dem BI-System? Winston Churchills Regel, wonach man keiner Statistik trauen soll, die man nicht selbst gefälscht hat, gilt häufig auch für Reports. Es geht dabei nämlich um Berichte mit Kennwerten, die sein Benutzer für seine Arbeit braucht und - ganz wichtig -, die er auch versteht. An ihnen lässt er sich messen und an ihnen richtet er sein Engagement aus. Das wird schwierig, wenn Kennzahlen und Reportvorgaben verändert, gar unternehmensweit standardisiert werden. In solchen Fällen übertragen die Manager die Inhalte der Reports gerne in ihre Spreadsheets und bearbeiten sie so lange, bis sie ihn ihr Arbeits- und Argumentationskonzept passen. Besprechungen arten dann gerne in Machtkämpfe darum aus, wessen Interpretation eines Reports sich durchsetzt.
Der Deutungsspielraum ergibt sich nicht nur aus Verständnisproblemen und Interessenverfolgung, sondern auch aus der Erfahrung, dass die Berichte die Situation nicht unbedingt so zuverlässig wiedergeben, wie es für eine sinnvolle Entscheidung nötig wäre. Eine der Ursachen dafür liegt in der uneindeutigen Definition der Kennzahlen. Über so genanntes Meta-Daten-Management versuchen Unternehmen und Konzerne sicherzustellen, dass jeder Mitarbeiter Kernbegriffe wie Umsatz oder Arbeitszeit auf die gleiche Weise verwendet. Dabei kann es durchaus sinnvoll sein, je nach Aufgabe verschiedene Definitionen (Sichten) nebeneinander zu verwenden. Unscharf ist bei Business Intelligence nicht nur der Begriff der Intelligence, sondern auch der des Business. Begriffsklauberei gehört daher zum Kern der Aufgabe.
Selbst wenn alle Definitionen geklärt sind und gegenüber den Mitarbeitern durchgesetzt wurden - zumindest bis zur nächsten Fusion -, ist noch keineswegs sicher, dass die BI-Systeme zuverlässige Informationen liefern. Hier gilt die Regel, dass aus Datenmüll kein Informations-Gold werden kann. Doppelte Kundeneinträge, unterschiedliche Schreibweisen, selten und lückenhaft gepflegte Datensätze sind Probleme, zu denen noch die Vergleichbarkeit der aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführten Informationen kommt. Hier setzen die aktuellen Strategien vieler großer BI-Anwender derzeit an. Auf der CeBIT haben sich Anbieter wie SAS Institute, Teradata, Informatika und IBM das Thema auf die Fahnen geschrieben.
Bei den mittelständischen Anwendern sieht die Situation meist anders aus. Dort ist man noch nicht so weit, über aufwändige und firmenweite Datenintegration eine Plattform für beliebige BI-Anwendungen zu schaffen. Dort wird häufig einfach nur ein erfolgversprechendes Tool für das Kunden-Management gebraucht, sprich: Unterstützung für die gute Nase von Verkäufern, Marketiers und Kundenbetreuern. Ihr Erfolgsinteresse im direkten Kundenkontakt bildet einen guten Schutz gegen die rein passive Verwendung von BI, aber auch gegen zu hohe Erwartungen, wie sie der Begriff Business Intelligence suggeriert.
Im Übrigen ist keineswegs klar, inwiefern die BI-Anbieter vom derzeit großen Interesse an ihren Produkten profitieren werden. So drängen immer mehr ursprünglich branchenfremde Anbieter in den Markt. Zu SAP und Microsoft gesellen sich weitere Anbieter von ERP- und CRM-Lösungen, die BI-Funktionalität integrieren. Hinzu kommt, dass die Experton-Analysten bestimmten BI-Teilmärkten eine eigene Zukunft absprechen. Das gilt etwa für Enterprise Application Integration (EAI), Data Mining, Analytik, Datenbereinigung oder das komplexe Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) der Daten von operativen Systemen ins Data-Warehouse.
Der Konzentrationsprozess dürfte sich fortsetzen - und damit der Trend zu BI-Rundumlösungen. Ob damit das Geschäft der Anwender intelligenter wird, darf allerdings bezweifelt werden. Hier ist nach wie vor das Management gefragt.
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