Die Zukunft gehört den Data Driven Companies – wo stehen Sie?

Die aktuelle Studie the factlights 2020 zeigt, wie sich Unternehmen im deutschsprachigen Raum der Digitalisierung stellen, welche Herausforderungen bestehen und welche Erkenntnisse sich daraus ergeben.

Adopter, Discoverer und Frontrunner: drei Unternehmenstypen kristallisieren sich beim digitalen Reifegrad heraus.

Von März bis Mitte Juni 2020 fand eine großangelegte Online-Erhebung mit über 1.000 Unternehmen aus dem deutschsprachigen Raum statt. Befragt wurden Mitarbeiter und Leitungsebene aus allen Branchen und Unternehmensbereichen. 671 Fragebögen (=n) wurden vollständig ausgefüllt und konnten ausgewertet werden.

Das Unternehmen jedes Befragten wurde basierend auf einem Scoring-Modell dem Grad der Digitalisierung von 0 (keine Anstrengungen) bis 3 (maximaler Fokus auf Digitalisierung) zugeordnet. Im Ergebnis haben sich drei Cluster mit unterschiedlichen Reifegraden herausgebildet. Das Cluster zwischen 0 bis 1,3 – die Adopter, das Cluster größer 1,3 bis 1,9 – die Discoverer und das Cluster mit einem Reifegrad über 1,9 bis 3 – die Frontrunner. Mit 51% ist die Masse der Umfrageteilnehmer in einem Unternehmen tätig, dass den Discoverern zugeordnet ist; 24% gehören zu den Frontrunnern und 25% sind den Adoptern zuzuordnen.

Chancen der Digitalisierung werden von Adoptern, Discoverern und Frontrunnern unterschiedlich bewertet

Adopter sehen die Hauptpotenziale vorrangig in den internen Prozessen. So beziehen sich deren Fokusthemen beispielsweise auf eine höhere Prozesseffizienz oder eine verbesserte Unternehmenssteuerung.

Frontrunner scheinen interne Hürden bereits überwunden zu haben und widmen sich vermehrt der Realisierung komplexerer Chancen. Dazu zählen der Aufbau neuer digitaler Geschäftsmodelle sowie Initiativen zur Umsatzsteigerung oder Produktindividualisierung.

Discoverer zeigen in ihrer Chancenwahrnehmung, dass sie sich inmitten des digitalen Transformationsprozesses zwischen Frontrunner und Adopter befinden. In ihrem Fokus liegen bereits vermehrt komplexere Aspekte wie beispielsweise digitale Geschäftsmodelle, aber auch intern gerichtete Themen wie die Prozesseffizienz oder eine verbesserte Unternehmenssteuerung haben noch ein großes Gewicht.

Veränderungen bei Produkten und Dienstleistungen korrelieren mit dem Digitalisierungsgrad

Produkte und Dienstleistungen verändern sich durch die technologischen Einflüsse der Digitalisierung! Diese Veränderung ist branchenübergreifend zu erkennen. Hinsichtlich der Digitalisierungscluster stechen besonders die Frontrunner und Discoverer als Vorreiter heraus.

Wie stark die technologischen Einflüsse die Produkte und Dienstleistungen bisher verändert haben, hängt durchaus mit dem Digitalisierungsgrad zusammen. Die Veränderungen sind umso größer, je höher der Digitalisierungsgrad ist. Während unter den Adoptern nur 40% von Produkt- und Dienstleistungsänderungen im Rahmen der Digitalisierung berichten, sind es bei den Discoverern bereits 84% und unter den Frontrunnern sogar 99%.

Smarte Zusatzservices sind allgegenwertig! Betrachtet man alle Befragten, bei denen die Digitalisierung zu Veränderungen von Produkten und Dienstleistungen geführt hat, dann geben durchschnittlich 76% an, dass ihr Unternehmen smarte Zusatzservices bereits etabliert hat. Digitalisierung birgt das Potenzial Produktlebenszyklen zu verkürzen! Bei der Umsetzung sind die Unternehmen jedoch noch etwas verhaltener. Mit positivem Beispiel gehen die Frontrunner voran, hier werden im Vergleich zu den Adoptern und Discoverern die Produktlebenszyklen mehr als doppelt so häufig verkürzt.

Der Bedarf nach einer geeigneten Datenwelt, einer strategischen Ausrichtung und Organisation sowie einem dazu passenden Mindset sind allen gemein.

Die Datennutzung verändert sich – Single Point of Truth und Freiheitsgrade sind gleichermaßen gefordert! Daten werden zunehmend demokratisiert – sie kommen unternehmensweit und in den unterschiedlichsten Bereichen zum Einsatz. Dies gilt auch für erweiterte Analysemethoden, die längst nicht mehr nur im Controlling ihren Einsatz finden.

Der Wert qualitativer Daten wird zumeist erkannt und verschiedene Branchen nutzen verschiedene Datenquellen (von interner Software und Applikationen über Hardware Devices, externe Daten bis hin zu Informationen aus sozialen Netzwerken) bereits mehr oder weniger intensiv. Für die effiziente Nutzung von Analytics gilt es jedoch noch einige Voraussetzungen zu schaffen. Ein durchgängiges Datenmanagement oder auch die passende Verankerung in der Organisation zählen dazu.

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Unser Tipp: Sie möchten ein Thema vertiefen oder mehr zur Datenerhebung und dem Einsatz von Data Science im Ramen der Studie erfahren? the factlights ist eine Initiative der QUNIS, sprechen Sie uns also gerne direkt dazu an KONTAKT

Self Service BI: Der Ruf nach leichten auch von der Fachabteilung zu bedienenden Werkzeugen wurde erhört

Globalisierung, vernetzte Wertschöpfungsketten und nicht zuletzt Ausnahmesituationen wie die Finanz- und Corona-Krise zwingen Unternehmen, immer schneller auf neue Anforderungen zu reagieren. Die Fähigkeit, aus Daten agil Informationen zu generieren, um gute und sichere Entscheidungen zu treffen wird zum wichtigen Überlebens- und Wettbewerbsvorteil.

Der Anspruch an Agilität und Schnelligkeit setzt Fachanwender und Datenexperten unter Druck. Das geforderte Tempo mit den bisherigen BI-Enterprise-Vorgehensmodellen und dem Einsatz traditioneller BI-Tools zu halten, wird immer schwieriger. Aus diesem Leidensdruck heraus wurde in den letzten Jahren der Ruf nach einfacheren Werkzeugen, die sich auch von Fachanwendern bedienen lassen, immer lauter.

Die Softwarehersteller haben darauf mit der Entwicklung von Lösungen reagiert, die sie als „Self Service BI“ anbieten.

Die unter diesem Schlagwort rangierenden Tools und Plattformen umfassen in der Regel ein fachanwenderfreundliches Frontend gepaart mit Funktionen für das Erledigen einfacher Datenmanagementaufgaben. Letztere erlauben es den Nutzern, mehrere Datenquellen zu verbinden oder lokale Daten aus Excel-Dokumenten direkt im Visualisierungstool zu integrieren. Auch können sie Quellen aus dem Internet sofort mit anzapfen.

Self-Service-BI-Werkzeuge eignen sich also aufgrund ihrer sehr guten und anwenderfreundlichen Funktionen bestens dafür, individuelle Lösungen zu realisieren. Sie erlauben einen deutlich weniger komplexen und zeitintensiven Prozess bei der Abstimmung, bei der direkten Umsetzung mithilfe der Datenmanagementfunktionen und bei der unmittelbaren Publikation der Ergebnisse durch anforderungsnahe Anwender.

Jedoch, die Antwort für eine nachhaltige BI-Lösung liegt nicht allein im Frontend

Was bei der Euphorie für Self Service BI in vielen Fällen vergessen wird: Das wirklich komplexe an BI-Lösungen ist nicht die Gestaltung der Berichte und Dashboards im Visualisierungstool. Die weitaus größere Herausforderung liegt in der Aufbereitung von aussagekräftigen und wahrheitsgetreuen Datenräumen als Basis für die Visualisierungen.

Zur Umsetzung der dafür notwendigen, teilweise sehr vielschichtigen Datenmanagementaufgaben verfügen professionelle Datenbanken für Enterprise Data Warehouses und Data Lakes über zahlreiche Spezialfunktionen. Sie ermöglichen die Transformation von Daten, das dauerhafte Monitoring der Datenqualität sowie den möglichst automatisierten Ablauf des Ladens der Daten in den großen Datenspeicher.

Die Frage, die sich nun für Unternehmen stellt, die sowohl Self Service BI ermöglichen als auch Enterprise BI realisieren wollen: Wie setzt man Self Service BI so auf, dass es Hand in Hand mit einer Enterprise-Strategie funktioniert? Zudem haben BI-Initiativen nicht selten zum Ziel, die über Jahre gewachsenen individuellen Reporting-Inseln zu integrieren und Inhalte zu harmonisieren.

Das Geheimnis liegt im Bewusstsein und im Datenmodell

BI-Initiativen können nur gewinnen, wenn Self-Service-BI-Funktionen nicht als eigenständiges Werkzeug gesehen werden, sondern als Speedbooster oder als Ergänzung zum Enterprise Data Warehouse und zum Data Lake. Über die erweiterten Möglichkeiten von Self Service BI in der Visualisierung hinaus sind vor allem die neu gewonnenen Optionen im Datenmanagement für viele Architekturen relevant.

Denn Anforderungen einfach, schnell und agil umzusetzen muss nicht immer heißen, dass dieses Projekt später zwangsläufig in einem gesonderten Werkzeug oder in einem langfristigen Datenchaos endet.

QUNIS bringt den Profi-Boost für Self-Service-BI-Architekturen

Um die Vorteile von Self Service BI und Enterprise BI gleichsam zu nutzen, hat QUNIS den Ansatz des „Scalable Self Service BI“ entwickelt. Dieser ermöglicht schnelle Ergebnisse gepaart mit einem sauber aufgebauten Datenmanagement – ganz bewusst flankiert von Wissenstransfer und Empowerment.

Innerhalb weniger Wochen und mit punktuellem Coaching entstehen per „QUNIS Scalable Self Service BI“ und mit dem Einsatz von Micosoft Power BI komplette BI-Apps. Mit professionellem Design, basierend auf klaren Strukturen und durchgängiger Automatisierung der Prozesse.

• Ein Self-Service-BI-Projekt bei QUNIS startet stets mit einer kompakten Schulung. Die Vertreter der Fachabteilung lernen die Grundlagen des eingesetzten Tools  kennen. Sie erfahren mehr zu den technischen Details und zur methodischen Vorgehensweise. Zudem bekommen sie beigebracht, wie man eine Datentransformation durchführt, wie man ein Datenmodell richtig aufgebaut und welche Best Practices es gibt.
• Danach werden in einem meist halbtägigen Anforderungsworkshop die konkrete Problemstellung und die dafür gewünschte Lösung im Hinblick auf einen Self Service Use Case überprüft und der sinnvolle Umfang definiert.
• Darauf aufbauend entsteht in einem Zeitraum von ca. drei bis zehn Tagen ein Modell, das für die gewünschte Datenmenge passt. Wichtig dabei: Dieses Modell entspricht in Bezug auf Qualität und Professionalität bereits den Kriterien eines Enterprise BI. So werden im Self-Service-BI-Modell etwa die gleichen Namensbezeichnungen und Schlüsselfelder wie in einem Enterprise-Data-Warehouse-Modell genutzt. Ebenso verfügt es über eine Schnittstelle zur Überführung in ein Enterprise BI inklusive einer automatisierten Dokumentation.
• Anhand des aufgesetzten Self-Service-BI-Modells sehen die Beteiligten, worauf zu achten ist, welche Schritte notwendig sind und wie sich Berichte anfertigen lassen. Diese werden dann in einer Reporting-Mappe zusammengeführt.
• Um die Lösung im Anschluss selbstständig zu erweitern, empfiehlt es sich zudem über eine Fokus-Schulung Know-how in der Formelsprache DAX (Data Analysis Expressions) anzueignen. So können Fachexperten wie Controller oder Produktionsleiter nachfolgend eigene Kennzahlen entwerfen und umsetzen.

Die mit dem QUNIS Scalable Self Service-Ansatz generierten Self-Service-BI-Lösungen bieten drei ganz zentrale Vorteile: Sie erfordern geringe Investitionskosten, weisen als managed Self-Service-BI eine hohe Qualität und Skalierbarkeit auf und vor allem, sie erfüllen bereits die Standards eines Enterprise Data Warehouse. Hinzu kommt, dass sich die User schon während des Self-Service-BI-Projektes dank entsprechender Schulungsanteile und intensivem Coaching ein umfassendes Prozess- und Technologie-Know-how aneignen.

Von Anfang an ist damit die Brücke für den späteren Transfer in die Enterprise-BI-Strategie gebaut. Sie sind bestens gerüstet, die Weiterentwicklung Ihrer BI-Applikation kompetent zu begleiten und gemeinsam mit den Experten weitere Lösungen aufzubauen. Wie das geht zeigt beispielsweise BOGNER in seinem Praxisbericht.

Oder sprechen Sie uns einfach an KONTAKT

Unser Tipp: Nutzen Sie unsere kostenfreien QUNIS-Webinare und Online-Power-Trainings sowie Schulungsangebote der QUNIS Academy rund um die Self Service BI Plattform „Microsoft Power BI“ und erfahren Sie von unseren Experten aus der Praxis, was für Sie drin steckt.

Holen Sie sich gleich die aktuelle Studie & Handbuch zum Thema „Self Service-BI – Agilität für den Fachbereich“ KOTENFREI HOLEN