Fachartikel: Datenanalyse ergänzt Bauchgefühl

VON MARCUS WINKLER 

Die unternehmerische Wirklichkeit auf dem Bildschirm darzustellen, um auf deren Grundlage fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen: Das ist das Ziel von Business Intelligence (BI). Konkret heißt das: Man überführt die reale Welt des Unternehmens in die digitale, um aus der digitalen Welt Impulse für die reale zu erhalten. Die Vorteile gegenüber manuellen Verfahren sind Schnelligkeit und Ortsunabhängigkeit. Doch Business Intelligence-Lösungen können für das Unternehmen nur so gut sein wie die Daten, die sie nutzen. Der Faktor Mensch ist daher von größter Bedeutung.

Viele Menschen treffen Entscheidungen für das Unternehmen aus dem Bauchgefühl heraus – sowohl auf der operativen wie auf der strategischen Ebene. Aber sich alleine auf das Bauchgefühl zu verlassen, kann für Geschäftsführer und Abteilungsleiter, aber auch für Sachbearbeiter ebenso fatal sein wie Entscheidungen nur von Zahlen abhängig zu machen – umso mehr, wenn es schon bei der Datenerfassung hakt. Aus unserem Arbeitsalltag im Bereich Business Intelligence wissen wir, dass valide Erkenntnisse auf Basis von Daten in der Regel das Bauchgefühl ergänzen. Aber es gibt eben auch Situationen, in der sie es ersetzen müssen, weil das Bauchgefühl in der Regel auf persönlichen Treffen, auf Vor-Ort-Präsenz basiert. Ein Unternehmen mit Standorten in verschiedenen Ländern kann das ebenso wenig wie ein Entscheider, der ins Homeoffice muss.

Wenn das Bauchgefühl gestört wird

Im März 2020 mussten viele Entscheider von jetzt auf gleich ins Homeoffice und sich dort auf Zahlen und Fakten verlassen, die ihnen durch ihre unterschiedlichen Systeme zur Verfügung gestellt wurden. Der Gang durch die Produktion, der Blick in die Lagerhalle und auf den Fuhrpark entfielen genauso wie der spontane Austausch über die kleinen und großen Probleme in den Abteilungen. Kurz gesagt: Das Bauchgefühl wurde deutlich gestört.

Dabei galt es gerade zum Beginn der Corona-Pandemie, besondere Herausforderungen zu meistern: Mitarbeiter wurden in Kurzarbeit geschickt, es kam zu Lieferengpässen, Maschinen wurden nicht ausgelastet oder die Produktion musste umgestellt werden. Die veränderte Realität machte vielen Unternehmern deutlich, wie wichtig eine gute Datenerfassung und -auswertung ist. Dabei ist wohl allen klar: Die Daten alleine sind praktisch wertlos, solange sie nicht in geeigneter Form aufbereitet und analysiert werden, sodass Entscheider Schlussfolgerungen daraus ziehen können. Metaphorisch gesprochen: Die reale Welt muss möglichst klar in die digitale Welt übertragen werden, denn: Ist das Bild zu verschwommen, werden auch Entscheidungen schwammig.

Auf dem Weg zu klarer Sicht: Fallbeispiele

Fallbeispiel 1: Das SISO-Prinzip („Shit in – Shit out“)
Jede noch so durchdachte Business-Intelligence-Lösung ist nutzlos, wenn die Daten nicht stimmen. So geschehen in einem produzierenden Unternehmen, in dem gefertigte Baugruppen und Artikel zwar tatsächlich in das Lager gebracht wurden, allerdings die dazugehörigen Lagerbuchungen in das System weder durchgängig noch zeitnah durchgeführt wurden. Dabei wussten die Arbeiter, die für das Abscannen verantwortlich waren, nicht, welche Konsequenzen es nach sich ziehen würde. Bei der Inventur kam es schließlich ans Licht: Die Wirklichkeit in der realen Welt (Lager) passte nicht zu der digitalen Wirklichkeit (IT-System). Es kam zu einer Differenz im siebenstelligen Euro Bereich, der laut System hätte vorhanden sein müssen. Neben der Tatsache, dass eine geplante Investition zur Erneuerung der Sanitär- und Pausenräumlichkeiten für die Belegschaft nicht getätigt werden konnte, kam es tagtäglich zu Suchaktionen und permanenten Nachfragen der Disponenten, wieviel Bestand denn nun wirklich vorhanden sei. Somit trafen die Konsequenzen die verantwortlichen Arbeiter direkt. Ergo: Wer die Aufgabe hat, die Datenbanken zu füttern, sollte zumindest im Ansatz verstehen, welchen Nutzen und welche Wirkung diese Daten haben – dass sie Grundlage für wichtige Entscheidungen im Unternehmen sind und so auch den Job an sich unmittelbar beeinflussen.

Fallbeispiel 2: Mehr Zeit für die eigentlichen Aufgaben
Die Sachbearbeiterin im Einkauf eines anderen Unternehmens sollte regelmäßig eine Liste mit offenen Bestellungen anfertigen und diese ans Controlling weitergeben. Wöchentlich investierte sie ungefähr zwei Stunden Zeit dafür, wusste aber im Grunde nicht, wofür die Daten benötigt wurden. Auf unsere Nachfrage im Controlling wurde klar, dass diese in eine weitere Liste eingepflegt werden, um der Geschäftsführung eine Liquiditätsvorschau zu geben. Sowohl die Sachbearbeiterin im Einkauf als auch die Fachkraft im Controlling konnten durch eine individuelle Business-Intelligence-Lösung die händische Führung der Listen beenden und sich ihren eigentlichen Aufgaben besser widmen. Seitdem ist die Liquiditätsvorschau für die Geschäftsführung nur einen Klick entfernt. Ebenfalls auf Abruf steht nun für die Sachbearbeiterin eine Übersicht über rückständige Lieferungen in ihrem Zuständigkeitsbereich zur Verfügung – ein weiterer Zeitgewinn und die Möglichkeit, schneller zu agieren.

Fallbeispiel 3: Überblick gewinnen – unabhängig vom Ort
Der Fertigungsleiter eines produzierenden Unternehmens sah an einigen seiner Maschinen, wie sich angearbeitetes Material türmte – einiges davon lag bereits seit Wochen. Um dem „Stau“ auf den Grund zu gehen, musste er sich mühsam einen Überblick verschaffen. Abgesehen vom Zeitaufwand, war dafür auch eine Vor-Ort-Präsenz von Nöten– und die ist, wie wir leidvoll in Corona-Zeiten erfahren mussten, keine Selbstverständlichkeit. Mit einem individuell auf dieses Thema zugeschnittene Dashboard kann sich der Fertigungsleiter nun ortsunabhängig in kurzer Zeit einen Überblick verschaffen und deutlich schneller intervenieren.

Business Intelligence anders gedacht

Erfolgreiche Business-Intelligence-Lösungen schlagen eine Brücke zwischen IT und Fachanwender. IT-Systeme – unter anderen ERP, FIBU und MES – liefern Daten. Diese werden durch BI-Tools systemübergreifend extrahiert, kombiniert und angereichert, um Informationen zu erhalten, aus denen der Fachanwender Erkenntnisse ziehen und Maßnahmen ableiten kann. Das Problem ist in der Regel: Der ITler kennt die Bedürfnisse des Fachanwenders nicht und der Fachanwender versteht die Herausforderungen der IT nicht. Die Lösung kann also nicht rein technischer Natur sein. Vielmehr braucht es einen „Übersetzer“, der einerseits weiß, was technisch möglich ist, und andererseits versteht, was der Fachanwender braucht.

Das Wozu ist entscheidend

In der Regel kommen Kunden mit vermeintlich präzisen Anforderungen auf uns zu, kennen aber das Wozu nicht wirklich. Sie formulieren diese Anforderungen dann meist, wie sie es bislang gewohnt sind: Häufig geht es um die Erstellung unterschiedlichster Listen, wie etwa bei der Sachbearbeiterin im Einkauf aus Fallbeispiel 2. Wären wir bei ihrer Anforderung geblieben, eine Liste für offene Bestellungen automatisiert zu erstellen, hätten wir alleine eine Lösung für die Sachbearbeiterin gefunden, nicht aber für das ganze Unternehmen. Die Frage nach dem Wozu ist also entscheidend – und sollte am Anfang jeder Lösung stehen. Zwei Nutzenbeispiele sollen dies verdeutlichen.

Ware in Arbeit – Die Wirklichkeit am Bildschirm sichtbar machen
Wunsch: Der Fertigungsleiter möchte eine Übersicht über Ware in Arbeit (Fallbeispiel 3), …
Nutzen: … um Umlaufbestände und Wartezeiten zu reduzieren und unnötige Arbeiten zu verringern.

Verkaufsanalyse – Unsichtbares sichtbar machen
Wunsch: Der Verkaufsleiter möchte schnell erkennen, welche Produktgruppe sich auffällig verhält, …
Nutzen: … um Vertriebsmaßnahmen einzuleiten sowie bedarfsgerecht einzukaufen und zu produzieren.

Investieren und Kosten sparen

Viele Unternehmer haben – nicht nur in diesen unsicheren Zeiten – Angst vor vermeintlich großen Ausgaben, die durch den Einsatz einer Business-Intelligence-Software entstehen können. In den Köpfen sind Bilder von vielen Beratern, unüberschaubaren Kosten und überforderten Mitarbeitern. Und genau diese Vorstellung hindert viele kleine und mittelständische Unternehmen daran, den ersten Schritt zu tun. Dabei können viele Tätigkeiten über ein BI-Tool automatisiert werden, die heute die Mitarbeiter manuell erledigen müssen, damit Daten aus dem Unternehmen sichtbar werden können. Alleine daraus entsteht ein Return of Investment (ROI). Überdies verleiht ein BI-Tool dem Unternehmen mehr Flexibilität: Die Daten werden zentral abgestimmt und aktuell vorgehalten, sodass sich Entscheider ganz auf die Auswertungen und Analysen konzentrieren können. Statt mühsam die Daten zusammenzutragen stehen Managern und anderen Mitarbeitern mit nicht-technischem Hintergrund kurzfristig Reports zur Verfügung, so dass sie sich voll und ganz ihrer eigentlichen Tätigkeit widmen können.
Fazit: Eine gute Business Intelligence-Lösung fährt Wissen im Unternehmen hoch und treibt Erfolg an – und ist stets so individuell wie das Unternehmen selbst. Das setzt voraus, dass man sich als Anbieter von BI-Lösungen intensiv mit dem Nutzen für den Kunden beschäftigt und nicht bei den formulierten Wünschen verharrt. Dass man nicht alleine die Technik ins Visier nimmt, sondern sich einen Rund-um-Blick verschafft, um das Optimum für den Kunden liefern zu können. Sinnvoll ist überdies vom auszuwertenden Prozess bis zur Analyse alles aus einer Hand zu bekommen, um Zeitaufwände so gering wie möglich zu halten. Und dann hat es das Unternehmen in der Hand: Vom klassischen Reporting über ein Self-Service-BI-Tool bis zur Datenanalyse ohne Eingriff aus der IT-Abteilung gibt es viele Wege, Wissen hochzufahren, um das Unternehmen erfolgreicher zu steuern. Das Bauchgefühl wird unterstützt, die IT entlastet!

Zum Autor: Diplomwirtschaftsingenieur Marcus Winkler ist Experte für Business Intelligence bei der Firma FTSolutions in Wetzlar. Ab 2009 als Consultant BI und seit 2019 als Head of BI bringt er Technik und Menschen zusammen, um das Wissen in Unternehmen hochzufahren und dadurch ihren Erfolg anzutreiben.

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