10 Praxis-Tipps für Business Intelligence Projekte

28. Oktober 2009, 7:35 Uhr | Lars Bube

Business Intelligence hat sich in den vergangenen Jahren zu einem mächtigen Tool der unternehmerischen Führungsebene weiterentwickelt. Bei der Einführung einer BI gilt es, besondere Aufmerksamkeit auf Punkte wie auf fachlicher, organisatorischer und technischer Ebene zu legen, um den Erfolg zu sichern.

Business Intelligence (BI) ist aus moderner Unternehmensführung kaum mehr wegzudenken. Wie wichtig die Lösungen sind, zeigt sich auch daran, dass der BI-Markt selbst im Krisenjahr 2008 noch um 6,2 Prozent zulegen konnte. Doch nicht immer bringen teure BI-Projekte auch die erwünschten Erfolge. So klagen etwa die Anwender häufig über mangelhafte Datenqualität und Benutzerfreundlichkeit, weil zum Beispiel Reports mit Informationen überfrachtet sind und lückenhafte Berichtswege mit ungenauen Daten ihre Entscheidungen behindern. (siehe: Anwender mit Business Intelligence Tools unzufrieden)

Verursacht werden diese Mängel meist durch fachliche und organisatorische Schwächen, die bereits in der Planung und Umsetzung der BI-Vorhaben angelegt waren. Daher sollte gerade bei neuen BI-Projekten von Anfang an darauf geachtet werden, solche Fehler zu vermeiden. »BI ist in erster Linie eine Aufgabe von Controlling, Einkauf, Marketing und Vertrieb. Die Fachabteilungen kennen die individuellen Anforderungen im Hinblick auf das fachliche Performance-Management am besten und wissen, welche Kennziffern und Daten sie zur Steuerung ihrer Geschäftsprozesse benötigen«, sagt Klaus Hofmann zur Linden, Technical Manager Germany beim BI-Spezialisten Information Builders in Eschborn. »Die IT-Abteilung muss die Infrastruktur für die BI-Applikationen aufbauen und für einen zuverlässigen Betrieb sorgen.«. Um den Unternehmen beim erfolgreichen BI-Einstieg zu helfen, hat sein Unternehmen die zehn wichtigsten Faktoren auf fachlicher, organisatorischer und technischer Ebene in einer Checkliste zusammengestellt:


  1. 10 Praxis-Tipps für Business Intelligence Projekte
  2. Anforderungen klar definieren
  3. Datenintegration und Datenqualität sicherstellen
  4. Proof-of-Concept

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