Business Intelligence richtig anwenden

"Das Problem ist, dass der Endbenutzer sehr oft in ein Schema hineingezwängt wird"

Uhr | Aktualisiert
von Simon Zaugg

Heute gibt es viele tolle Analytics-Tools, aber längst nicht alle wissen, wie sie diese bedienen sollen und welchen Nutzen sie daraus ziehen können. Giuseppe Scattarreggia, Technical Manager bei Information Builders Schweiz, bezieht im Interview Stellung zu Entwicklungen in der Business Intelligence.

Giuseppe Scattarreggia, Technical Manager bei Information Builders Schweiz: "Intelligence ist nur mit guten Daten möglich." (Quelle: Array)
Giuseppe Scattarreggia, Technical Manager bei Information Builders Schweiz: "Intelligence ist nur mit guten Daten möglich." (Quelle: Array)

Herr Scattarreggia, wie weit ist man in der Business Intelligence heute eigentlich bezüglich der Usability?

Die Usability ist eigentlich ganz gut. Es gibt gute Technologien auf dem Markt. Alle machen tolle Dashboards und tolle Informationsmanagement-Tools. Das Problem ist, dass der Endbenutzer sehr oft in ein Schema und eine Arbeitsweise hineingezwängt wird. Er muss sich einem Tool anpassen. Wir haben da einen anderen Ansatz: Wir erstellen die Front-Ends stufen- und benutzergerecht. Das heisst, wir verbringen bei unseren Kunden sehr viel Zeit mit Scoping. Wir gestalten dann die Usability anhand dieser Anforderungen.

Auf welche Strategie setzt Information Builders im Kontext der heutigen Entwicklungen im BI?

Wir haben gesehen, dass die Integrationsthematik im Markt immer wichtiger wird. Wir orientieren uns gezielt an den drei I's - Intelligence, Integrity und Integration. Es geht darum, dass wir den CIOs einen sich wiederholenden Kreislauf erklären. Das heisst: Intelligence ist nur mit guten Daten möglich. Gute Daten sind wiederum nur mit einer Data Governance und der Integrität von Daten möglich. Wir kommen immer stärker weg von der reinen Produktpositionierung. Es geht um Know-how!

Mobile dürfte auch bei Ihnen ein grosses Thema sein?

Ja, das stimmt. Unsere mobile Plattform wird aktuell sehr stark gepusht. Wir raten unseren Kunden, die Infrastruktur einmal zu entwickeln und dann für jegliche Arten von Endgeräten auszurollen. Dort helfen wir dem Kunden, die mobilen Lösungen unter dem firmeneigenen Label laufen zu lassen. Das Ziel ist dabei, dass sich die Mitarbeiter des jeweiligen Unternehmens mit der Lösung identifizieren können. Geschieht das nicht, ist jegliche BI zum Scheitern verurteilt.

Was sind die wichtigsten Argumente dafür, weshalb ein Unternehmen, das noch keine Mobile BI hat, auf so eine Lösung setzen sollte?

Grundsätzlich ist es wichtig für uns, dass der Kunde eine Mobile-Strategie hat. Es macht keinen Sinn, den Mitarbeitern einfach mal grundsätzlich von mobilen Geräten aus Zugriff auf BI-Tools zu geben. Hat das Unternehmen keine Strategie, muss man zuerst analysieren, wo Mobile BI etwas bringt. Hat das entsprechende Unternehmen zum Beispiel Aussendienstmitarbeiter, die sehr viel Zeit mit der Suche und Zusammenstellung von Informationen verbringen? Wie oft kommt die Situation vor, dass wichtige Entscheidungen ausserhalb der eigenen Räume gefällt werden müssen? Gibt es das Bedürfnis, von unterwegs aus Qualitätssicherung zu betreiben? Hinzu kommt der mögliche Nebeneffekt, dass der CFO dank mobiler Geräte auch von zuhause aus auf seinem Sofa wichtige Entscheidungen fällen kann. Die andere Seite sind Offline-Funktionen und - Informationen. Auch da gilt: Wo ist es sinnvoll? Wie oft hat der Mitarbeiter Netzzugriff? Das alles gehört in eine Mobile-Strategie. Unsere Devise lautet deshalb: Fange nicht mit BI an, weil es mobil geht, sondern genau umgekehrt. Aus einer unternehmensweiten BI-Strategie leitet sich der mobile Einsatz ab.

Wie nehmen Sie das Thema Big Data momentan wahr?

Wir erkennen auf dem Markt, dass für Big Data ein sehr grosses Interesse da ist. Es werden unzählige Workshops veranstaltet und hochkomplexe Infrastrukturen und Systeme gebaut, die sehr oft unkonsolidiert sind. Das heisst, es gibt heute sehr viele Informationsarten und inkonsistente Daten. Dabei wäre es eigentlich so einfach: Man braucht einen Kübel, dort fliessen die Daten hinein und werden automatisch indiziert. Darauf setzt man das BI. Die Integration und die Architektur werden dann anhand der individuellen Bedürfnisse des jeweiligen Kunden und Fachbereichs aufgebaut.

Das heisst, ein von Grund auf perfektes Big-Data-Analytics-Tool ist eine Illusion?

Es kann ein Fass ohne Boden sein, im Big-Data-Bereich zu versuchen, eine eierlegende Wollmilchsau zu bauen. Das ist einfach enorm komplex und gross. Wir sehen das bei Kunden, die Datawarehouse-Projekte angelehnt an Big-Data-Konzepte angestossen haben mit einer Laufzeit bis 2018. Die Frage ist dann, was es bringt, wenn dieses Tool erst 2018 erste Reports generiert. Auch Ende 2012 braucht ein Unternehmen bereits qualitativ gute Reports.