Der Aufbau einer durchgängigen Data Plattform ist ein wesentlicher Baustein, um die Digitale Transformation erfolgreich zu gestalten.
Bisher veröffentlicht:
- Teil 1: Wie Business Analytics erfolgreich gestalten?
- Teil 2: Business Analytics vs. Business Intelligence
- Teil 3: Was ist SAP Analytics? Das SAP Data Warehouse-Portfolio
- Teil 4: SAP Analytics – Die Front End Produkte
- Dies ist Teil 5:
Data Corporation ( IDC ) fand in einer Studie heraus, dass analytische Projekte, die auf die Verbesserung des operativen Geschäfts abzielten, einen durchschnittlichen ROI von 277 Prozent hatten; solche, die das Finanzmanagement betreffenden – 139 Prozent; und die sich auf das Kundenbeziehungsmanagement konzentrierenden – 55 Prozent.
Für den Wandel benötigen wir glaubwürdige Vorbilder
Was denken Sie, warum das enorme Potential nicht gehoben wird? Ich höre häufig drei Erklärungen:
Zuallererst nehme ich bei Kunden wahr, dass sie analytische Kompetenz als etwas ansehen, was man dazukaufen kann. In meinen Augen liegt hier das grösste Missverständnis: Gute faktenbasierte Entscheidungen können nicht ausgelagert werden. Hier muss man sich selbst die Finger schmutzig machen und die Zusammenhänge verstehen. Nur so kann man das Schiff auch bei Gegenwind auf Kurs halten.
Es setzt ein Mindset voraus, um faktenbasierte Entscheidungen erfolgreich und schnell zu treffen. Für meine Begriffe ist die Haltung ein wesentlicher Teil von Leadership. Ich arbeitete seit 20 Jahren in der Beratung mit einigen sehr erfolgreichen Managern zusammen. Eines ist diesen erfolgreichen Menschen immer gemein: Sie sind selbst den Dingen auf den Grund gegangen.
Mit dieser eigenen Referenz trafen sie ihre Entscheidungen mit grosser Sicherheit. Sie mussten sich auf ihre Mitarbeiter nicht nur blind verlassen, sondern konnte ihre Empfehlungen verstehen und stehen so voll hinter dem gefundenen Weg.
Silos begrenzen die Sicht auf die Chancen und Herausforderungen
Der zweite oft genannte Grund: Viele analytische Lösungen sehen die Anwender als Silos. Weil eine gemeinsame Sicht auf die verschiedenen Daten im Unternehmen fehlt, wird Potential für neue Services und schlankere Prozesse verschenkt. Bestimmte Daten und Zusammenhänge können hier analysiert werden. Für den Nutzer benachbarte Domänen fehlen und lassen sich mit einfachen Mitteln nicht ergänzen. Hier wuchert der bekannte Verweis im Excel – Warehouse.
Wir alle kennen endlose Meetings, in denen über einheitliche Definitionen fruchtlos gestritten wird. Der Aufbau der verschiedenen Enterprise Data Warehouses war nicht zuletzt aufgrund von solchen Abstimmprozessen aufwändig. Die Technologie ermöglicht Ihnen einen direkten Zugriff auf die Quelldaten. Damit ist die Datenhoheit geklärt, und wir verfügen über eindeutige Datendefinitionen.
Es ist heute leicht, auf die Prozesse mit dem gleichen Blick zu schauen. Das ist die Voraussetzung, dass interdisziplinäre Teams effizient zusammenspannen. Da, wo es einen Nutzen gibt, lohnen sich die Anstrengungen zum Aufbau der Core-Data-Plattform. Hochmotivierte Teams aus den unterschiedlichsten Unternehmensbereichen sprechen die gleiche Sprache und verstehen die Zusammenhänge durch entsprechende Datenmodelle. Eine angemessene Dokumentation hilft, Beziehungen zu erkennen. Eine hohe Qualität der Daten sowie Metadaten rechtfertigt das Vertrauen in die Lösung.
Ich spreche bei der Core-Data-Plattform gern von dem Fabrikmodus. Typisch ist es, dass der Aufbau der Strukturen etwas aufwändiger, aber der Lösungsbetrieb stabil und effizient ist. Ich denke hier an Lösungen für den Jahresabschluss, das Monatsreporting und so weiter.
Zentrale Lösungen sind nicht der richtige Ort, um mal eben rasch etwas auszuprobieren oder den Datenbestand für eine gewisse Zeit einzufrieren. Daten genau für einen Anwendungsfall anders aufzubereiten dauert im Regelfall zwei – drei Wochen, in denen jedes Update der Daten das Zwischenergebnis zerstört. Manch eine Hypothese benötigt diese Zeit. Neben der zentralen Fabrik braucht es eine Ergänzung um eine Sandbox (die gern in der Analogie zu der Fabrik als Labor bezeichnet wird).
Wir alle wissen, dass die Welt sich schlecht nur in Schwarz / Weiss unterteilen lässt. Gewisse Anforderungen unterliegen einem ständigen Wandel. Denken wir nur an unsere Kollegen aus dem Marketing. Die Tinte unter den Konzepten ist meistens noch nicht einmal trocken, da zeichnen sich die ersten Änderungen schon ab. Und das ist in Wahrheit nicht der Unfähigkeit und dem bösen Willen der Beteiligten zuzuschreiben, sondern die Anforderungen ändern sich beständig, und gute Mitarbeiter haben immer wieder neue Ideen.
Nicht jede Idee hält das, was sie anfangs verspricht, aber niemand weiss im Vorhinein, welche Idee diejenige ist, die den Durchbruch bringen wird. Hierbei handelt es sich um produktive Anwendungen, deren ständige Anpassung eine beständige Begleiterscheinung ist. Gerne spreche ich von dem Werkstattmodus einer Anwendung. Um eine solche Anwendung gut und effizient zu betreiben, lohnt es sich durchaus, auf stabilen Strukturen aus dem Grundmodell aufzubauen. Genauso wichtig ist es, mit flexiblen Strukturen darauf aufzusetzen, ohne dass Unruhe in die Grundstruktur getragen wird.
Eine moderne Datenplattform zeichnet sich dadurch aus, dass diese drei wichtigen Betriebsmodi – Labor, Werkstatt und Fabrik – möglich sind. Neben dem Mehrwert durch integrierte Funktionen und Daten, wie sie für SAP-Systeme typisch sind, benötigen Anwender Aufsetzpunkte, um ihre kreativen Ideen mit den Tools ihrer Wahl umzusetzen.
Tom Davenport hat das DELTA – Modell entwickelt und vorgestellt. Eine erfolgreiche Transformation zu einem analytischen Wettbewerber setzt an verschiedenen Punkten an. Die Reise zum Erfolg ist komplex, fängt mit einfachen Schritten an.
Beginnen Sie klein: Starten Sie mit der Data Plattform bauen Sie für die verschiedenen Anwendungsfälle aus
Rom wurde nicht an einem Tag errichtet. Das gilt in meinen Augen für eine gute Datenplattform. Ich habe von der agilen Softwareentwicklung das Konzept des „Dessert first“ mitgenommen. Den grössten Businessnutzen zuerst bereitzustellen – das schafft Zuversicht und Begeisterung. Vielen IT-Projekten fehlt es an diesen. Sich gleich zu Beginn in die Schuhe seiner Anwender zu stellen und das Projekt mit den Augen der Nutzer zu betrachten hilft, das „Dessert“ gleich zu schmecken. Jeder, der kleine Kinder kurz vor dem Mittag in der Küche sieht, weiss, wovon ich spreche. Und die leuchtenden Augen sind dann Belohnung für den guten Koch :).
Neben dem erlebbaren Kundennutzen ist es für mich wichtig, das richtige Framework zu etablieren. Das heisst, die verschiedenen Datenbanken miteinander zu verknüpfen und so eine Data-Plattform aufzubauen, diese mit der notwendigen und angemessen Governance zu betreiben und den Anwendern das richtige Toolset anzubieten. Diese Grundlagen (das agile Mindset und die notwendige Erfahrung) wachsen mit dem Unternehmen mit und garantieren erfolgreiche Entscheidungen.
Dazu passt, was Jeff Bezos, der Gründer von Amazon, berichtete: “Our success at Amazon is a function of how many experiments we do per year, per month, per week, per day… We’ve tried to reduce the cost of doing experiments so that we can do more of them. If you can increase the number of experiments you try from a hundred to a thousand, you dramatically increase the number of innovations you produce.”
SAP liefert seine Produkte auf der Business Technology Plattform – eine Plattform benötigen wir auch für durchgängige Analytics-Szenarien