Das Controlling als Business Partner: BI & Big Data als ... / 3 BI & Big Data – integriertes Konzept der informationsbasierten Unternehmensführung

Vor diesem Hintergrund besteht eine zentrale Herausforderung für die Unternehmen darin, die Gewinnung und Nutzung von Informationen als Kernkompetenz zu begreifen, um sich im Wettbewerb zu behaupten bzw. Wettbewerbsvorteile zu erzielen.^[1]

BI als integrierter Gesamtansatz

Business Intelligence (BI) hat sich in diesem Zusammenhang als integrierter Gesamtansatz der analytischen, informationsbasierten Unternehmenssteuerung etabliert.^[2] Im Zentrum von BI stehen dabei nicht nur die Daten an sich, sondern insbesondere ein Prozess der die Ebenen Datengewinnung, Bildung von Entscheidungsmodellen und adressatengerechte Informationsaufbereitung in einen geschlossenen Kreislauf integriert. Seit einiger Zeit gewinnt darüber hinaus das sog. Operational BI zur analytischen Unterstützung von Geschäftsprozessen in Echtzeit massiv an Bedeutung.^[3] Hinzu kommt, dass zunehmend Teile dieser Informationskreisläufe immer stärker mit Cloud basierten Services in sog. Business Intelligence Clouds bzw. Business Intelligence as a Service vernetzt werden.^[4]

Big Data impliziert völlig neue Herausforderungen

Darüber hinaus weiten neue Methoden und Technologien die Möglichkeiten für die massiv skalierbare Gewinnung, Speicherung und Nutzung/Analyse von Daten ständig aus. Diese mit dem Schlagwort Big Data in Verbindung gebrachte Entwicklung stellt die Unternehmen in der Praxis vor erhebliche neue Herausforderungen^[5]:

• Die zu erfassenden, speichernden und analysierenden Datenvolumina steigen dramatisch. Bisherige Größenordnungen im Terabyte-Bereich sind längst überschritten. Stattdessen rechnen die Analysten mit Volumina im Bereich von Petabyte, Exabyte oder sogar Zettabyte.^[6] Dies stellt völlig neue Anforderungen an die Informationsverarbeitungskapazität der Unternehmen, da bestehende Technologien häufig an ihre Grenzen stoßen.
• Die Eigenschaften der Daten ändern sich massiv. Während die Unternehmen bislang gewohnt sind, im Wesentlichen strukturierte Daten (z. B. Zahlen) zu verarbeiten, fallen zunehmend auch semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten in der Kombination von Zahlen, Texten, Bildern oder Videos an. Diese sog. polystrukturierten Daten stellen völlig neue Anforderungen an die Erfassung, Speicherung und Analyse der Daten.
• Die Daten werden in immer kürzerer Zeit, teilweise sogar in Echtzeit benötigt. Die zunehmende Vernetzung aller Bereiche bedingt auch immer höhere Anforderungen an die schnelle Verfügbarkeit von Informationen für die (Echtzeit-)Steuerung von Prozessen, z. B. in Onlineshops, der Logistik oder der Produktion.^[7]

Information als strategische Ressource

Entscheidend für die Umsetzung in Geschäftspotentiale ist dabei ein deutlich erweitertes Verständnis von Information als Ressource, welches die Auswirkungen auf die Wertketten aber auch auf die Produkte und Dienstleistungen der Unternehmen integriert. Ziel ist es damit nicht mehr nur Informationen als Grundlage für aktuelle Entscheidungen im angestammten Geschäftsumfeld zu nutzen. Informationen sind vielmehr selbst Bestandteil von Innovationen, welche Geschäftsmodelle grundlegend verändern können. Vor diesem Hintergrund lassen sich empirisch nachfolgend skizzierte Reifegrade für Business Intelligence (BI) & Big Data beobachten.^[8]

Abb. 1: Reifegradmodell von BI & Big Data

Reifegrade von BI & Big Data

Stufe 1 – Unternehmensbereiche: Traditionell wurde BI häufig isoliert und in ausgewählten Funktionalbereichen eingesetzt. Typische Hauptanwendungsfelder waren lange Zeit v. a. die Bereiche Finanzen/Controlling und Marketing/Vertrieb. Zu beobachten ist zunehmend eine Ausweitung auf alle betrieblichen Funktionen, insbesondere die Bereiche Logistik, Produktion oder Personal.

Stufe 2 – Interne Prozesse: Eine empirisch beobachtbare Erweiterung besteht im prozessorientierten Einsatz von Business Intelligence. Auffällig ist, dass viele Unternehmen zunächst in den Ausbau der Unterstützungsprozesse (z. B. Finanzen/Konsolidierung) investierten und erst allmählich beginnen, die eigentlichen wertschöpfenden Kernprozesse analytisch zu durchdringen.

Stufe 3 – In- und externe Prozesse: Eine weitere Reifegradstufe besteht in der Ausweitung des prozessorientierten BI-Einsatzes auf unternehmensübergreifende Unterstützungs- und Wertschöpfungsprozesse, z. B. für die Liquiditätssteuerung im Unternehmensverbund oder die unternehmensübergreifende Steuerung der Supply Chain in Echtzeit.

Stufe 4/Stufe 5 – Branchentransformation und neue Geschäftsmodelle sowie Management umfassender Wertschöpfungsnetzwerke: Die Nutzung der Ressource Information zur Etablierung neuer Geschäftsmodelle oder zur Etablierung ganzer Ecosysteme befindet sich bei "traditionellen" Unternehmen bislang erst am Anfang. Ganz anders stellt sich die Situation in Industrien dar, in denen Information schon heute der dominierende Produktionsfaktor ist. Das Zusammenspiel interner und externer Informationsstrukturen, z. B. auf Basis von Cloud Diensten spielt hierbei eine zentrale Rolle. Hierbei werden Informationen unter Nutzung von BI & B...